gremlin 术语中的 InV 步骤是什么意思？

Question

特别是遵循此处的教程：https://kelvinlawrence.net/book/Gremlin-Graph-Guide.html#walk (3.3.2)

这个说法看不懂outE().inV()

取自g.V().has('airport','code','LCY').outE().inV().path()

解释是：

“从 LCY 顶点开始，找到所有出边，并找到位于这些边另一端的所有顶点”。 inV 步骤为我们提供了出边另一端的顶点。

然后在 3.3 中。开始走图，我们在表 1 中发现如下定义：

outV 输出顶点。

inV 传入顶点。

到底是怎么回事传入顶点=传出边另一端的顶点

如果有的话，如果是 OutV 而不是 InV，我会认为 出边另一端的顶点。

因此有人可以澄清 inV 和 outV 的含义吗？

我们是说如果我有一条有向边 A -> B，那么该边的传入顶点是 B，而该边的传出顶点是 A？不确定，但如果是这样，该术语的基础是什么，这听起来违反直觉，因为在使用 Vertex 时它看起来正好相反。

Answer 1

这完全取决于观点。

从直接边的角度来看，边是从一个顶点出来并进入另一个顶点，所以起点是outV，终点是inV。

从顶点的角度来看，情况正好相反，传出的顶点将是从我连接到它们的顶点。对于这种情况，您可以使用out 步骤直接到达输出顶点（相当于outE().inV()）。

我理解你的困惑，我一开始也为此苦苦挣扎。