带权无向图的邻接矩阵表示法(C语言实现) 文章目录带权无向图的邻接矩阵表示法(C语言实现)一、邻接矩阵表示法二、本次程序实现的功能三、带权无向图的结构体定义四、创建无向图及邻接矩阵五、输出邻接矩阵六、输出顶点集合七、判断两顶点是否邻接八、全部代码九、测试 一、邻接矩阵表示法 定义：所谓邻接矩阵存储，是指用一个一维数组存储图中顶点的信息，用一个二维数组存储图中边的信息（即各顶点之间的邻接关系），存储
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2023-10-19 11:13:06
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Python实现无向带权图
## 1. 引言
图是一种常见的数据结构，用于表示对象之间的关系。在计算机科学中，图被广泛应用于网络分析、社交网络、路径规划等领域。本文将介绍如何使用Python实现无向带权图，并提供相关的代码示例。
## 2. 图的定义
图由一组节点（顶点）和连接节点的边组成。无向图是指边没有方向的图，边可以双向连接两个节点。带权图是指边上带有权重值的图，表示节点之间的关联强度。
# 实现Python无向带权图的邻接矩阵
## 简介
在软件开发中，图是一种常见的数据结构，它由节点和节点之间的边组成。图可以用来表示各种实际问题，比如社交网络、路网等。在图的表示方法中，邻接矩阵是一种常用且简单的方式，它将图的节点和边用矩阵的形式表示出来。本文将教会你如何用Python来实现一个无向带权图的邻接矩阵。
## 流程
下面是实现无向带权图的邻接矩阵的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2023-09-01 06:33:44
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赋值、浅拷贝、深拷贝方法集合在文末。输出结果前两列为构成边的节点，第三列为该边的权重。遇到的问题及解决方法先贴一开始犯错的代码。 这个函数实现的功能是输入一个由边组成的二维列表，输出所有不重复的边以及权重（重复次数）。用于后续的社会网络分析与指标计算，因为是合作网络，所以不存在方向关系。生成边列表的方法：生成边列表edges_list。def get_weighted_links(edges_li
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2023-09-22 10:57:01
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一、邻接矩阵无向图的介绍邻接矩阵无向图是指通过邻接矩阵表示的无向图。上面的图G1包含了"A,B,C,D,E,F,G"共7个顶点，而且包含了"(A,C),(A,D),(A,F),(B,C),(C,D),(E,G),(F,G)"共7条边。由于这是无向图，所以边(A,C)和边(C,A)是同一条边；这里列举边时，是按照字母先后顺序列举的。上图右边的矩阵是G1在内存中的邻接矩阵示意图。A[i][j]=1表示
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2023-06-02 23:48:47
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# 使用Python实现带权的有向无环图（DAG）
在这个教程中，我将教你如何在Python中实现一个带权的有向无环图。我们将逐步进行，包括定义图的结构、图的添加和查询方法。下面是整个流程的概述。
## 流程概述
以下是实现带权的有向无环图的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------|-------------------
Kruskal 算法1.Kruskal 算法介绍最小生成树：给定一张边带权的无向图 \(G=(V,E)\)，其中 \(V\) 表示图中点的集合，\(E\) 表示图中边的集合，\(n=|V|\)，\(m=|E|\)。由 \(V\) 中的全部 \(n\) 个顶点和 \(E\) 中 \(n-1\) 条边构成的无向连通子图被称为 \(G\) 的一棵生成树，其中边的权值之和最小的生成树被称为无向图 \(G\
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2023-06-14 00:54:15
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文章目录1.图简介2.图的存储方式2.1.邻接矩阵存储方法2.2.邻接表存储方法3.有向、无向图和查询算法3.1.数据结构3.2.广度优先算法BFS3.3.深度优先算法DFS3.3.1.DFS查询单条路径3.3.2.DFS查询所有路径4.带权图和贪心算法4.1.贪心算法4.2.基于带权无向图使用贪心算法查询最优路径 1.图简介
该系列文章是本人整理的有关带权无向图的数据结构和算法的分析与实现，若要查看源码可以访问我的github仓库，如有问题或者建议欢迎各位指出。目录基于C++的带权无向图的实现 （一）- 数据结构
基于C++的带权无向图的实现 （二）- 遍历算法
基于C++的带权无向图的实现 （三）- Prim最小生成树算法
基于C++的带权无向图的实现 （四）- Dijkstra最短路径算法
基于C++的带权无向图的
快一个月没更了，我好懒！！！简要介绍AOE网若在带权的有向图中，以顶点表示事件，以有向边表示活动，边上的权值表示活动的开销（如该活动持续的时间），则此带权的有向图称为AOE网。关键路径如果用AOE网来表示一项工程，那么，仅仅考虑各个子工程之间的优先关系还不够，更多的是关心整个工程完成的最短时间是多少；哪些活动的延期将会影响整个工程的进度，而加速这些活动是否会提高整个工程的效率。这些活动（边）就叫关
directedGraph.py
class DirectedGraph(object):
def __init__(self,d):
if isinstance(d,dict):
self.__graph = d
else:
self.__graph = dict()
print('Sth error')
def __generatePath(self,graph,path,end,result
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2023-10-13 20:59:10
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图有5种存储结构：邻接矩阵、邻接多重表、邻接表、边集数组、十字链表。一、邻接矩阵对于无权无向图：若顶点 i 与顶点 j 间有边，则 V[i][j] = V[j][i] = 1，若无边，则为0。V[i][i] 必为0。此时邻接矩阵必为对称矩阵。 对于无权有向图：若顶点 i 与顶点 j 间有边，则 V[i][j] = 1，若无边，则为0。V[i][i] 必为0。 对于有权有向图：若顶点 i 与顶点 j
/* * 邻接矩阵方法创建无向带权图 * Date: 2021/10/20 * Au
原创
2023-05-17 18:26:14
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源程序： /*无向带权图的邻接矩阵表示法*/#include <stdio.h>#define vnum 20const int MAX_INT=0;typedef struct gp{ char vexs[vnum]; /*顶点信息*/ int arcs[vnum][vnum]; /*邻接矩阵*/
原创
2022-06-08 17:11:48
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# Python求解带权无向图的所有路径
## 1. 简介
在计算机科学中，图是一种非常重要的数据结构，用于表示多个对象之间的关系。图可以分为有向图和无向图，其中无向图是一种没有箭头连接的图，它的边没有方向。
带权无向图是一种无向图，其中每条边都有一个权重。求解带权无向图的所有路径是一个常见的问题，通过找到从一个顶点到另一个顶点的所有路径，并计算路径的权重之和，可以帮助我们分析和优化网络、路
原创
2023-08-30 11:26:05
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最近看完了空间计量经济学的理论部分，因此打算开始学习一下实战，实战所使用的主要是GEODA家族的软件包们，首先还是打算先学习python的pysal包，毕竟还是更喜欢代码，而且相较于GEODA和GEODASPACE，写代码还是会更灵活一点。这一部分也打算写一个系列，这是第一块，数据读取及预处理，以及权重矩阵的一些知识和代码，这个系列主要侧重于代码，理论的话基本就不涉及啦，需要的可以学习下沈体雁，于
Tarjan缩图，处理点双，然后简单DP（日常炸Tarjan系列）
Time Limit: 1000 ms Memory Limit: 256 MBDescription 给定一张N个点、M条边的无向图 $G$ 。每个点有个权值Wi。 我们定义 $G_i$ 为图 $G$ 中删除第 $i$ 号顶点后
#include<winuser.inl>
#include<stdio.h>
#include <time.h>
#include <cstdlib>
#include <string.h>
#include<vector>
using namespace std; //名字空间
/*
无向图
A
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2023-10-20 18:46:19
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# Python带权有向图
在计算机科学领域，图是一种非常重要的数据结构，它由节点（顶点）和边组成，用于表示不同对象之间的关系。而有向图是一种特殊的图，其中边是有方向的，即从一个节点指向另一个节点的关系。
在实际应用中，有时候我们需要在图的边上附加一些权重，以表示节点之间的某种关联程度或者距离。Python中提供了丰富的图论库来处理这些问题，其中networkx是一个非常流行的库，可以方便地创
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
typedef char VertexType[5]; //存储顶点值
#define MaxSize 50
#define INIT 10
原创
2016-05-13 23:20:09
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