圖算法英文解釋翻譯、圖算法的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【化】 nomography

分詞翻譯：

圖算的英語翻譯：

【經】 graphic calculation

法的英語翻譯：

dharma; divisor; follow; law; standard
【醫】 method
【經】 law

專業解析

圖算法的定義與核心概念

圖算法（Graph Algorithm）指基于圖論（Graph Theory）解決實際問題的計算方法。其核心研究對象為“圖（Graph）”，即由頂點（Vertex）和連接頂點的邊（Edge）構成的數學模型。在計算機科學中，圖算法用于分析實體間的關系網絡，例如社交網絡中的用戶連接、交通路網中的路徑規劃或電路設計中的節點連通性。英文術語為Graph Algorithm（發音：/ɡræf ˈælɡərɪðəm/），其中“Graph”源于希臘語“graphein”（描繪），指代用邊描繪頂點關系的結構。

一、圖算法的關鍵組成

圖結構類型
- 有向圖（Directed Graph）：邊具有方向性（如網頁超鍊接）。
- 無向圖（Undirected Graph）：邊無方向（如社交網絡中的好友關系）。
- 加權圖（Weighted Graph）：邊附帶權值（如地圖中的距離或耗時）。
核心算法分類
- 路徑搜索：如Dijkstra算法（最短路徑）、A*算法（啟發式搜索）。
- 連通性分析：如Kosaraju算法（強連通分量）。
- 圖遍曆：深度優先搜索（DFS）與廣度優先搜索（BFS）。
- 網絡流優化：Ford-Fulkerson算法（最大流問題）。

二、典型應用場景

社交網絡分析：通過社區檢測（Community Detection）識别用戶群體（如Facebook好友推薦）。
交通導航系統：最短路徑算法優化實時路線規劃（如Google Maps）。
生物信息學：基因相互作用網絡建模（如蛋白質結構預測）。
推薦系統：基于圖神經網絡（GNN）預測用戶興趣（如電商平台關聯推薦）。

三、學術與工業界權威參考

經典教材
Cormen, T. H. 等人所著《算法導論》（Introduction to Algorithms）系統闡釋圖算法設計與證明。

行業實踐指南
Neo4j圖數據庫白皮書詳述圖算法在實時欺詐檢測中的應用（來源：Neo4j官方文檔）。

學術前沿
IEEE期刊論文《Graph Algorithms in Machine Learning》探讨圖卷積網絡（GCN）的演進（來源：IEEE Xplore）。

術語對照表

中文術語	英文術語
頂點	Vertex / Node
邊	Edge / Link
鄰接矩陣	Adjacency Matrix
拓撲排序	Topological Sorting
最小生成樹	Minimum Spanning Tree (MST)

網絡擴展解釋

圖算法是專門用于處理圖結構數據的算法。圖由頂點（節點）和邊（連接節點的線段）組成，廣泛應用于建模複雜關系（如社交網絡、交通路線、網絡拓撲等）。以下是圖算法的核心内容：

一、常見圖算法分類

路徑查找算法
- Dijkstra算法：求解單源最短路徑，適用于非負權邊的圖。
- Bellman-Ford算法：支持負權邊，可檢測負權環。
- Floyd-Warshall算法：計算所有頂點對的最短路徑。
遍曆算法
- 深度優先搜索（DFS）：沿分支深入遍曆，用于拓撲排序、連通性檢測。
- 廣度優先搜索（BFS）：逐層擴展遍曆，適用于最短路徑（無權圖）和社交網絡分析。
連通性與子圖算法
- Kruskal算法 &Prim算法：求解最小生成樹（連接所有節點的最小權邊集）。
- Tarjan算法：尋找強連通分量（有向圖中互相可達的節點集合）。
網絡流算法
- Ford-Fulkerson算法：求解最大流問題（如管道流量分配）。
- Edmonds-Karp算法：通過BFS優化最大流計算。

二、應用場景

社交網絡：BFS用于推薦好友，連通性算法識别社區。
交通規劃：Dijkstra算法優化導航路線。
項目管理：拓撲排序解決任務依賴關系。
生物信息學：通過圖建模基因或蛋白質相互作用。

三、重要性

圖算法是計算機科學的核心領域，解決現實世界的複雜關系問題。其效率優化（如時間/空間複雜度）直接影響實際系統性能（如地圖軟件、推薦系統）。