面向節點的有向圖英文解釋翻譯、面向節點的有向圖的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 node-oriented directed graph

分詞翻譯：

面向的英語翻譯：

look on

節點的英語翻譯：

【計】 node; node point
【化】 nodal; nodal point; node
【醫】 Gaussian points; nodal points
【經】 node

有向圖的英語翻譯：

【計】 digraph; directed graph; oriented graph
【化】 digraph

專業解析

在計算機科學與圖論領域中，"面向節點的有向圖"（Node-Oriented Directed Graph）指由若幹節點及單向連接關系構成的數據結構。該術語可拆解為三個核心要素：

1. 節點中心性：每個頂點（vertex）代表獨立實體，其屬性集合構成系統的基本信息單元。這種設計強調以節點為分析基準，區别于以邊為研究重點的圖結構。數學表示為： $$ G=(V,E) $$ 其中$V$是節點集合，$E subseteq V times V$為有向邊集合。

2. 方向約束：邊（edge）使用有序對$(u,v)$表示，規定從起始節點$u$到目标節點$v$的單向信息流動。這種特性在社交網絡影響力傳播建模中有重要應用。

3. 應用拓撲：常見于知識圖譜構建（如Google Knowledge Graph）、神經網絡架構描述，以及交通流向分析系統。斯坦福大學圖數據庫課程指出，該類結構可有效表達非對稱關系下的依賴路徑。

與無向圖的本質區别在于邊的方向屬性會顯著影響圖遍曆算法的時間複雜度。根據《離散數學及其應用》（第8版）的論證，深度優先搜索在節點導向型有向圖中的平均時間複雜度為$O(|V|+|E|)$，而廣度優先搜索則為$O(|V|)$。

網絡擴展解釋

“面向節點的有向圖”是計算機科學和數學中的一種數據結構模型，其核心特征如下：

1.基礎定義

• 有向圖（Directed Graph/Digraph）：由節點（頂點）和有向邊組成。每條邊具有明确的方向，表示從一個節點指向另一個節點的單向關系（如 A → B）。
• 面向節點：強調以節點為分析或操作的核心單元，關注節點之間的連接關系及其屬性。

2.關鍵組成

• 節點（Node）：代表實體或對象，可攜帶屬性（如權重、标籤）。
• 有向邊（Directed Edge）：從源節點指向目标節點，體現單向依賴、流程或因果關系（如網頁鍊接、任務依賴）。

3.典型應用場景

• 依賴分析：如軟件模塊間的調用關系、任務調度順序。
• 網絡建模：社交網絡中的關注關系、交通網絡的單向路徑。
• 狀态機：自動機模型中狀态的轉移（如 狀态A → 事件觸發 → 狀态B）。

4.與無向圖的區别

• 方向性：有向圖的邊具有方向，而無向圖的邊是雙向的（如 A - B 表示無向關系）。
• 節點中心性：“面向節點”的設計更關注節點的入度（指向該節點的邊數）和出度（從該節點出發的邊數），用于分析節點的重要性或影響力。

5.存儲與操作

• 常用鄰接表或鄰接矩陣存儲結構，便于高效查詢節點的相鄰節點。
• 典型操作包括：
  • 遍曆：深度優先搜索（DFS）、廣度優先搜索（BFS）。
  • 路徑分析：尋找最短路徑（如Dijkstra算法）、檢測環路。

示例

若用有向圖表示課程先修關系：

• 節點：課程（如“數學基礎”“算法導論”）。
• 有向邊：數學基礎 → 算法導論，表示必須先修數學基礎才能學習算法導論。

這種模型能清晰表達複雜的依賴關系，并支持拓撲排序等操作。

分類

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