基于大规模RDF图的关键字查询
该ppt中详细讲述了在大规模RDF图处理时的过程。
该ppt详细讲解了vldb2014年的一篇与图数据库查询相关的文章,该文章设计的图查询支持多种转换语义,降低了一般用户查询图数据库的难度。
1. 开发环境:vs2010,语言:c++。 2. 用Kosaraju算法实现了强连通分量的求解。其中data中包含的GoolNodes测试集为Google提供的网页之间的连接经转化而来,每一个结点均代表一个网页。 3. 缺点:为了使用以前的CGraph类,强行添加了结点文件,其中第一行为结点总数,其他行均为三列:第一列表示网页编号,后两列不代表任何信息。 边文件中,每行表示一条有向边,第三列权重不表示任何信息。
该ppt讲解了算法导论的第十五章动态规划部分。主要讲述了1.动态规划与分治的区别;2. 通过三个例子棍子切割问题、矩阵链相乘问题和最长公共子序列问题详细描述了动态规划的基本步骤;3.最后做了一个最长单调递增子序列的练习。
为QuadTree的第二个版本,与第一个版本的主要区别为该版本中的叶子可以包含多个数据点,从而避免了内存的搞消耗。详细实验结果见:http://blog.csdn.net/woniu317/article/details/19424587
该代码实现了QuadTree的创建于简单的查询功能 并以真实数据集(City of Oldenburg OL Road Network)共6105个节点进行了简单的测试 该数据集(sortData txt)经过处理按照第一列(精度)从小到大进行了排序
用c++实现了CChinaChess类,该类包含了五个方法,除方法5外每个方法对应一种实现思路。方法5实现了用一个变量实现三层循环。