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
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
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
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
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
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
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2023-12-11 21:55:46
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# 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
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## 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
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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
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
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2023-05-23 16:47:33
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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
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2024-03-15 10:28:11
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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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# Python生成有向图带权重
在计算机科学中，图是一种非常重要的数据结构。图由节点（或顶点）和边组成，用于表示对象之间的关系。有向图是一种特殊的图，其中边有方向，表示从一个节点指向另一个节点的关系。有权重的图是指每条边都有一个相关联的权重值。
本文将介绍如何使用Python生成有向图，并为图的边添加权重。我们将首先了解有向图和权重的概念，然后使用Python的网络库NetworkX来生成有
原创
2023-11-20 09:54:07
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# Python有向图与权重重叠处理
在计算机科学中，图是一种抽象数据类型，用来表示一组对象（顶点）之间的相互关系（边）。有向图（Directed Graph）是一种图，其中的边具有方向性，即从一个顶点指向另一个顶点。在有向图中，边的权重可以表示为从一个顶点到另一个顶点的代价或距离。然而，在某些情况下，顶点间的边可能存在权重重叠，即多条边具有相同的权重。本文将介绍如何在Python中处理有向图以
原创
2024-07-29 11:29:13
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区块链技术非常热门，但随着越来越多人使用等区块链，使得效率低下的问题越来越突出。尤其是2017年6月以来，ICO市场爆炸式增长，人们疯狂的购买以用于投资ICO，导致网络经常严重延迟。有些人为了能加快上的转账，甚至将手续费（Gas费用）调高到几百美金。这已经严重违背了区块链作为去中心化支付手段的初衷。为此，扩容已经成了当前区块链技术发展的重要议题。并出现了分片、侧链、DPoS等扩容解决方案。除了这些
PCA的算法：矩阵C=AAT，A的每一列是一张人脸注（将一张人脸图片用一个列向量表示，即对于128*128的图片，将视为16384维的列向量），A的列数就是图片的张数。算法就是求矩阵C的特征向量，每个向量称之为特征脸[1]。为了简单，只取其中部分的特征向量，这些特征向量对应于某些特征值，通常是前M个大的特征值。这样便得到了M个特征向量。接下来就是将每张图片在这M个特征向量上做投影，得到一个M维的权
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2024-10-09 13:27:30
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最近项目中需要研究了一下有向图的环路问题。一个IT企业中有成千上万个应用，各个应用之间都是相互依赖的，一个用户请求进来后，会调用一系列应用，比如A调B、B调C、C调D等。这样所有的应用形成一个有向图，那么如果这个有向图中出现了环路，就悲剧了，用户的请求如果进入这个环路，那么他永远也得不到响应。所以就有需要去判断这个应用组成的有向图中是否含有环路，如果有就要打印出所有的环路，想办法将这些环路拆解
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2023-11-07 11:36:21
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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
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2021-11-20 15:54:45
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不连通的边的权值为无限大的值，为一个定义好的最大值（因为要找最小的路径，权值为无限大不会被访问）从起点出发，标志该起点为遍历过的，记录到每个点的路径值（遍历过的就不算）。直到所有的点都被作为了起点（遍历了）数据结构：顶点，有向边,图算法：初始化最小路径数组的值 循环{ 从最小路径数组中获取当前顶点有向边的最小值的那个点和那个权值 获取当前点，当前边的值 更新当前点 更新最小路径（算法核心） }&n
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2024-09-29 06:20:09
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文章目录1 图的定义2 图的遍历3 例题3.1 有向无环图的所有路径1 图的定义详情图是树的一种图一般用邻接表和邻接矩阵邻接表，好处是占用的空间少，邻接表无法快速判断两个节点是否相邻邻接矩阵需要更多的存储空间，判断结点是否相邻效率高。有向图，如图所示两种表示方法有权有向图：对有向图进行加权：邻接表，我们不仅仅存储某个节点x的所有邻居节点，还存储x到每个邻居的权重。邻接矩阵，matrix[x][y]
