前言前面我学习了利用DTI构建白质纤维脑网络，并采用GRETNA计算了小世界网络属性。阅读文献发现可以利用灰质体积或皮层指标（皮层厚度、折叠指数、沟深）等构建结构协变网络再进行网络拓扑属性的计算。因此，我采用前面提取的灰质体积和皮质数据进行了结构协变网络分析，特此写下笔记以便后面的学习。GAT下载链接一、数据准备1.1提取ROI灰质体积将前面分割得到的灰质文件（mwp1*）整理到一个文件中可以采用dpabi和restplus两个工具包提取ROI灰质体积，二者操作类似，因此下面只记录其一。操作步骤如下：（1）安装dpabi，下载dpabi安装包，打开MATLAB设置dpabi（2）MATLAB命
图论——树上问题学习笔记目录树的直径树的重心树的中心经典问题１：最小化最大距离树的直径定义树上任意两节点之间最长的简单路径即为树的直径。显然，一棵树可以有多条直径，他们的长度相等。性质若树上所有边边权均为正，则树的所有直径有交，且中点重合；有树的直径\((p,q)\)，则距离任意点\(x\)最远的点一定为\(p\)或\(q\)；树的直径的中点到其他所有点的最大距离最小（详见下面，树的中心）；两个树的一条直径分别为\((s_1,t_1)\)和\((s_2,t_2)\)，把这两个树通过一条边合并成一棵大树，大树直径的两个端点必在\(s_1,t_1,s_2,t_2\)中取，共有\(\binom{4}
一.题目P3128[USACO15DEC]MaxFlowP-洛谷|计算机科学教育新生态(luogu.com.cn)二.分析我们可以先建一棵树但我们发现，这样会超时。所以，我们想到树上差分三.代码/*5103415425454543543431335541534*/#include#definemaxn500005usingnamespacestd;intn,m;inthead[maxn],depth[maxn],p[maxn][25],d[maxn];structEdge{ intu,v,next;}edge[maxn=0;i--){ if(depth[x]-(1=depth[y])x=p[
虽然这本书大一就已经买了，但是大二的我才刚刚打开这本尘封一年的书，因为最近刚好在学习爬虫的相关知识，看到第九章的标题就开始读了下去。总结来说，第九章就是以图论中的两种搜索方式DFS和BFS为引子,讲述了图论的知识如何解决网络爬虫中的问题，又就如何构建网络爬虫提出了几个问题和讨论。虽然篇幅不长，但是想要传达给读者的信息却很多样，我根据自己的阅读粗略地理解了一番。如何将一个数学知识形象化为我们日常生活中的所能利用到的方方面面呢？作者在文中所说的图论，形象化来看就是点，线的集合，点与点之间的关系可以用线来形象化表示，而点我们可以看成是一个对象，简而言之，图论中的知识可以用来表示不同对象间的关系。我们
797.所有可能的路径分析：从0~n-1的所有可能的路径思路一：回溯使用中间数组mid，添加起始位置0，然后遍历二维数组遍历到一维时，下一轮递归直接跳入当前值所代表下标的数组中终止条件：mid的结尾值为n-1时或者遍历到的数组下标等于n时classSolution{public:vector>res;vectormid={0};voidbacktrace(vector>&graph,intstarti,intn){if(mid.back()==n-1){//遍历到一条路径时res.push_back(mid);return;}if(starti==n)return;//超出二维下标for(in
树1无向树及其性质定义1：连通无回路的无向图称为无向树,简称树.每个连通分支都是树的无向图称为森林.平凡图称为平凡树.在无向树中,悬挂顶点称为树叶,度数大于或等于2的顶点称为分支点.定义2设G=是n阶m条边的无向图，则下面各命题是等价的:(1)G是树(2)G中任意两个顶点之间存在惟一的路径.(3)G中无回路且m=n-1.(4)G是连通的且m=n-1.(5)G是连通的且G中任何边均为桥.(6)G中没有回路，但在任何两个不同的顶点之间加一条新边后所得图中有惟一的一个含新边的圈.2生成树与最小生成树定义3无向图G有生成树当且仅当G连通.证：必要性显然.证充分性.若G中无回路，则G为自己的生成树．若G
利用图论测量大脑结构和功能网络的四个步骤:定义网络节点——在脑电研究中，电极天然形成节点；在磁共振研究中，可以使用不同的脑图谱作为节点或者基于体素水平进行研究估计节点之间的连接性——结构上，可以由DTI计算两个脑区之间的连接概率，或者由形态学特性，如皮层厚度，灰质体积，高斯曲率来构建形态学相似网络；功能上，可以计算两个节点的信号之间的皮尔逊相关系数或者格兰杰因果关系将所有成对连接来生成一个连接矩阵——通常对连接矩阵中的每个元素应用一个阈值，以生成一个二进制邻接矩阵或无向图计算在这个大脑网络图中感兴趣的网络参数——并将它们与一个随机网络群体的等效参数进行比较构建大脑网络时需要注意的问题:在步骤1
图的概念和基本术语一、图的概念二、基本术语1、顶点（Vertex）2、边（Edge）3、无向图（UndirectedGraph）4、有向图（DirectedGraph）5、加权图（WeightedGraph）6、多重图（Multigraph）7、度（Degree）8、路径（Path）9、简单路径（SimplePath）10、环（Cycle）11、连通图（ConnectedGraph）12、强连通图（StronglyConnectedGraph）13、子图（Subgraph）一、图的概念在数学和计算机科学中，图是由顶点（节点）和边（连接）组成的一种数据结构，用于描述对象之间的关系。图是一种广泛应
解决图论问题中的最短路径问题一般有四种算法，分别是Floyd算法、Dijkstra算法、Bellman-Ford算法和SPFA算法，下面介绍一下这几种算法的模板和原理用途。Floyd算法原理：Floyd本质上是一个动态规划的思想，每一次循环更新经过前k个节点，i到j的最短路径。用途：Floyd算法是求解多源最短路时通常选用的算法，经过一次算法即可求出任意两点之间的最短距离，并且可以处理有负权边的情况（但无法处理负权环）。时间复杂度为O(n3)。代码框架：#defineN100constintINF=0x3f3f3f3f;intd[N][N];//代码初始化,共有n个顶点for(
搜索与图论1.DFS1.排列数字(3分钟)2.n-皇后问题2.BFS（队列）1.走迷宫二刷总结（队列存储一个节点pair）三刷总结走过的点标记上距离(既可以记录距离，也可以判断是否走过)★★例题2.八数码二刷总结3.树与图的dfs1.树的重心二刷总结1.如何找根节点？用无向图遍历，则不需要根节点2.把dfs中需要算出来的写出来，就清晰怎么写了4.树与图的bfs(最短路)1.图中点的层次(无权最短路)5.拓扑排序1.有向图的拓扑排序✔12.24做题总结6.朴素dijkstra算法1.Dijkstra求最短路I（邻接矩阵）✔12.24二刷总结7.堆优化版dijkstra★1.Dijkstra求最短
