Google "相似图片搜索"：你可以用一张图片，搜索互联网上所有与它相似的图片。 打开Google图片搜索页面：点击使用上传一张原图：点击搜索后，Google将会找出与之相似的图片，图片相似度越高就越排在前面。如：这种技术的原理是什么？计算机怎么知道两张图片相似呢？根据Neal Krawetz博士的解释，实现相似图片搜素的关键技术叫做"感知哈希算法"（Perceptualhash algorit
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2023-09-15 19:51:58
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java集合框架之Collection1.类图List和Set都是接口，它们都继承自Collection。List是有序的队列，可以有重复的元素；set不能有重复的元素。为了方便，抽象出了AbstractCollection类，让其他类继承，该类实现了Collection中的绝大部分方法。AbstractList、AbstractSet、AbstractQueue都继承自AbstractColle
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2024-04-22 19:09:01
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前面通过Java实现图的数据结构，自定义了顶点，还自定义了栈和队列来实现搜索算法，相对麻烦，其实除了邻接矩阵，我们可以通过一个数组来表示顶点集合，另外深度优先搜索可以通过递归调用来实现，而广度优先搜索必须要通过队列来实现，我们可以直接使用java.util工具包下的队列来代替，这样图的实现就相对简单很多了。 图的基本组成是少不了的，一个是顶点集
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2023-07-18 15:48:53
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在说图的广度遍历和深度遍历之前，我们可以回想下，树的先序遍历和层次遍历，先序遍历我们是不是从根节点一直递归到叶子节点，然后再慢慢回退，图的深度遍历也是类似的。 图的深度遍历，只需要额外一个数组记录顶点是否有访问过，下面就使用矩阵来实现图，和图的深度遍历。 //这里n为顶点的数量
private boolean[] isVisited = new boolean[n];
//这里为矩阵构建的图1为边
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2023-08-11 19:40:20
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引言：有时在实际项目中，可能会需要以树状结构来展示数据，并返回给前端，比如像部门的展示就有 多层级，以树状展示更清晰明了，这里以递归的方式来处理数据。 1.定义一个列表转树状工具类。/**
* 树状工具类
*/
public class TreeUtils {
static String root = "0";
/**
* Primary key id
*/
static St
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2021-03-31 10:57:03
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一、什么图的深度优先遍历 简而言之，就是从指定的第一个节点开始，查找相连的最长的一条链，直到这条路径到底，然后再另外一条路径遍历到底，这就是深度优先遍历，需要注意的是，需要一个标记来记录某个节点是否被访问过。二、核心思路从一个节点开始，访问完这个节点后，标记为已被访问过，然后找到这个节点的第一个邻接节点，判断这个邻接节点是否被访问过，如果没有被访问过，就递归这个方法，继续向下一个邻接节点访问。如果
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2023-10-19 09:46:05
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流这个抽象概念，它代表任何有能力产出数据的数据源对象或者是有能力接收数据的接收端对象，屏蔽了实际的I/O设备中处理数据的细节。 Java类库中的I/O类分成输入和输出两部分，通过继承，任何自InputStream或Reader派生而来的类都含有名为read()的基本方法，用于读取单个字节或
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2024-06-24 12:37:33
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图一、基本介绍二、代码实现 一、基本介绍 图是一种非线性的数据结构，一般用它来反映数据所对应元素之间的几何关系和拓扑关系。图中包括可以具有零个或者多个相邻元素的节点（顶点），以及两个节点之间的连线——边，共同构成。在图的使用中，有以下一些常用概念需要了解。
顶点（vertex）：图的数据元素之一。边（edge）：连接顶点的线。路径：从顶点v到v’的一个顶点序列。无向图：如果一个图结构中，
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2023-09-05 21:31:49
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图一般有两种实现方式，一种是邻接矩阵，一种是邻接表。这里为大家带来的是邻接矩阵实现图。这里重点说下图的遍历的两种算法思路：深度遍历：深度遍历类似于树的前序遍历。1、访问顶点v；2、从v的未被访问的邻接点中选取一个顶点w，从w出发进行深度遍历；3、重复上述两步，直到所有和v有路径相通的顶点都被访问到；伪代码：1、访问顶点v，state[v]=1;2、w=顶点v的第一个邻接点；3、while（w存在）
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2023-07-18 15:49:25
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1，概述图的实现与邻接表的实现最大的不同就是，图的实现需要定义一个数据结构来存储所有的顶点以及能够对图进行什么操作，而邻接表的实现重点关注的图中顶点的实现，即怎么定义JAVA类来表示顶点，以及能够对顶点进行什么操作。为了存储图中所有的顶点，定义了一个Map<key, value>，实际实现为LinkedHashMap<T, VertexInterface<T>>
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2023-06-07 09:59:41
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一、图的分类
有向图和无向图
二、图的表示方法
邻接表法和邻接矩阵法还有边集数组法
①邻接表法：就是对于每个节点记录到另外一个节点的信息以及权重
②邻接矩阵法；就是用一个矩阵来记录各个节点之间的连接情况以及权重，用无穷来表示不可达
③边集数组：边集数组是由两个一维数组构成的。一个是存储顶点的信息，另一个是存储边的信息，这个边数组是由
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2023-07-06 19:44:17
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所谓图的遍历，即是对结点的访问。-一个图有那么多个结点，如何遍历这些结点，需要特定策略，一般有两种访问策略: (1)深度优先遍历 (2)广度优先遍历图的深度优先遍历介绍 深度优先遍历基本思想：图的深度优先搜素(Depth FirstSearch)：DFS深度优先遍历，从初始访问结点出发，初始访问结点可能有多个邻接结点，深度优先遍历的策略就是首先访问第一个邻接结点。 然后再以这个被访问的邻接结点作为
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2023-08-11 19:40:57
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图的遍历一、DFS（Depth First Search）概念： 从初始访问点出发，访问其第一个邻接节点；然后把这个邻接节点作为初始节点，继续访问它的第一个邻接节点。即每次都在访问完当前节点过后，访问它的第一个邻接节点。算法：访问初始节点v（下标），并标记v已被访问；查找节点v的第一个邻接节点w（下标）；如果w存在，则继续4步骤；如果w不存在，则返回1步骤；如果w未被访问过，对w进行dfs递归操作
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2023-09-21 10:16:17
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图一般有两种实现方式，一种是邻接矩阵，一种是邻接表。这里为大家带来的是邻接矩阵实现图。这里重点说下图的遍历的两种算法思路：深度遍历：深度遍历类似于树的前序遍历。1、访问顶点v；2、从v的未被访问的邻接点中选取一个顶点w，从w出发进行深度遍历；3、重复上述两步，直到所有和v有路径相通的顶点都被访问到；伪代码：1、访问顶点v，state[v]=1;2、w=顶点v的第一个邻接点；3、while（w存在）
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2023-07-18 15:49:25
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图的算法 1 图的遍历图的遍历就是从图中某个顶点出发，按某种方法对图中所有顶点访问且仅访问一次。遍历算法是求解图的连通性问题、拓扑排序和求关键路径等算法的基础。 2 深度优先遍历从图中某个顶点V 出发，访问此顶点，然后依次从V的各个未被访问的邻接点出发深度优先搜索遍历图，直至图中所有和V有路径相通的顶点都被访问到。 若此时图中善有顶点未被访问，则另选图中一个未被访问的顶点作为起始点，重复上述过程，
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2023-08-04 17:44:30
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什么是类图？类图是干什么的？ 类图(Class diagram)是显示了模型的静态结构，特别是模型中存在的类、类的内部结构以及它们与其他类的关系等。类图不显示暂时性的信息。类图是面向对象建模的主要组成部分。它既用于应用程序的系统分类的一般概念建模，也用于详细建模，将模型转换成编程代码。类图也可用于数据建模。类图的规范格式接口 接口（Interface）是一系列操作的集合，它指定了一个类所
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2023-06-15 20:38:07
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图的基本介绍 为什么要有图 ①前面我们学了线性表和树 ②线性表局限于一个直接前驱
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2023-08-17 00:11:56
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完整代码如下：package com.wqc.graph;
import java.util.*;
/**
* @author 高瞻远瞩
* @version 1.0
* 演示无向图的创建 ---邻接矩阵 图的深度优先遍历 以及广度优先遍历
*/
public class Graph {
private ArrayList<String> vertexList
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2023-07-22 00:51:04
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前言之前的博客“【算法导论-35】图算法JGraphT开源库介绍”中提到的开源版本的Graph库。然而，继续《算法导论》的学习必须自己实现Graph。所以，放弃使用该库，实现自己的Graph类。 注意，本篇博客紧密结合《算法导论》第22章，深度优先、广度优先、拓扑排序算法都取自相关章节的伪代码，这里不再讲解相关原理。 #Graph的实现 基础的Graph类的实现包括以下： ☆支持有向图和无向图两种
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2023-07-18 15:35:05
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图的实现(java-邻接矩阵方式实现)图:是一种数据结构,其中结点(顶点)可以具有零个或者多个相邻的结点元素,两个结点之间的连接叫做边,结点也可以称为顶点; 图的表示方式: 第一种:是利用邻接矩阵(用二位数组实现)来进行表示的; 第二种:是利用邻接表(用数组+链表实现)来进行表示的; (1)邻接矩阵需要为每个顶点都分配n个边的空间，其实有很多边都是不存在,会造成空间的一定损失. (2)邻接表的实现
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2023-10-23 10:18:04
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