之前做tarjan的题，我一直没有搞清楚有向图和无向图中，代码的不同，今天下午向虎哥和zxk讨论了快一个小时，现在终于清楚些了。最基本的一些东西有向图我们需要求的是强连通分量，在有向图中，有四种边。一种边为树枝边，从根节点遍历，每个节点第一次被访问到，即边（x,y）是从x到y是对y的第一次访问。这些边为树边，绿色表示一种边为前向边，边（x,y）可以为表示x是y的祖先。蓝色表示。这种边对求scc没有
判断1-1 无向连通图边数一定大于顶点个数减1。F1-2 在任一有向图中，所有顶点的入度之和等于所有顶点的出度之和。T1-3 Prim 算法是通过每步添加一条边及其相连的顶点到一棵树，从而逐步生成最小生成树。T1-4 如果无向图G必须进行两次广度优先搜索才能访问其所有顶点，则G一定有2个连通分量。T1-5 用邻接矩阵法存储图，占用的存储空间数只与图中结点个数有关，而与边数无关。T1-6 Krusk
是大二上学期的数据结构与算法实验题，代码架构是老师给出的，具体实现是自己做的。当时用的教材是严蔚敏教授的《数据结构》。后面两个代码（stack.cpp，CirQueue.cpp）是老师给的,为了调试方便也给贴一下。 主要实现了如下操作：cout<<" 1---------无向图的创建 2----------有向图的创建"<<endl
转载
2024-03-15 10:28:11
24阅读
Tarjan算法：一种由Robert Tarjan提出的求解有向图强连通分量的线性时间的算法。定义给出之后，让我们进入算法的学习。。。题目描述: 每头奶牛都梦想成为牛棚里的明星。被所有奶牛喜欢的奶牛就是一头明星奶牛。所有奶牛都是自恋狂，每头奶牛总是喜欢自己的。奶牛之间的“喜欢”是可以传递的——如果A喜欢B，B喜欢C，那么A也喜欢C。牛栏里共有N 头奶牛，给定一些奶牛之间的爱慕关系，请你算
import networkx as nxg=nx.Graph()a=[(1,2),(1,3)]print(type(a))g.add_edges_from(a)g.edges()print(list(g.neighbors(1)))G = nx.Graph()G_edges
原创
2021-11-20 15:54:45
3067阅读
一.基础内容。1.邻接矩阵 邻接矩阵表示顶点间关系，是n阶方阵（n为顶点数量）。邻接矩阵分为有向图邻接矩阵和无向图邻接矩阵。无向图邻接矩阵是对称矩阵，而有向图的邻接矩阵不一定对称。2.度矩阵 度矩阵是对角阵，对角上的元素为各个顶点的度。顶点vi的度表示和该顶点相关联的边的数量。无向图中顶点vi的度d(vi)=N(i)。 有向图中，顶点vi的度分为顶点vi的出度和入度，即从顶点vi出去的有向边的数量
Fully fleshed out example with arrows for only the red edges:import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
G = nx.DiGraph()
G.add_edges_from(
[('A', 'B'), ('A', 'C'), ('D', 'B'), ('
原创
2023-05-31 11:16:51
313阅读
1.无向图定义图的定义：图是由一组顶点和一组能够将两个顶点相连的边组成边：edge顶点：vertex 连通图：如果从任意一个顶点都存在一条路径到达另外一个任意顶点，我们称这幅图是连通图。非连通图：由若干连通的部分组成，他们都是其极大连通子图。自环：即一条连接一个顶点和其自身的边平行边：连接同一顶点的两条边称为平行边 图的密度：是指已经连接的顶点对占所有可能被连接的顶点对的比例。
# Python Networkx 检测有向图的环
## 简介
在计算机科学中，有向图是由一组节点和一组有方向的边组成的图形结构。有向图中的边具有方向性，表示节点之间的关系是单向的。环是指在有向图中，从一个节点出发，沿着有方向的边能够回到起始节点的路径。本文将介绍使用Python中的Networkx库来检测有向图中的环。
## Networkx简介
Networkx是一个用于创建、操作和研
原创
2023-09-24 21:13:17
2622阅读
14.假设不带权有向图采用邻接矩阵G存储，设计实现以下功能的算法。（1) 求出图中每个顶点的入度。（2）求出图中每个顶点的出度。（3）求出图中出度为0的顶点数。15. 假设不带权有向图采用邻接表G存储，设计实现以下功能的算法。（1) 求出图中每个顶点的入度。（2）求出图中每个顶点的出度。（3）求出图中出度为0的顶点数。#include <stdio.h>
#include <st
目录图存储表示邻接矩阵邻接表遍历DFS邻接矩阵DFS算法邻接表DFS算法 图图是由顶点的有穷集合V(G)和边的有穷集合E(G)组成的,用G=(V,E)表示图，是多对多关系，其中分为有向图和无向图，带权图又被称为网。存储表示图常用的存储表示----------邻接矩阵法和邻接表法。邻接矩阵图有N个顶点，那么这个图的邻接矩阵是一个N*N的二维数组。代码中设置两点没边，则这两点对应的二维数组值为0，其
有向图在我的上一篇博客《算法4》图&深度优先与广度优先算法中，我介绍了简单的无向图，以及相关的两大搜索方法：深度优先和广度优先搜索，这里我要介绍新的数据结构：有向图。简单的来说有向图就是连接带方向的图。有向图的例子在现实生活中也很多，比如在一段时间内银行间的现金流动，或者在某些地方的一些道路是单向的啊，那么这些现金流以及单向的道路就要用带方向的边来描述，这时有向图就有了用武之地。一个有向图
打击薄弱板块，将算法进行到底一、图的概念和建立定义表示了一种“多对多”的关系常见的分类有无向图和有向图图的存储1、邻接矩阵表示将图的联通关系体现在一个方阵上若是中的边否则特征对角线元素全 0关于对角线对称优点：直观、简单、好理解方便检查任意一对顶点间是否存在边方便找任一顶点的所有邻接点方便计算任一顶点的度无向图：对应行（或列）非 0 元素的个数有向图：对应行非 0 元素的个数是出度；对应列非 0
# Python赋权有向图
Python是一种通用的、高级的、解释型的编程语言，广泛应用于数据分析、人工智能、网络开发等领域。Python的强大之处在于丰富的第三方库和包，提供了许多功能强大的工具。在本文中，我们将介绍Python中的赋权有向图。
## 什么是赋权有向图？
赋权有向图是图论中的一个重要概念，用于表示一组有向边和每条边上的权重。有向图是由一组节点和一组有向边组成的数据结构，其中
原创
2023-07-23 09:51:27
430阅读
什么是networkx？networkx在02年5月产生，是用python语言编写的软件包，便于用户对复杂网络进行创建、操作和学习。利用networkx可以以标准化和非标准化的数据格式存储网络、生成多种随机网络和经典网络、分析网络结构、建立网络模型、设计新的网络算法、进行网络绘制等。 ——百度百科我们可以用networkx做什么？https://networkx.github.io/documen
转载
2023-12-11 21:55:46
127阅读
## Python中的带权重有向图介绍
在计算机科学领域，图是一种常见的数据结构，用于表示不同元素之间的关系。图可以分为有向图和无向图，而带权重的图则是指每条边都有一个权重或者值的图。本文将着重介绍在Python中如何实现带权重的有向图，并通过代码示例来演示其基本操作。
### 什么是带权重有向图？
带权重有向图是由节点和边组成的数据结构，每条边都有一个权重或值。节点表示图中的元素，边表示节
原创
2024-03-11 04:58:23
117阅读
代码参考资料：自购纸质资料答案修改 题目：求点0到点6的距离思路：目的是找某点到顶点的最小距离，先全设为超大值m设一个点k，其表示目前到顶点距离最小的点，先把顶点序号赋给k。从顶点开始，对其连通点的距离进行更新，遍历整个图，找最小值点（此时顶点不参与），把找到点的序号赋给k，再从k开始对与其连通点的距离进行更新，遍历整个图，找最小值点（此时为k的点不参与），把找到点的序号赋给k，直到所有
转载
2024-01-25 18:40:21
126阅读
directedGraph.py1 class DirectedGraph(object):
2 def __init__(self,d):
3 if isinstance(d,dict):
4 self.__graph = d
5 else:
6 self.__graph = dict()
7
转载
2023-05-23 16:47:33
224阅读
2017年2月16日，Google正式对外发布Google TensorFlow 1.0版本，并保证本次的发布版本API接口完全满足生产环境稳定性要求。这是TensorFlow的一个重要里程碑，标志着它可以正式在生产环境放心使用。在国内，从InfoQ的判断来看，TensorFlow仍处于创新传播曲线的创新者使用阶段，大部分人对于TensorFlow还缺乏了解，社区也缺少帮助落地和使用的中文资料。
参考教程资料https://networkx.github.io/documentation/stable/tutorial.htmlhttp://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=404069&do=blog&id=337442笔记有向图和无向图都可以给边赋予权重，用到的方法是add_weighted_edges_from
