遍历有向无环图，寻找最优路径：1、假设我们从A点走到B点，可以经过不同的地方，分别用1,2,3,4,5,6表示，A用0表示，B用7表示，从一个地方到另一个地方，中间的路好走的程度用w表示，w越大表示越好走，因此我们可以建立数学模型如下图1所示：图12、根据数学模型，我们判断这是一个有向无环图遍历问题，有向无环图遍历有两种方法，（1）、广度优先（BFS）、（2）、深度优先（DFS）而我们需要的结果是
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2023-09-13 13:20:05
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总结一下判断图是否有环的所有方法，先只给出描述，后面有时间之后给出代码实现。一、无向图方法1、 我们知道对于环1-2-3-4-1，每个节点的度都是2，基于此我们有如下算法（这是类似于有向图的拓扑排序）：求出图中所有顶点的度，删除图中所有度<=1的顶点以及与该顶点相关的边，把与这些边相关的顶点的度减一如果还有度<=1的顶点重复步骤2最后如果还存在未被删除的顶点，则表示有环；否则
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2023-12-15 11:59:59
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无向图：法1：如果存在回路，则必存在一个子图，是一个环路。环路中所有顶点的度>=2。 n算法： 第一步：删除所有度<=1的顶点及相关的边，并将另外与这些边相关的其它顶点的度减一。 第二步：将度数变
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2023-11-29 17:47:28
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一、介绍1.有向无环图（DAG）2.拓扑排序1.偏序2.全序3.拓扑有序4.拓扑排序3.AOV(Activity On Vertex 顶点表示活动的网)概念举例应用4.AOE(Activity On Edge 边表示活动的网)概念举例性质5.关键路径概念举例二、实现拓扑排序算法思想 算法实现1.DAG的创建2.拓扑排序3.全部代码代码执行结果三、实现求关键路径算法思想算法实现有向图类：得
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2023-10-11 15:07:14
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补充：也适用于有向图的回路判断，因为下面算法是基于邻接矩阵的。总体思路：（1）通过广度遍历（BFS）访问图的所有点，对于每个点，都检测和已访问过的点是否有边（除了和它连接的上层节点）。（1.1）如果有边，说明有回路（有环）。如果对于每个点，都没有和已访问过的点有边，说明从该点出发的当前图没有回路（无环）。（2）如果从任意点开始的BFS，以上操作（1）均说明无回路，则没有回路。适用范围：（1）判断图
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2024-04-16 18:20:35
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1. 无向图
如果存在回路，则必存在一个子图，是一个环路。环路中所有顶点的度>=2。
n算法：
第一步：删除所有度<=1的顶点及相关的边，并将另外与这些边相关的其它顶点的度减一。
第二步：将度数变为1的顶点排入队列，
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2024-08-29 21:43:33
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一、问题描述前两天一个学金融的小伙伴找我帮忙写计算机课的作业，因为英语不好，以为是让求两点间的最大路径，之前自己实现过dijkstra算法，觉得可能不难就答应了。但是只想到了用穷举法枚举出所有路径的笨方法二、思路阐述 既然是图，就要先把图的关系表示出来，咱们用Vertex.java来表示结点，结点维护着与它相连的边，Edge.java来表示边，GraphIn
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2023-11-10 02:01:47
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工作流如下图所示,要求每一个任务只执行一次,不重复执行,要求任务的所有前置任务必须完成才能往后执行,例如任务7必须在任务13,2,3三个任务完成之后才能执行,而任务13,2,3属于独立的任务,可以并发执行 根据多线程求得出6个路线数据每个线程可以独立执行,所有线程相同的任务不能重复执行,当前任务必须在前置任务完成之后才能执行,路线:[1, 2, 7, 10, 12] 路线:[1, 13,
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2023-08-16 22:00:17
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有向无环图及其应用一.有向无环图的概念二.拓扑排序(AOV网)1.概念2.偏序与全序a).偏序b).全序c).偏序与全序的区别3.拓扑有序4.拓扑排序的过程三.关键路径(AOE网)1.概念2.实现a).最早发生时间Ve(j)b).最晚发生时间Vl(j)c).e(i)d).l(i)四.代码1.AOV2.AOE 一.有向无环图的概念一个无环的有向图称作有向无环图。简称DAG图。DAG图是相较于有向树
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2023-10-09 15:31:38
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拓扑排序 对一个有向无环图(Directed Acyclic Graph简称DAG)G进行拓扑排序，是将G中所有顶点排成一个线性序列，使得图中任意一对顶点u和v，若边<u,v>∈E(G)，则u在线性序列中出现在v之前。通常，这样的线性序列称为满足拓扑次序(Topological Order)的序列，简称拓扑序列 有向图能被
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2023-10-09 00:27:33
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文章目录一、题目1、原题链接2、题目描述二、解题报告1、思路分析2、时间复杂度3、代码详解三、知识风暴拓扑排序 一、题目1、原题链接3696. 构造有向无环图2、题目描述给定一个由 n 个点和 m 条边构成的图。不保证给定的图是连通的。图中的一部分边的方向已经确定，你不能改变它们的方向。剩下的边还未确定方向，你需要为每一条还未确定方向的边指定方向。你需要保证在确定所有边的方向后，生成的图是一个有
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2024-08-18 14:24:57
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拓扑序列：可以用来判断一个有向图是否有环！ 拓扑排序可以判断有向图是否存在环。我们可以对任意有向图执行上述过程，在完成后检查A序列的长度。 若A序列的长度小于图中点的数量，则说明某些节点未被遍历，进而说明图中存在环。拓扑排序是结合bfs框架来实现的，每次从入度为0的点开始搜索；所以需要先预处理出来所有入度为0的节点，入队，然后去遍历这些入度为0的点，每次将这些点进行逻辑上的删除，然后更新它的直接邻
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2023-11-26 08:44:27
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一、有向无环图一个无环的有向图称做有向无环图（Directed Acyclic Graph）。简称DAG 图。在图论中，如果一个有向图无法从某个顶点出发经过若干条边回到该点，则这个图是一个有向无环图（DAG图）。因为有向图中一个点经过两种路线到达另一个点未必形成环，因此有向无环图未必能转化成树，但任何有向树均为有向无环图。使用有向无环图解题时，要先判断是否是有向无环题。如果任务x必须在任务y之前完
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2023-08-13 19:11:59
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# Python 判断有向无环图
有向无环图（Directed Acyclic Graph, DAG）是一种特殊的图结构，其中有向边连接的顶点没有形成闭环。DAG在计算机科学中有非常广泛的应用，包括任务调度、版本控制、编译器的依赖关系等。本文将介绍如何用Python判断一个有向图是否为无环图，并通过代码示例和流程图帮助理解这一过程。
## 什么是有向无环图？
在正式探讨如何判断DAG之前，我
文章目录有向图环的检测无向图环的检测 图的DFS算法应用太广了，强连接组件、拓扑排序都可以使用DFS算法来解决。但是这些我准备在后续博文中介绍，因为强连接组件和拓扑排序除了DFS之外，还有别的算法。而检测图中环的存在，一般来说就只有DFS算法了。实际应用中，检测是否存在环是很重要的，比如工作流的有向无环图模型，如果存在环，那么工作流将无法结束。再比如一些本来是树的数据结构，如果存在环，那么将
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2024-03-02 08:39:37
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目录一、什么是AOE网？1.1 AOE网的定义和性质1.2 AOE网的应用二、什么是关键路径？2.1 关键路径和关键活动的定义2.2 寻找关键活动2.2.1 事件的最早发生时间ve[i]2.2.2 事件的最晚发生时间vl[i]2.2.3 活动的最早开始时间ee[i] 2.2.4 活动的最晚开始时间el[i] 三、关键路
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2023-11-06 17:01:01
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目录1 拓扑序列——AOV 网1.1 手工运算拓扑序列1.2 手工运算逆拓扑序列1.3 代码实现拓扑序列1.4 代码实现逆拓扑序列（DFS 算法）2 关键路径——AOE 网2.1 所有事件的最早发生时间 ve(vk)2.2 所有事件的最迟发生时间 vl(vk)2.3 所有活动的最早发生时间 e(ai)2.4 所有活动的最迟发生时间 l(ai)2.5 所有活动的时间余量 d(ai)3 有向无环图（D
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2023-07-19 10:12:52
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在计算机科学中，有向无环图（DAG）是一个重要的概念，它广泛应用于许多领域，如任务调度、数据流管理等。判断一个有向图是否为有向无环图，实际上就是在检查图中是否存在环路。本文将详细介绍如何在Java中判断有向无环图是否存在环的过程。
### 问题背景
在某些应用场景中，我们需要处理依赖关系。在有向图中，边的存在代表了一个元素对另一个元素的依赖。例如，在任务调度中，A任务必须在B任务完成后执行。这
这些算法和思想都是来自网上的，在此感谢原作者！先介绍一下无向图的判断算法，\
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2022-11-17 00:17:29
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并查集最常见的题目是朋友圈之类的问题（以后有找到相关的题目会继续更新）今天做了一下并查集的题目，洛谷P2661 信息传递，面试刚好也遇到了这题题目核心就是求最小环。我最开始的想法是把每个节点都遍历，去寻找他的环，然后记下最小环大小，通过率只有50%，其他都是超时。然后就学了并查集，一个很酷的类型。并查集是一种树的衍生，参考资料：1. 并查集寻找是否有环2. 并查集超详细讲解这里总结一下我做这道题的
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2023-12-21 11:17:35
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