尽管嬴图的图分析与算法已经支持了近百种经典、常用的图算法，我们仍然可以通过编写UQL来实现其中一些算法的计算效果。当然，这种尝试的前提是所选算法的计算过程，即每一步的计算结果能够设计成合理的数据流并在UQL语句的各个部分之间传递。像Jaccard相似性、全图K邻计算、三角形计算等算法，均可以用UQL来直接实现。

Jaccard相似度是针对图中某两个节点进行计算。Jaccard相似度的定义是两个集合的交集大小除以它们合集的大小，用公式表示则为：

其中，|A|为集合A的大小（元素的个数），|B|为集合B的大小，|A ∩ B|为A、B两集合交集的大小（共同元素的个数）。例如，下图中红、蓝节点的共同邻居数为2，所有邻居数为5，因此这两个节点的Jaccard相似度为2 / 5 = 0.4。

用UQL实现以上计算过程的步骤为：

• 分别查找点A、点B各自的邻居集合；
• 将两个邻居集合转换为两个数组的形式；
• 计算两个数组的长度，即得到|A|与|B|，计算两个数组的交集的长度，即得到|A ∩ B|；
• 按照公式计算出Jaccard相似度的数值。

以上步骤用UQL实现的示例：

以之前红、蓝节点图为例，将以上代码执行过程中所产生的数据流解析如下：

对于针对全图进行计算的算法，如三角形计算，也可以用UQL来实现，代码甚至比上面给出的Jaccard相似度的代码更为简单。按边计算三角形的UQL代码为：

如果需要按点计算三角形，可以对上面的代码进行改造，将三角形的三个点构成三元组以后去重即可：