文章目录一、1.1 的定义及相关术语1.2 实现二、拓扑排序2.1 检测图中的环2.2 基于深度优先的顶点排序2.3 拓扑排序实现三、加权无3.1 加权无边的表示3.2 加权无的实现四、最小生成树4.1 最小生成树定义及相关约定4.2 最小生成树原理4.2.1 树的性质4.2.2 切分定理4.3 贪心算法4.4 Prim算法4.5 kruskal算法五、加权
# Python构造 是图论中的一种数据结构,它由顶点的有限集合和顶点之间边的集合组成。在计算机科学中,通常用来表示各种复杂的关系和流程。在Python中,我们可以使用各种库来构造和操作,比如networkx库。 ## 什么是 是由一组顶点和一组边组成的图形结构。每条边都连接一个起始顶点和一个终止顶点,并且有方向性。可以用来表示各种关系,
原创 2024-06-23 04:47:29
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原标题 |Everything you need to know to master Convolutional Neural Networks作者 | Tirmidzi Faizal Aflahi那不是一张真实照片,你可以在新的标签页中打开并放大图片,看到马赛克了没?这张图片其实是由一个叫人工智能的程序生成的。是不是看起来很真实?非常不错,不是吗?这种技术由Alex Krizhevsky和朋友们
一、 引言凡是面向对象设计的语言,在类实例化时都有构造方法,很多语言的构造方法名与类名一致,Python中类的构造方法比较特殊,必须是__init__特殊方法。二、 语法释义1. 语法:init(self,*args,**kwargs) 其中: 1)self为创建的实例,由Python自动传入。请注意: 关于self在此不进行详细介绍,如果需要了解请参考本博《第7.5节 揭开Python类中sel
  在有图中,边是单向的:每条边连接的两个顶点都是一个有序对,它们的邻接性是单向的。许多应用都是天然的,如下图。为实现添加这种单向性的限制很容易也很自然,看起来没什么坏处。但实际上这种组合性的结构对算法深刻的影响,使得有和无的处理大有不同。    1.术语  虽然我们为的定义和无几乎相同(将使用的部分算法和代码也是),但为了说明边的方向性而产生的细小
目录一、。 二、拓扑排序。(1)检测图中是否环。 (2)基于深度优先的顶点排序(拓扑排序)。(3)拓扑排序。三、加权。(1)加权边。 (2)加权。四、最短路径-Dijstra算法。  一、。 package 的入门.; import 线性表.线性表_队列.Queue; public class
的定义:  在数据结构中是中一对多的关系,一般分为无与无  常用 邻接矩阵 或者 邻接链表 来表示图中结点的关系  ⑴是由顶点集V和顶点间的关系集合E(边的集合)组成的一种数据结构  ⑵用二元组定义为:G=(V,E)。  例如:    对于7-1所示的无G1和G2,它们的数据结构可以描述为:      G1=(V1,E1), 其中 V1={a,b,c,d},E1={(a,
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Elegant Construction题目链接:点我打开链接AuthorSYSUSource2016 Multi-University Training Contest 7 题意
# Java中的实现 在计算机科学中,(Directed Graph)是一种重要的数据结构,用于表示对象之间的关系。与无不同,的边是有方向的,意味着从一个节点出发只能到达另一个节点,而不能反向。这种特性让非常适用于表示多种实际问题,如网络流、社交网络、任务调度等。 ## 的基本概念 一个由以下几个基本元素组成: - **顶点**(Vertice
原创 2024-08-17 04:31:21
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加权和加权无不同的是,加权只是一个点指向另一个点,当然也可以双向指向,和加权无相同的是,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。 加权可以真正解决最短路径问题。java代码package
一.的表示1.类似无的表示,区别在于,边有方向性。用adj(v)表示由v指出的边所连接的顶点,此时不具有对称性。用addEdge(v,w)表示添加一条v->w的边2.代码实现package com.cx.graph; import edu.princeton.cs.algs4.Bag; //的表示 public class Digraph { privat
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  的基本定义:由一组顶点和一组边组成,每条边连接着有序的一对顶点。import java.util.InputMismatchException; import java.util.NoSuchElementException; public class Digraph { private final int V; // number of verti
在无的基础上,稍作修改就可以实现有:1)public void addEdge(int start,int end)在无图中要调用2次private void addEdgeToVNodeList(VNode node,Edge edge),将2个端点的边链表中都加上边,图中只需要在一个方向添加2)public void removeEdge(int start,int end)同上
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概念: DAG 就是无环. (也可以看做一棵树)[注意图不一定是连通的]。 一般要么是题目中给你提供这样的,分辨也很简单就是 边并且无环 (重边的话要考虑会不会影响就够了),要么就是 用强连通分量scc+缩点来自己构建一个DAG。 因为DAG很多性质并且结构简单,所以能够化为DAG当然首选。如果题目给了一个DAG,可以考虑如下方向 : 1 > . topo序来维护
洛谷某题题目描述如题,给出一个,请输出从某一点出发到所有点的最短路径长度。输入格式第一行包含三个整数 n,m,s,分别表示点的个数、边的个数、出发点的编号。接下来 m 行每行包含三个整数 u,v,w表示一条 u→v 的,长度为 w 的边。输出格式输出一行 n 个整数,第 i 个表
网页右边,向下滑目录索引,可以根据标题跳转到你想看的内容如果右边没有就找找左边主文章:为什么要有图线性表和树,线性表局限于一个直接前驱和一个直接后继,树只有一个直接前驱(父结点)当我们需要多对多的关系时,就需要图这种数据结构何为边是两个结点之间的连接顶点就是结点无,顶点之间的连接没有方向,A-B,既可以从A到B,又可以从B到A,而有,只能一个方向路径,一个顶点到另一个顶点的路径,比如D
判断是否三种方法:拓扑排序、深度遍历+回溯、深度遍历 + 判断后退边这里使用 拓扑排序 和 深度遍历 + 回溯判断是不是环。使用 深度遍历 + 判断后退边找出环个数 以及环中元素1、拓扑排序思想:找入度为0的顶点,输出顶点,删除出边。循环到无顶点输出。若:输出所有顶点,则课拓扑排序,无环;反之,则不能拓扑排序,环使用:可以使用拓扑排序为无环每一个结点进行编号,拓扑排序输出的顺序
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此题是美团2017春招实习生在线笔试题,题目是“如何判断有没有回路”,这里给出两种解法以供参考。解法一:深度遍历假设以邻接矩阵表示,一条深度遍历路线中如果有结点被第二次访问到,那么环。我们用一个变量来标记某结点的访问状态(未访问,访问过,其后结点都被访问过),然后判断每一个结点的深度遍历路线即可。 因为采用邻接矩阵存储,一般至少需要将矩阵中元素的一半给过一下,由于矩阵元素个数为n^2,
需求判断给定的图中是否环 本文研究及无两种情况分析1、 当图中边的数量大于节点数量时,必然存在环; 2、 当图中边的数量小于等于节点是,不一定存在环。下文只讨论第二种情况。示例及解决方案如下图是一个具有5个节点的无,其关系如下。GraphUtil 工具类代码import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import ja
同无的区别为每条边带有方向,表明从一个顶点至另一个顶点可达。的算法多依赖深度搜索算法。 本文主要介绍的基本算法,涉及的表示、可达性、检测环、的遍历、拓扑排序以及强连通检测等算法。本文的特指无权1 定义采用邻接表结构存储边信息,同时提供reverse接口生成反向,倒置每个边的方向,该接口在后续其他算法中会用到。/** * 采用邻接表表示的
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