文章背景蛋白质是生命活动的基石，其功能和序列之间的复杂关系长期以来吸引着科学家们的关注。尽管深度突变扫描等实验方法可以解析蛋白质突变的功能影响，但这些技术的应用范围局限于序列空间的一小部分。近年来，基于蛋白质语言模型（PLM）的计算方法如ESM2模型取得了一些突破。然而，这些

大家好！今天我想给大家讲一个非常有趣的算法，叫做有向无环图（DAG，DirectedAcyclicGraph）算法。这个算法就像是在玩一个游戏，帮我们找到完成一系列任务的最佳顺序！什么是有向无环图？假设你喜欢做一些手工DIY，比如制作一个纸飞机。但你发现，做纸飞机需要先完成一些步骤，比如剪纸、折纸、

CF1674G给出一个\(n\)点\(m\)边的有向无环图，你需要从中移除一些边，使得对于每一个点，其入度减少（如果原来有入边），出度也减少（如果原来有出边）。当删完边以后，如果有一个点集，满足对于任两点\((i,j)\)可以从\(i\)走到\(j\)或可以从\(j\)走到\(i\)，那就称其为可爱的。现在要

DAG-有向无环图-igraph安装pipinstallpython-igraphpipinstallpycairopiplist发现Python安装的有igraph包有两个：igraph、python-igraph有向图 有向图（Digraph）是图论中的一种图结构，其中的边（弧）具有方向性，表明从一个节点（顶点）到另一个节点的单向关系。与无向图不同，无向

背景在很多应用中，例如欺诈检测、社区挖掘和图压缩等，需要从有向图中找到密度最高的子图，这被称为有向最密子图问题（DirectedDensestSubgraph,DDS）。DDS问题在社交网络、Web图和知识图谱等领域有着广泛的应用。例如，在社交网络中，可以用来检测假粉丝，在Web图中，可以用来发现网络