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
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
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
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
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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。
# #!-*- coding:utf8-*-# import scipy as sp# import scipy.sparse # call as sp.sparseimport
原创
2022-08-26 08:36:33
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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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# 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
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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
求从start到end的最短路径涉及到无回环路径的情况（A-》B、B-》A），可以使用dijkstra算法（狄克斯特拉）算法步骤详解：1、找出“最便宜”的节点，即可在最短时间内到达的节点（从start出发，最短距离的节点）2、更新通过该节点，到其他邻居节点的最短距离3、重复这个过程，直到对图中的每个几点都这样做了4、计算最短路径1、根据图片各节点之间的距离，建立数据关系graph表示各节点可达节点
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2024-06-18 18:37:13
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1 基本概念无向图：即图的边没有方向，边一般用弧形括号表示（）有向图：图的边有方向，边一般用尖括号表示<>完全图：图的每两个顶点之间有边链接连通图：图的每两个顶点之间有路径链接无向完全图：无向图中，任意两个顶点之间都存在边。有向完全图：有向图中，任意两个顶点之间都存在方向互为相反的两条弧。2 图的存储2.1 邻接矩阵用两个数组，一个数组保存顶点集，一个数组保存边集。2.2 邻接表对于带
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2023-07-07 20:01:23
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# 用Python绘制有向图
有向图是图论中的一个重要概念，它由一组顶点和一组有方向的边组成。在有向图中，每条边连接两个顶点，并且有一个方向指向另一个顶点。有向图可以用来表示很多实际问题，比如网站之间的链接关系、任务之间的依赖关系等。
在Python中，我们可以使用第三方库`networkx`来绘制有向图。`networkx`是一个专门用于复杂网络分析的库，提供了丰富的功能和工具来创建、操作和
原创
2024-03-22 03:37:08
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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
原创
2021-11-20 15:54:45
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1.“图”这部分分为无向图 、有向图、无向网（带权图）、有向网（带权图）四个内容。图的顺序存储：邻接矩阵的存储形式图的链式存储与顺序存储的组合：邻接表的存储形式2.图的邻接矩阵存储（1）无向图：无向图的邻接矩阵是对称的，是一个对称矩阵顶点i的度=第i行（列）中1的个数特别：完全图的邻接矩阵中，对角元素为0，其余为1
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2023-10-15 19:41:59
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加权有向图和加权无向图不同的是，加权有向图只是一个点指向另一个点，当然也可以双向指向，和加权无向图相同的是，在边中加入了另外一个属性，权重，这个权重可以是这个边的任何属性，比如长度，时间，粗细，颜色等等。正是因为假如了另外一个属性，边的实现就相对复杂了，因此将边抽象为一个类，这个类包括两个节点成员变量和一个权重成员变量，用来模拟边。 加权有向图可以真正解决最短路径问题。java代码package
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2023-08-20 14:32:29
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但是，我尝试使用^{}（必须先安装）来完成它。排名方法的积分归this SO answer。在复制粘贴示例import networkx as nxranked_node_names = [['start'],
[1, 2, 3],
['a', 'b', 'c'],
['end']]
node_edges = [('start', 2),
('start', 3),
(2, 'b'),
('b',
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2023-07-06 22:53:03
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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
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2024-01-25 18:40:21
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# 用Python绘制有向图
在数据可视化和图形分析中，有向图是一种重要的数据结构，用于描述节点之间的关系和连接。Python是一种功能强大的编程语言，提供了丰富的库和工具，可以轻松地绘制各种图形，包括有向图。
## 什么是有向图？
有向图是由顶点集合和边集合组成的图形结构，其中每条边都有一个方向。顶点表示图中的节点，边表示节点之间的关系。有向图通常用于表示有向关系，如网页之间的链接、社交网
原创
2024-04-18 04:46:22
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如何用R语言绘制有向图
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在R语言中绘制有向图。首先，让我们来看看整个流程，并用表格展示步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 安装并加载必要的包 |
| 步骤二 | 创建有向图对象 |
| 步骤三 | 添加节点和边 |
| 步骤四 | 绘制有向图 |
接下来，让我们逐步介绍每个步骤需要做什么，并提供相应的R代码
原创
2024-04-25 05:00:34
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MATLAB Graph Object(1): 爬数据 - 知乎MATLAB Graph Object(2): 建立关系网 - 知乎MATLAB Graph Object(3): 展示关系网 - 知乎MATLAB绘制网络图（一） - 知乎
原创
2022-06-10 01:27:28
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