本文介绍利用Python语言，实现基于遗传算法（GA）的地图四色原理着色操作~
本文介绍利用Python语言，实现基于遗传算法（GA）的地图四色原理着色操作。1 任务需求 首先，我们来明确一下本文所需实现的需求。 现有一个由多个小图斑组成的矢量图层，如下图所示。 我们需要找到一种由4种颜色组成的配色方案，对该矢量图层各图斑进行着色，使得各相邻小
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2023-06-13 22:08:00
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图的m色判定问题：给定无向连通图G和m种颜色。用这些颜色为图G的各顶点着色，问是否存在着色方法,使得G中任意两邻接点有不同颜色。 图的m色优化问题：给定无向连通图G，为图G的各顶点着色，使图中任2邻接点着不同颜色，问最少需要几种颜色的最少颜色的数目m，称为该图的色数。 若图G是平面图，则他的色数不超
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2018-03-20 12:08:00
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地图着色，需要每一个区域都使用一种颜色来进行填充，然后为了与相邻接壤的区域分开，就要求两个接壤的区域需要使用不同的颜色。四色定理的意思是，最多只需要四种颜色，就可以为所有的地图进行全部区域着色，且任意两个接壤的区域都是不同的颜色。在四色定理的指导下，我用Java来实现求解任意一副地图的所有可行的区域着色方案的算法，并求解下面这幅示例地图的所有着色方案： 算法思路：将所有的区域进行编号，从0开始，然
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2024-01-02 10:26:42
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图的着色问题7个顶点3种颜色这里有一个重点，可以通过对称的办法，节省5/6的 时间以后再看看，对称性是裁剪搜索树的有效方法6.6 搜索树节点数的估计到这里，我心里有点看不下去了，下次再说...
原创
2021-08-02 14:48:48
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## 图着色问题：概述与Python实现
图着色问题是图论中的一个经典问题。其基本目标是在图的各个顶点上涂色，确保相连的顶点不具有相同的颜色。该问题在计算机科学、调度问题、频率分配、地图着色等多个领域有着广泛的应用。
### 问题定义
给定一个图 \( G = (V, E) \)，其中 \( V \) 是顶点集合，\( E \) 是边集合。图着色问题要求找到一个最小的颜色数量 \( k \)
今天又重温了一道以前做过的ACM题目，joj1003，一道典型的图形着色问题。具体题目不列了。同学写的算法忽略了一种情况，但是我们两个找了很久才找到。
他原来的思想是：对于每一个输入，先假设用颜色1着色，进行搜索紧跟他后面的输入，如果有输入进行了着色，就累加（用颜色2,3,4），重新对这一节点进行着色。发现问题是：可能有种情况不符合，在两个
原创
2010-11-26 20:48:47
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图着色算法详解 图着色算法简介 图的 m- 着色判定问题 —— 给定无向连通图 G 和 m 种不同的颜色。用这些颜色为图 G 的各顶点着色，每个顶点着一种颜色，是否有一种着色法使 G 中任意相邻的 2 个顶点着不同颜色 ? 图的m-着色优化问题——若一个图最少需要m种颜色才能使图中任意相邻的2个顶点
原创
2022-05-04 09:42:08
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问题： 给定无向连通图G和m种不同的颜色。用这些颜色为图G的各顶点着色，每个顶点着一种颜色。是否有一种着色法使G中每条边的2个顶点着不同颜色。这个问题是图的m可着色判定问题。若一个图最少需要m种颜色才能使图中每条边连接的2个顶点着不同颜色，则称这个数m为该图的色数。求一个图的色数m的问题称为图的m可着色优化问题。回溯法： 回溯法是蛮力法的改进。基于深度优先遍历，若解空间树的节点满足约束条件（和限界
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2023-10-11 10:33:52
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问题描述： 给定无向连通图 G 和 m 种不同的颜色。用这些颜色为图 G 和各顶点着色，每个顶点着一种颜色。是否有一种着色法使得图 G 中每条边的两个顶点着不同的颜色。这个问题是图的 m 可着色判定问题。若一个图最少需要 m 种颜色才能使图中的每条边连接的两个顶点着不同的颜色，则称这个数 m 为该图的色数。求一个图的色数 m 的问题称为图的 m 可着色优化问题。 四色问题是m图着色问题的一个特
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2023-07-18 07:23:59
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使用遗传算法解决图着色问题图着色问题描述应用解的表示形式图着色问题中的约束条件利用python实现问题创建遗传算法解决图着色问题常量及遗传算子定义使用精英主义策略遗传流程结果使用不同图测试算法效果图着色问题描述在图论中，图是对象的结构化集合，用于表示对象对之间的关系。对象在图中表示为顶点（或节点），而一对对象之间的关系使用边表示：图是非常有用的对象，因为它们可以用于表示大量的现实生活中的结构、模式
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2024-05-17 16:13:52
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P2819 图的m着色问题题目思路样例的图无项连通图，而且没有自环和重边，数据量比较小
原创
2022-11-25 19:25:01
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题目描述给定无向连通图G 和M 种不同的颜色，用这些颜色为图G 的各顶点着色，每个顶点着一种颜色。如果有一种着色法使G 中每条边的2 个顶点着不同的颜色，则称这个图是M 可着色的。图的M 着色问题是对于给定图G 和M 种颜色，找出所有不同的着色法。对于给定的无向连通图G 和M 种不同的颜色，编程计算
原创
2021-05-29 18:40:25
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图的着色(Graph Coloring)按照某种规则对一个图的每个顶点或者边分配一个颜色(编号)，称为对图的着色。能按此规则完成着色的最小颜色数称为色数(chromatic number)，记为χ(G)。In graph theory, graph coloring is a special case of graph labeling. It is an assignment of
原创
2013-05-31 19:55:45
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图着色问题（Graph Coloring Problem, GCP） 又称着色问题，是最著名的NP-完全问题之一。这就是我今天要和大家分析的内容。通俗易懂的说，就是：有一张图分为N个区域，给你K种颜色，让你为每个区域着色，要求最终满足相邻区域的颜色不相同。 首先，在编程实现里面应该怎么来表达这张有N个区域的图呢？（借用我以前写过的一道作业题，假设有6个区域），我们可以用一个二维数组来存储
问题起源于一个宣讲会时间安排问题，有若干个部门要进行宣讲会，有若干个同学对多个部门有兴趣，希望在给出一个时间方案，要求所有的同学都可以参加所有他感兴趣的宣讲会，同时要求在最短的时间内把宣讲会结束。把每个宣讲会作为一个点，每个同学感兴趣的宣讲会两两相连，就变成了一个图的最少着色问题。图的m-着色判定问题——给定无向连通图G和m种不同的颜色。用这些颜色为图G的各顶点着色，每个顶点着一种颜色，是否有一种
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2023-12-27 12:40:17
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2019-06-23 15:36:00
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0x01：说明时长：两小时考察点：算法实现能力，代码风格注意，本题考察的是算法的实现
原创
2021-07-07 10:47:14
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回溯算法也是常见的算法，使用回溯法要么是求所有的可行解要么是求最优解。无论哪一种，都需要找出所有的可行解，进行比较。因此回溯法本质上还是深度优先遍历。它是将问题转换成图的深度遍历。然后沿着一个方向遍历，遍历到某个和节点的时候，判断这个节点是否可行，如果可行，则以这个节点为根进行子节点深度搜索。如果不可行，则往后退一步到父节点，然后继续判断，也就是说回溯一般使用递推的方式实现。有上面可知，首先要将问
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2024-09-18 16:03:45
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//图着色问题回溯法
/*
无向图邻接矩阵示例
0 1 1 0 0
0 1 1 0 1
1 1 0 0 1
0 1 0 0 1
0 1 1 1 0
*/
#include
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精选
2013-01-03 16:33:48
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0x01：说明时长：两小时考察点：算法实现能力，代码风格注意，本题考察的是算法的实现而不是算法设计，算法的具体步骤已经在后面给出，只需实现给出的算法即可0x02: 问题图的着色问题图论和计算机科学的一个经典问题。 给定一个无向图 G，为图中的每一个节点着色。一个合法的图着色方案必须要满足条件：任意两相邻节点的颜色不同。问题是，希望找到使用颜色数尽可能少的着色方案。如下图所示，一个包含 4 个节点的
原创
2021-03-20 20:54:34
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