■さまざまな深さのグラフのノード数計算の例
引き続き、オライリー [amazon_link id=”4873115132″ target=”_blank” locale=”JP” container=”” container_class=”” ]
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本書 P.32 に分岐派生したノード(本書では、さまざまな深さのグラフのノード数計算の例)例が出ている。
隣接ノード数 | 深さ1 | 深さ2 | 深さ3 | 深さ4 | 深さ5 |
2 | 3 | 7 | 15 | 31 | 63 |
3 | 4 | 13 | 40 | 121 | 364 |
4 | 5 | 21 | 85 | 341 | 1365 |
5 | 6 | 31 | 156 | 781 | 3906 |
6 | 7 | 43 | 259 | 1555 | 9331 |
これは次のようにして算出可能である。
見ての通り、隣接ノード数と深さを掛け合わせ+1しているだけに過ぎないが、これは友人が6人いるとき、しかも深さが5であるならば、そのノード総数は9,331にも上回ることが明らかである。
信頼された区間(友人)であれば、重複することもあるので一概にこのノード総数になるものではないが、ここでは計算上の最大値として認識すればいいだろう。
信頼された区間と述べたが、これは品質分析と換言することも出来る。どんなプロファイルでもってノード結合していくのか、それぞれのプロファイルに相関性があるのかなどは、本書 P.33 からの 「Geocoodonates: ほぼすべての情報をつなぐ共通の糸」が分かり易いように思う。
関連情報:(自分用)
http://code.google.com/p/google-sgnodemapper/
easy_install python-spidermonkey
http://wwwsearch.sourceforge.net/python-spidermonkey/
https://github.com/davisp/python-spidermonkey
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メモ:geoデータのプロット (P.35)
地理情報コンテンツを Google に送信
http://code.google.com/intl/ja/apis/kml/documentation/kmlSearch.html
以上