修改密码

请输入密码
请输入密码 请输入8-64长度密码 和 email 地址不相同 至少包括数字、大写字母、小写字母、半角符号中的 3 个
请输入密码
提交

修改昵称

当前昵称:
提交

申请证书

证书详情

Please complete this required field.

  • Ultipa Graph V4

Standalone

Please complete this required field.

Please complete this required field.

服务器的MAC地址

Please complete this required field.

Please complete this required field.

取消
申请
ID
产品
状态
核数
申请天数
审批时间
过期时间
MAC地址
申请理由
审核信息
关闭
基础信息
  • 用户昵称:
  • 手机号:
  • 公司名称:
  • 公司邮箱:
  • 地区:
  • 语言:
修改密码
申请证书

当前未申请证书.

申请证书
Certificate Issued at Valid until Serial No. File
Serial No. Valid until File

Not having one? Apply now! >>>

ProductName CreateTime ID Price File
ProductName CreateTime ID Price File

No Invoice

v5.0
搜索
    v5.0

      诱导子图

      ✓ 文件回写 ✕ 属性回写 ✓ 直接返回 ✓ 流式返回 ✕ 统计值

      概述

      诱导子图(Induced Subgraph)算法可以根据一组给定的节点计算出相应的诱导子图,它提供了一种深入了解所选节点子集中的局部结构和交互的方法。

      基本概念

      诱导子图

      诱导子图仅包括给定集合中的节点以及连接这些节点的边。

      如上例所示,指定节点集S={A, B, I, K, L, M, N}的诱导子图包括节点集S以及两端点均在节点集S中的所有边构成的边集。

      嬴图的诱导子图算法返回的是诱导子图中的所有一步路径。

      特殊说明

      • 诱导子图算法忽略边的方向,按照无向边进行计算。

      语法

      • 命令:algo(subgraph)
      • 参数:
      名称
      类型
      规范
      默认
      可选
      描述
      ids / uuids []_id / []_uuid / / 待计算节点的ID/UUID
      limit int ≥-1 -1 返回的结果条数,-1返回所有结果

      示例

      示例图如下:

      文件回写

      配置项
      回写内容
      描述
      filename _id--[_uuid]--_id 诱导子图中的一步路径:(起点)--(边)--(终点)
      algo(subgraph).params({
        ids: ['A','C','D','G']
      }).write({
        file:{
          filename: 'paths'
          }
      })
      

      结果:文件paths

      C--[102]--A
      C--[105]--D
      D--[107]--A
      D--[106]--A
      G--[109]--G
      

      直接返回

      别名序号
      类型
      描述
      0 []path 诱导子图中的一步路径:
      _uuid (起点) -- [_uuid] (边) -- _uuid (终点)
      algo(subgraph).params({
        ids: ['A','C','D','G']
      }) as subgraph
      return subgraph
      

      结果:subgraph

      3--[102]--1
      3--[105]--4
      4--[107]--1
      4--[106]--1
      7--[109]--7

      流式返回

      别名序号
      类型
      描述
      0 []path 诱导子图中的一步路径:
      _uuid (起点) -- [_uuid] (边) -- _uuid (终点)
      algo(subgraph).params({
        uuids: [6,7]
      }).stream() as p
      with pedges(p) as e
      find().edges(e) as edges
      return max(edges.score)
      

      结果:5

      请完成以下信息后可下载此书
      *
      公司名称不能为空
      *
      公司邮箱必须填写
      *
      你的名字必须填写
      *
      你的电话必须填写
      *
      你的电话必须填写