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楝叶吴茱萸 、红花树、臭油林、野米辣、擦树。
shu yao zi
Fruit of Dyebark Evodia
拉丁植物动物矿物名
Evodia austrosinensis Hand.Mazz.[E.bodinieri（non Dode）Merr.]
温中散寒；行气止痛
出自《植物名实图考》
胃脘痛；腹胀；头痛
广东、广西、云南等地。
　　1.《植物名实图考》：治心痛，滞气。
　　2.《贵州植药调查》：根、果实，治胃痛。
采收和储藏
7-8月采收幼果，晒干。
分布于湖南、
动植物形态
乔木，高达20m。当年生技密被深黄色绒毛，二年生枝几无毛，有细小皮孔。奇数羽状复叶对生，连叶柄长15-35cm；叶柄
　　长3-7cm，叶柄及叶轴密被深黄色微硬绒毛；小叶柄长2-4mm；小叶片纸质，7-11，卵形或卵状披针形，长5-12cm，宽3-7cm，先端短渐尖，基部宽楔形至近圆形，两侧略不等，全缘或为浅波状，上面被短柔毛至几无毛，下面密生细小的乳头状凸起，同时被短柔毛。雌雄异株；聚伞圆锥花序项生，花序长10-12cm，宽12-18cm，花轴及花梗密被深黄色绒毛及腺毛；雄花的萼片5，广卵形，长约0.5mm，被柔毛；花瓣5，长圆形或披针形，长约3mm，雄蕊在开花时较花瓣长1倍；雌花的退化雄蕊鳞片
　　状；子房上位，扁圆形，细小。成熟心皮5-4，也有3-2。蓇葖果，每个果瓣有1颗种子。种子黑色，卵球形，长约2mm。花期6-7月，果期9-11月。
行气药；止痛药
为芸香科植物小花吴萸的果实。
内服：煎汤，1-2.5g。
《中华本草》
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意思|含义|解释|用法|读音|
图，技术制图中的基础术语，指用点、线、符号、文字和数字等描绘事物几何特征、形态、位置及大小的一种形式。 在数学上，一个图是表示物件与物件之间的关系的方法，是图论的基本研究对象。目录 [隐藏]1 定义 1.1 二元组的定义 1.2 三元组的定义 2 基本术语 2.1 路径 2.2 其他 3 分类 3.1 有/无 向图 3.2 单图 4 图的存储表示 5 图的遍历 6 重要的图 7 参考 8 参阅 9 外部链接
[编辑] 定义[编辑] 二元组的定义图G是一个有序二元组(V,E)，其中V称为顶集，E称为边集。它们亦可写成V(G)和E(G)。E的元素是一个二元组数对，用(x,y)表示，其中。[编辑] 三元组的定义一个图（Graph），是指一个三元组(V,E,I)，其中V称为顶集(Vertices Set)，E称为边集(Edges set)，E与G不相交；I称为关联函数，I将E中的每一个元素映射到。如果那么称边e连接顶点u,v，而u,v则称作e的端点，u,v此时关于e相邻。同时，若两条边i,j有一个公共顶点u，则称i,j关于u相邻。[编辑] 基本术语 在顶点1有一个环阶（Order）：图G中顶集V的大小称作图G的阶。 子图（Sub-Graph）：G%26#039;称作图G的子图如果以及 。 生成子图（Spanning Sub-Graph）：指满足条件V(G%26#039;) = V(G)的G的子图G。 [编辑] 路径环(Loop)：若一条边的两个顶点为同一顶，则此边称作环。 路径（Path）：从u到v的一条路径是指一个序列v0,e1,v1,e2,v2,...ek,vk，其中ei的顶点为vi及vi - 1，k称作路径的长度。如果它的起止顶点相同，该路径是“闭”的，反之，则称为“开”的。一条路径称为一简单路径(simple path)，如果路径中除起始与终止顶点可以重合外，所有顶点两两不等。 行迹（Trace）：如果路径P(u,v)中边各不相同，则该路径称为u到v的一条行迹。 轨道（Track）：如果路径P(u,v)中顶各不相同，则该路径称为u到v的一条轨道。 闭的行迹称作回路（circuit），闭的轨称作圈（Cycle）。 （另一种定义是：walk对应上述的path，path对应上述的track。Trail对应trace。）[编辑] 其他桥（bridge）：若去掉一条边，便会使得整个图不连通，该边称为桥。 [编辑] 分类[编辑] 有/无 向图如果给图的每条边规定一个方向，那么得到的图称为有向图。在有向图中，与一个节点相关联的边有出边和入边之分。相反，边没有方向的图称为无向图。度（Degree）是一个顶点的度是指与该边相关联的边的条数，顶点v的度记作d(v)。显然有：有向图的顶点的度可分In degree和out degree。一个顶点的In Degree是指与该边相关联的入边的条数，Out Degree则指与该边相关联的出边的条数。[编辑] 单图一个图如果任意两顶点之间只有一条边（在有向图中为两顶点之间每个方向只有一条边）； 边集中不含环 则称为单图。 [编辑] 图的存储表示数组（邻接矩阵）存储表示（有向或无向） 邻接表存储表示 有向图的十字链表存储表示 无向图的邻接多重表存储表示 一个不带权图中若两点不相邻，邻接矩阵相应位置为0，对带权图(网)，相应位置为∞。一个图的邻接矩阵表示是唯一的，但其邻接表表示不唯一。在邻接表中，对图中每个顶点建立一个单链表（并按建立的次序编号），第i个单链表中的结点表示依附于顶点vi的边（对于有向图是以顶点vi为尾的弧）。每个结点由两个域组成：邻接点域(adjvex)，用以指示与vi邻接的点在图中的位置，链域(nextarc)用以指向依附于顶点vi的下一条边所对应的结点。如果用邻接表存放网（带权图）的信息，则还需要在结点中增加一个存放权值的域（info）。每个顶点的单链表中结点的个数即为该顶点的出度(与该顶点连接的边的总数)。无论是存储图或网，都需要在每个单链表前设一表头结点，这些表头结点的第一个域data用于存放结点vi的编号i，第二个域firstarc用于指向链表中第一个结点。[编辑] 图的遍历图的遍历方法有深度优先搜索法和广度(宽度)优先搜索法。深度优先搜索法是树的先根遍历的推广，它的基本思想是：从图G的某个顶点v0出发，访问v0，然后选择一个与v0相邻且没被访问过的顶点vi访问，再从vi出发选择一个与vi相邻且未被访问的顶点vj进行访问，依次继续。如果当前被访问过的顶点的所有邻接顶点都已被访问，则退回到已被访问的顶点序列中最后一个拥有未被访问的相邻顶点的顶点w，从w出发按同样的方法向前遍历，直到图中所有顶点都被访问。其递归算法如下：Boolean visited[MAX_VERTEX_NUM];
//访问标志数组Status (*VisitFunc)(int v);
//VisitFunc是访问函数，对图的每个顶点调用该函数void DFSTraverse (Graph G, Status(*Visit)(int v)){
VisitFunc = V
for(v=0; v%26G. ++v)
visited[v] = FALSE;
//访问标志数组初始化
for(v=0; v%26G. ++v)
if(!visited[v])
DFS(G, v);
//对尚未访问的顶点调用DFS}void DFS(Graph G, int v){ //从第v个顶点出发递归地深度优先遍历图Gvisited[v]=TRUE;
VisitFunc(v);
//访问第v个顶点for(w=FirstAdjVex(G,v); w%26=0; w=NextAdjVex(G,v,w))//FirstAdjVex返回v的第一个邻接顶点，若顶点在G中没有邻接顶点，则返回空(0)，//若w是v的邻接顶点，NextAdjVex返回v的（相对于w的）下一个邻接顶点。//若w是v的最后一个邻接点，则返回空(0)。
if(!visited[w])
DFS(G, w);
//对v的尚未访问的邻接顶点w调用DFS}图的广度优先搜索是树的按层次遍历的推广，它的基本思想是：首先访问初始点vi，并将其标记为已访问过，接着访问vi的所有未被访问过的邻接点vi1,vi2, …, vi t，并均标记已访问过，然后再按照vi1,vi2, …, vi t的次序，访问每一个顶点的所有未被访问过的邻接点，并均标记为已访问过，依次类推，直到图中所有和初始点vi有路径相通的顶点都被访问过为止。其非递归算法如下：Boolean visited[MAX_VERTEX_NUM];
//访问标志数组Status (*VisitFunc)(int v);
//VisitFunc是访问函数，对图的每个顶点调用该函数void BFSTraverse (Graph G, Status(*Visit)(int v)){
VisitFunc = Vfor(v=0; v%26G.vexnum, ++v)
visited[v] = FALSE;
initQueue(Q);
//置空辅助队列Q
for(v=0; v%26G. ++v)
if(!visited[v]){
visited[v]=TRUE;
VisitFunc(v);
EnQueue(Q, v);
while(!QueueEmpty(Q)){
DeQueue(Q, u);
//队头元素出队并置为u
for(w=FirstAdjVex(G,u); w%26=0; w=NextAdjVex(G,u,w))
if(!Visited[w]){
//w为u的尚未访问的邻接顶点
Visited[w]=TRUE;
VisitFunc(w);
EnQueue(Q, w);
}}[编辑] 重要的图树 平面图 连通图 强连通图 有向无环图 AOV网 AOE网 完全图：每一对不同顶点间都有边相连的的图，记作Kn。 二分图：顶集，且每一条边都有一个顶点在X中，而另一个顶点在Y中。 完全二分图：二分图G中若任意两个X和Y中的顶点都有边相连。若，则图G记作Km,n。 正则图：如果图中所有顶点的度皆相等，则此图称为正则图 [编辑] 参考Introduction To Graph Theory, Gary Chartrand and Ping Zhang, McGraw Hill [编辑] 参阅图论 邻接矩阵 [编辑] 外部链接Graph Theory（可下载的书籍，英语） 取自%26https://secure.wikimedia.org/wikipedia/zh/w/index.php?title=%E5%9B%BE%26variant=zh-cn%26页面分类: 图论 | 数据结构图的基本概念 h图是一个有序对%26V，E%26，V是结点集，E是边集，当%26frac12;V%26frac12;,%26frac12;E%26frac12;有限时，%26V,E%26称为有限图；否则称无限图. h无向边, 与无序结点(v,u)相关联的边；有向边，与有序结点%26v,u%26相关联的边. h无向图，每条边都是无向边的图，记作G＝%26V,E%26; 每条边都是有向边的图，记作D＝%26V,E%26. h混合图，既有有向边，也有无向边的图. h平凡图，仅有一个结点的图；零图，边集为空集的图%26V, %26AE%26，即仅有结点的图.
h自回路(环)，关联于同一个结点的边. h无向平行边，联结相同两个结点的多于1条的无向边；有向平行边，联结两个结点之间的多于1条且方向相同的有向边. h简单图，不含平行边和自回路的图. h在无向图G＝%26V,E%26中，与结点v(%26IV)关联的边数，即为结点度数deg(v)或d(v).；在有向图中，结点v的出度和入度之和为度数. h在有向图D＝%26V,E%26中，以v(%26IV)为起点的边之条数为出度deg＋(v)；以v(%26IV)为终点的边之条数为入度deg－(v).. h最大度数，D(G)＝max{d(v)%26frac12;v%26IV}；最小度数，d(G)=min{d(v)%26frac12;v%26IV}h有n个结点的且每对结点都有边相连无向简单图，无向完全图Kn. 此时有 ；有n个结点的且每对结点之间都有两条方向相反的边相关连的有向简单图为有向完全图，.此时有 h设G＝%26V,E%26, V，E的子集V%26,E%26构成的图G%26=%26V%26,E%26%26是图G的子图；若G%26%26IG且G%26%26sup1;G，(V%26%26IV或E%26%26IE)，G%26是G的真子图.h生成子图，设图G＝%26V,E%26, 若E%26%26IE, 则图%26.V,E%26%26是%26V,E%26的生成子图. 即结点与原图G相同的子图，为生成子图. h补图`G=%26V,E%26%26，设G＝%26V,E%26, 以V为结点集，以使G成为完全图所添加的边为边集E%26的图，就是图G的补图G%26,.，即%26V,E%26EE%26%26是完全图, 其中E%26CE%26＝%26AE.h图的同构，设G1=%26V1,E1%26和G2=%26V2,E2%26, 存在双射f：V1%26V2，%26(vi,vj)%26IE1, 当且仅当 (f(vi),f(vj))%26IE2，且(vi,vj)与 (f(vi),f(vj))的重数相同. 则G1≌G2.同构充分条件：建立两个图的对应关系，这个关系是双射函数. 同构必要条件：①结点数相同；②边数相同；③度数相同的结点个数相同.
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全包围结构1，用一定的色彩和线条等绘制出来的形象2，画，绘制，绘影图形3，谋取
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