unweighted code是什么意思

Unweighted code（无权编码）指的是一种编码方式，其中每个编码的长度相同，即每个符号被编码为具有相同位数的二进制码。这种编码方式通常用于数据压缩和信息传输中，它不考虑符号出现的频率或概率，因此无法实现最优的压缩效果。相对的，有权编码（weighted code）则根据符号出现的概率不同，给予不同的编码长度，以达到更好的压缩效果。

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“public PearsonCorrelationSimilarity(DataModel dataModel) throws Exception { this(dataModel, Weighting.UNWEIGHTED); } ” 解释到吗

这是一个 Java 方法的构造函数，该函数接受一个 DataModel 对象作为参数，并且可能会抛出异常。这个方法使用 Weighting.UNWEIGHTED 构造了一个 PearsonCorrelationSimilarity 对象，并将其赋值给当前对象。 PearsonCorrelationSimilarity 是用于计算两个用户之间的相似度的类，这里使用了无权重的 Pearson 相关系数计算方法。

typedef struct GNode *PtrToGNode; struct GNode{ int Nv; /* Number of vertices */ int Ne; /* Number of edges */ AdjList List; /* adjacency matrix */ }; typedef PtrToGNode Graph; void Unweighted( Graph G, Queue Q, int dist[], int path[], Vertex S ) { Vertex V, W; NodePtr ptr; dist[S] = 0; Enqueue(S, Q); while ( !IsEmpty(Q) ) { V = Dequeue( Q ); for ( ptr=G->List[V].FirstEdge; ptr; ptr=ptr->Next) { W = ptr->AdjV; if ( dist[W] == INFINITY ) { ; path[W] = V; ; } } } }

这段代码定义了一个无权图（图中所有边的权值均为1），并实现了基于BFS的无权图最短路径算法。具体来说，代码中定义了一个`Graph`结构体，包含图的顶点数、边数和邻接表等信息。邻接表`AdjList`是一个数组，每个元素是一个链表，表示从该顶点发出的所有边。

函数`Unweighted`用于计算从源点`S`到图中所有其他顶点的最短路径。该函数的参数包括一个队列`Q`，用于BFS遍历图；一个一维数组`dist[]`，记录源点`S`到每个顶点的最短距离；一个一维数组`path[]`，记录从源点`S`到每个顶点的最短路径上的前驱顶点；以及源点`S`的编号。

在函数的开头，将源点`S`的距离设置为0，并将其入队。然后进入循环，只要队列不为空，就从队列中取出一个顶点`V`，遍历其所有邻接顶点，并更新其距离和路径信息。具体来说，对于`V`的每个邻接点`W`，如果`W`的距离尚未被计算，则将其距离设置为`V`到`W`的距离加1，将其前驱顶点设置为`V`，并将`W`入队，表示需要继续遍历从`W`出发的邻接点。

值得注意的是，代码中使用了一个宏定义`INFINITY`表示距离无穷大，用于判断某个顶点的距离是否已经被计算过。另外，代码中使用了一个链表结构体`Node`表示邻接表中的一条边，包括该边的邻接顶点`AdjV`和下一条边的指针`Next`。