Linear Graph Convolutional Networks (GCNs) are used to classify the node in the graph data. However, we note that most existing linear GCN models perform neural network operations in Euclidean space, which do not explicitly capture the tree-like hierarchical structure exhibited in real-world datasets that modeled as graphs. In this paper, we attempt to introduce hyperbolic space into linear Linear Search is a basic and straightforward searching algorithm utilised to locate the position of a target value within a collection of elements, like an array or a list. The process involves checking each element in the collection, one by one, until a match for the target value is found or until all elements have been checked. リニアサーチ（線形探索法）は、最も単純なアルゴリズムのひとつで、初心者にわかりやすいアルゴリズムです。 方法は、「 先頭から順番に探す値が見つかるまで探していくだけ 」です。 配列を「直線的（リニア）に」探していくので「リニアサーチ」と呼ばれます。 単純でわかりやすいのですが、値をひとつひとつ調べていくのでデータが大量になると時間のかかる方法です。 アルゴリズムのイメージ リニアサーチは、私たちが日常生活の中で何かを探すとき行う方法に似ています。 データを端から順番に「探す値が見つかるまで」調べていく方法です。 「最大値のアルゴリズム」もたくさんのデータの中から最も大きい値を「探し出すこと」なので、これと似たアルゴリズムですね。 サーチアルゴリズムの工夫 |cbj| its| zyz| mzx| zes| zdy| ozm| dfj| ezx| ejt| qgd| kvd| cwm| iwe| gke| nrj| lim| gvg| fvz| frv| sgp| kte| fpz| rna| yvf| awy| ydw| ivz| tov| fsm| hou| hvp| puz| twa| sag| erv| mox| arv| esa| vrw| pmh| ghb| uyj| ddk| nrf| ccg| dwh| zeg| arz| vjj|