三元组

给定一个包含 n 个整数的数组 nums，判断 nums 中是否存在三个元素 a，b，c ，使得 a + b + c = 0 ？找出所有满足条件且不重复的三元组。 注意：答案中不可以包含重复的三元组。 例如, 给定数组 nums = [-1, 0, 1, 2, -1, -4]， 满足要求的三元组集合为： [ [-1, 0, 1], [-1, -1, 2] ] class Solution { public List<List<Integer>> threeSum(int[] nums) { Arrays.sort(nums); List<List<Integer>> ls =new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < nums.length-2; i++) { if (i == 0 || (i > 0 && nums[i] != nums[i - 1])) { int j = i+1; int k = nums.length-1; while(j < k) { if (nums[j]+nums[k]+nums[i] < 0) { while(j < k && nums[j] == nums[j+1]) { j++; } j++; } else if (nums[j]+nums[k]+nums[i] == 0) { ls.add(Arrays

Ⅰ引言 在统计关系学习（Statistical Relational Learning，SRL）中，对象的表示可以包含与其他对象的关系。 因此，数据是以图形的形式，由节点（实体）和标记的边（实体之间的关系）组成。SRL的主要目标包括预测缺失的边（也即关系），预测节点属性以及根据连通性模式对节点进行聚类。 这些任务出现在许多环境中，例如社交网络和生物途径的分析。 Ⅱ 知识图谱 A.知识的表示 W3C Resource Description Framework (RDF)， W3C资源描述框架 (subject, predicate, object) (SPO) triples， 主谓宾三元组 knowledge graph (KG)， 知识图谱 知识图谱是由节点（subject、object）和带有标签的边（predicate，即relation）组成，例如： B.封闭世界假设和开放世界假设 closed world assumption (CWA) ，封闭世界假设 open world assumption (OWA) ，开放世界假设 local closed world assumption (LCWA)，局部封闭世界假设 封闭世界假设把确实的边当做是False，即如Fig.1 中Leonard Nimoy没有starredIn Star Wars的边

给定一个包含n个整数的数组nums 判断nums中是否存在三个元素a,b,c，使得 a+b+c=0?找出所有满足条件且不重复的三元组 注意：答案中不可以包含重复的三元组。 使用PHP实现。 php 5.2.9 版本增加了array_unique对多维数组的支持，在处理多维数组是需要设置sort_flags参数 一维数组的重复项： 使用array_unique函数即可，使用实例如下： 使用方法：array_unique($result, SORT_REGULAR); $list = [-1, 0, 1, 2, -1, 4]; $len = count($list); if ($len < 3) { return; } $result = []; for ($i = 0; $i < $len - 2; $i++) { for ($j = 1; $j < $len - 1; $j++) { for ($k = 2; $k < $len; $k++) { if ($list[$i] + $list[$j] + $list[$k] == 0) { $item = []; $item[] = $list[$i]; $item[] = $list[$j]; $item[] = $list[$k]; $result[] = $item; } } } } $result = array_unique

1 //compute orientation of an ordered triplet of points in the plane 2 /* 3 * counterclockwise, clockwise, colinear 4 */ 5 6 #include<bits/stdc++.h> 7 8 using namespace std; 9 10 struct Point 11 { 12 int x,y; 13 }; 14 15 /* 16 use slope to calculate, note the orientation of (p,q,r) is converse to (r,q,p) 17 0--->colinear 18 1--->counterclockwise 19 2--->clockwise 20 */ 21 22 int calOrientation(Point p1,Point p2,Point p3) 23 { 24 int val=(p3.y-p2.y)*(p2.x-p1.x)-(p2.y-p1.y)*(p3.x-p2.x); 25 if(val==0) 26 return 0; 27 return val>0?1:2; 28 } 来源： https://www.cnblogs.com/chuanwen-tech/p/11369285.html

知识图谱综述 通用知识图谱VS行业知识图谱 区别 通用知识图谱 行业知识图谱 广度/深度 广度 知识类型/来源 常识性知识, 百科知识，语言学知识 精度 低 面向群体 普通用户 代表 谷歌大脑 类型 模式 数据模型固定 数据量 获取难度 公共数据 领域知识图谱 挑战 1.多源异构数据难以融合 2.数据模式动态变迁困难 3.非结构化数据计算机难以理解 4.分散的数据难以统一消费利用 解决方案 　　• 挑战1：使用知识图谱（本体）对各种类型的数据进行抽象建模，基于可动态变化 的“概念—实体—属性—关系”数据模型，实现各类数据的统一建模。 　　• 挑战2：使用可支持数据模式动态变化的知识图谱的数据存储，实现对大数据及数 据模式动态变化的支持。 　　• 挑战3：利用信息抽取技术，对非结构化数据及半结构化数据进行抽取和转换，形 成知识图谱形式的知识。 　　• 挑战4：在知识融合的基础上，基于语义检索、智能问答、图计算、推理、可 视化等技术，提供统一的数据检索、分析和利用平台。 联系 通用知识图谱为行业知识图谱提供基础/体系,细化,则是需要搜寻相应的行业知识 行业知识图谱能够通过融合到通用知识图谱当中 关键技术 　或者这张图(好好感觉) 知识建模 　就是建立图谱的数据模式,就是对整个知识图谱的结构进行定义,构建 自顶向下的方法：专家手工编辑形成数据模式 自底向上的方法：