人工智能-项目实践-社交网络-社交网络中的链路预测算法 社交网络上的链路预测实验 本项目代码包含以下几个链路预测算法： Variational Graph Auto-Encoders：一种用于图上无监督学习的端到端可训练卷积神经网络模型，也是本论文所研究的主要方向。 Node2Vec：一种基于skip-gram模型的方法，用于学习给定图内随机游走的节点嵌入。 Spectral Clustering：使用谱嵌入从邻接矩阵创建节点表示。 基线方法：Adamic-Adar， Jaccard Coefficient,，Preferential Attachment 环境依赖包 Python 3.6.6 tensorflow 1.12.0 networkx 2.2 scipy 1.2.1 scikit-learn 0.20.2 pandas 0.24.0 gensim 3.7.1 matplotlib 3.0.3 系统安装配置好Python环境后，可使用python setup.py install 安装依赖。

数据与算法：误差分析.pdf

操作系统是计算机系统中最重要的控制管理中心，它的重要特征是进程的并发性。引入进程的并发性以后，诸进程可以并发执行，并以各自独立的速度向前推进，这使得资源利用率和系统的吞量都得到了提高，同时也提升了系统的性能。但是由于它们共享系统资源并协同工作，使进程之间产生了错综复杂的相互制约关系，使程序执行出现了“混乱”(异步性)。为使并发执行的进程能有效地共享资源、相互合作、使程序执行具有可再现性，为此需要合 理的控制和协调才能正确运行。操作系统提供了进程同步机制来解决这些问题，保证了系统中所有进程的正常活动。

使用算法熵分析 DNA 序列（Kolmogorov 复杂度）

算法设计与分析-排序算法性能分析 仅做参考，copy冲查重塔峰 1. 选择排序、冒泡排序、合并排序、快速排序、插入排序算法原理 2. 不同排序算法时间效率的经验分析方法，验证理论分析与经验分析的一致性。 3.画出理论效率分析的曲线和实测的效率曲线，注意：由于实测效率是运行时间，而理论效率是基本操作的执行次数，两者需要进行对应关系调整。调整思路：以输入规模为10000 的数据运行时间为基准点，计算输入规模为其他值的理论运行时间，画出不同规模数据的理论运行时间曲线，并与实测的效率曲线进行比较。经验分析与理论分析是否一致？如果不一致，请解释存在的原因。 挺野蛮生长，之前半年打了c语言的题，还没打数据结构的题就直接上算法，只能说是梁静茹给我的勇气了。数据结构只是前几年浅浅过了概念，那时还未入行，虽然作为选修水课通宵搞通概念意外A+。。。（的确真水）。去年边学c边旁听了下，其实啥也也没听进入，emmm不管那么多感觉还能冲，直接上吧。为了拿个满分直接上台pre吧（纯纯被老师批斗也没事），在线忽略伪dalao。 没事整理整理这几个月的战绩吧，当复习了，算法思维更重要。

算法设计与分析 一PRESETATION 仅做参考，请勿copy冲查重塔峰 排序算法性能分析 选择排序 冒泡排序 插入排序 合并排序 快速排序算法原理及代码实现 不同排序算法时间效率的经验分析方法 验证理论分析与经验分析的一致性 当面临巨大数据量的排序的时候，还是优先选择合并排序算法和快速排序算法。而选择排序算法、冒泡排序算法和插入排序算法不太适用于大数据排序。 现在有 1 亿的数据，请选择合适的排序算法与数据结构，在有限的时间内完成进行排序。 选择排序算法、冒泡排序算法和插入排序算法的时间复杂度为O（n2），写法简单，逻辑易懂，但算力性价比不高，不适用于数据量较大时使用。 合并排序算法和快速排序算法采用了采用分治法、递归的方法，将时间复杂度降为O（nlogn）。在本次实验中将数据量提到5万的时候，该类算法运行时间仍在几毫秒左右，而上面的3种算法运行时间已经到达十几秒左右，效率相差已经到达万倍。该类算法的运行时间随着数据的增加，运行时间渐近线性的增加。但注意理论上快速排序的空间复杂度较高为O(n)，且最坏情况时时间复杂度也达到了O（n2）。所以快速算法也较为常用。

算法设计与分析-排序算法c++源代码 仅做参考，copy冲查重塔峰 选择排序 冒泡排序 插入排序 合并排序 快速排序算法原理及代码实现 不同排序算法时间效率的经验分析方法 验证理论分析与经验分析的一致性 void Init_Random();//数组随机数初始化函数声明 void Show_Array();//展示排序结果 void Select_Sort();//选择排序函数声明 void Bubble_Sort();//冒泡排序函数声明 void Merge(int left, int right);//合并数列为left-right数列 void Merge_Sort(int left,int right);//合并排序函数声明,2端点 int Paritition(int left, int right);//分割分类函数,将数组left-right以首元素为支点 void Quick_Sort(int left, int right);//快速排序函数声明 void Insert_Sort();//插入排序函数声明

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一种更快的作业排序算法 通过使用不相交集合的UNION与FIND算法以及使用一个不同的方法来确定部分解的可行性，可以将该问题的计算时间由O(n2)降到接近于O(n)。 规则是：若还没有给作业i分配处理时间，则分配给它时间片[a-1,a],其中a应尽量取大且时间片[a-1,a]是空的。若正被考虑的新作业不存在这样的a，这个作业就不能计入解中。