圖數據在機器學習中的地位越來越重要。社交網絡的用户關係、論文引用網絡、分子結構,這些都不是傳統的表格或序列數據能很好處理的。現實世界中實體之間的連接往往承載着關鍵信息。 圖神經網絡(GNN)的出現解決了這個問題,它讓每個節點可以從鄰居那裏獲取信息來更新自己的表示。圖卷積網絡(GCN)是其中的經典代表,但GCN有個明顯的限制:所有鄰居節點的貢獻都是相等的(在歸一化之後)。 這個假設在很多情況下並不合
題幹: 達達是來自異世界的魔女,她在漫無目的地四處漂流的時候,遇到了善良的少女翰翰,從而被收留在地球上。 翰翰的家裏有一輛飛行車。 有一天飛行車的電路板突然出現了故障,導致無法啓動。 電路板的整體結構是一個R行C列的網格(R,C≤500),如下圖所示。
題目鏈接 題解: 首先,我們需要考慮一下整個是一顆樹,輸入的是起點到終點,還有起點到終點的危險值,算出固定長度下所有路的風險值的總和。 所以直接遍歷這棵樹,遍歷每一個點,1到N,用深搜,一段路長度達到 k 就結束,不夠也要結束,為了防止重複,還得開一個布爾數組,防止走回頭路,走過的要進行標記已走過,沒有走過的