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论文笔记:AttributedGraphClustering:ADeepAttentionalEmbeddingApproach中文名称:属性图聚类：一种深度注意力嵌入方法论文链接:https://arxiv.org/abs/1906.06532背景:​ 图聚类是发现网络中的社区或群体的一项基本任务。最近的研究主要集中在开发深度学习方

不可以，总司令。题目传送门思路首先，当图中每个点出度为\(1\)时，从任一点出发必定会进入环。证明：假设有一点不符合，则沿着它的出边一直走会到一个出度为\(0\)的「终点」，与每个点出度为\(1\)矛盾。想通了这点，这题就不难了。发现出度要\(O(n)\)维护，入度可以\(O(1)\)维护

dijkstra模板voiddijkstra(intiu){ memset(d,88,sizeof(d)); memset(vis,0,sizeof(vis)); d[iu]=0; q.push({iu,0}); while(!q.empty()){ intx=q.top().u; q.pop(); vis[x]=true; for(inti=0;i<g[x].size();i++){ intiv=g[x][i].v,iw=g[x][i].w; if