DFS:以存储矩阵为例（存储矩阵与邻接表可以提前相互转化）思路：运用DFS遍历图，若遇到下一个遍历的点已经被遍历到，则说明存在环。如果不是存在环的图，比如树，永远都不会遇到已经被遍历的点。遇到遍历的点之后，在已经遍历的点中寻找这个点，将这两个点之间的所有元素输出就是图中存在的环（其中的一个环）。首先将存储矩阵输入：int arc[maxsize][maxsize];//邻接矩阵
void puti
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2023-07-10 23:29:16
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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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# 使用DFS实现有向图的判断
在编程和算法的世界中，图是一种重要的数据结构，广泛应用于网络、推荐系统、社交网络等场景。本文将指导你如何使用深度优先搜索（DFS）来判断有向图中的环。以下是我们将要遵循的步骤流程。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|-------------|-------------
【0】README0.1） 本文总结于 数据结构与算法分析， 源代码均为原创， 旨在 理解 如何对无向图进行深度优先搜索 的idea 并用源代码加以实现； 0.2） 本文还引入了 背向边（定义见下文描述），并用源代码找出了给定图的在 DFS过程中 产生的背向边， 但是要注意 背向边不是深度优先搜索树的边， 该树是由 对给定图进行DFS生成的； 0.3） 通过打印 parent （可以看做是 深度优
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2023-11-10 08:26:52
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# Java中的有环图
在计算机科学中，图是由节点（顶点）和边（连接节点的线）组成的数据结构。图可以分为有向图和无向图，其中有向图中的边是有方向的，而无向图中的边是双向的。在图中，如果存在一条路径可以从一个节点回到自身，则称该图为有环图。
在Java中，我们可以使用邻接表或邻接矩阵来表示图。其中邻接表是一种链式存储结构，它通过一个数组和链表来表示节点及其相邻节点之间的关系。邻接矩阵则是一个二维
原创
2024-03-18 05:51:47
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本文主要针对如何判断有向图/无向图中是否存在环的问题进行简单的论述。一 无向图1.利用DFS进行判断利用DFS判断有向图是否存在环，是最为常用的一种方法，虽然这种方法很常用，但可参考的代码的实现比较少，下面对这种方法及其实现进行详细的阐述。首先，利用DFS判断无向图中是否换的原理是：若在深度优先搜索的过程中遇到回边(即指向已经访问过的顶点的边)，则必定存在环。所以说，是否存在环的关键在于是否存在满
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2023-06-20 15:05:08
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有这样一道编程面试题，给一个有向图的邻接矩阵，判别它是否有环。题目麻烦在给的邻接矩阵是以 ‘字符输入流’ 的形式给出的，所以将其处理成数字形式的是首先要做的工作。得到邻接矩阵之后，进行拓扑排序即可。假如能完成拓扑排序那就无环，如果不能，那就是有环。样例输入：[[0, 1, 0], [0, 0, 1], [1, 0, 0]][[0, 0, 0, 1, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [0,
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2023-07-07 11:01:50
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## 实现Java有向有环图的步骤
### 步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个有向有环图类 |
| 2 | 添加顶点到图中 |
| 3 | 添加边到图中 |
| 4 | 检测图中是否有环 |
### 1. 创建一个有向有环图类
首先，我们需要创建一个有向有环图的类，可以命名为`DirectedCycleGraph`。这个类应该包含以下几
原创
2024-03-08 03:35:23
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在段落之间，我将逐步探讨关于“Java有向有环图”问题的解决方案。这个问题常常出现在任务调度、依赖解析等场景中。首先，我们来看看背景的主要内容。
在开发复杂的系统或应用程序时，我一直面临一个技术上的痛点，那就是处理有向有环图（DAG）。这种结构通常会引入循环依赖的问题，导致性能瓶颈与资源浪费。引入以下原始需求，帮助我们更清晰地理解问题的紧迫性：
> "用户希望实现一个任务调度系统，该系统能够处
图的深度优先遍历类似于二叉树的先序遍历，从上到下，从左到右，涉及到回溯问题。 DFS遍历连通图【算法步骤】 1.从图中某个顶点v出发，访问v，并置标志数组visited[v]的值为1。 2.依次检查v的所有邻接点w，如果visited[w]的
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2024-01-10 12:22:39
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图的遍历图的遍历是指从图中的任一顶点出发，对图中的所有顶点访问一次且只访问一次的次序序列。例如迷宫探索就是把迷宫中的所有路都走一遍。遍历可以解决很多问题，最常见的就是求最短路径。主要有两种搜索算法，深搜和广搜。深度优先搜索DFSDFS是对先序遍历的推广。从某个顶点v开始处理v，然后递归的遍历所有与v相邻的顶点。 用图说话，以无向无权图为例。 假如我们现在要从0号顶点开始，遍历上图中全部其他顶点。
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2024-01-25 22:06:52
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0 什么是环？在图论中，环(英语：cycle)是一条只有第一个和最后一个顶点重复的非空路径。 在有向图中，一个结点经过两种路线到达另一个结点，未必形成环。 1 拓扑排序1.1 无向图使用拓扑排序可以判断一个无向图中是否存在环，具体步骤如下：求出图中所有结点的度。将所有度 <= 1 的结点入队。(独立结点的度为 0)当队列不空时，弹出队首元素，把与队首元素相邻节点的度减一。如果相邻节点
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2024-02-19 18:01:16
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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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当每个任务有前后置关系时，需要找到一种满足前后置关系的路线，将任务完成。
如果将每个任务看成一个节点，任务之间的前后置关系表示为有向图时，这种路线顺序叫做为图进行拓扑排序。也叫关键路径分析。
比如有很多任务T1,T2,....
这些任务又是相互关联的，比如Tj完成前必须要求Ti已完成，这样T1,T2....序列关于这样的先决条件构成一个图，其中如果
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2024-06-29 08:10:25
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文章目录1. 环形队列 & 数组模拟环形队列1.1 环形队列1.2 环形队列思路分析1.2.1 初始队列1.22 添加元素1.2.3 取出元素1.2.4 判断队列是否为空1.2.5 判断队列是否为满1.3 数组模拟环形队列代码实现1.4 测试环形队列 1. 环形队列 & 数组模拟环形队列1.1 环形队列它是一个首尾相连的FIFO的数据结构，采用数组的线性空间,数据组织简单。能很快
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2024-10-22 22:50:16
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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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DFS迷宫问题和优化 javaX星球的一处迷宫游乐场建在某个小山坡上。 它是由10x10相互连通的小房间组成的。房间的地板上写着一个很大的字母。 我们假设玩家是面朝上坡的方向站立，则： L表示走到左边的房间， R表示走到右边的房间，U表示走到上坡方向的房间， D表示走到下坡方向的房间。 X星球的居民有点懒，不愿意费力思考在这里插入代码片。 他们更喜欢玩运气类的游戏。这个游戏也是如此！开始的时候，直
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2024-06-23 22:17:00
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1. 引言有向无环图（Directed Acyclic Graph, DAG）是有向图的一种，字面意思的理解就是图中没有环。常常被用来表示事件之间的驱动依赖关系，管理任务之间的调度。拓扑排序是对DAG的顶点进行排序，使得对每一条有向边(u, v)，均有u（在排序记录中）比v先出现。亦可理解为对某点v而言，只有当v的所有源点均出现了，v才能出现。下图给出有向无环图的拓扑排序：下图给出的顶点排序不是拓
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2024-08-28 21:21:52
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算法目标：在一个有向图中寻找出所有长度在3到7之间的环，环的数量可达百万级。 数据结构定义：#define maxID 200000
vector<int> Vout[maxID]; // 存储每个结点出边所连的所有结点。Vout[i].size()即为所有的出度
vector<int> Vin[maxID]; // 存储每个结点入边所连的所有结
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2023-06-18 16:51:41
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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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