JavaScript 路径问题的解决方案 路径问题在图论中是一个经典的算法问题。通过的邻接表或邻接矩阵,我们可以表示,并利用深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS)等算法来找到节点之间的路径。在这一博文中,我将详细记录解决这个问题的过程,涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用。 ## 环境准备 在开始探索路径问题之前,我们需要做好环境的
原创 6月前
84阅读
本文介绍使用java.util.*包中的HashMap 和 LinkedList 以及 ArrayList类快速实现一个,并实现有的深度优先遍历算法。
<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title> </head> <body> <div id="box">
转载 2023-06-06 11:33:26
84阅读
一、1.主要参考:https://baike.baidu.com/item/%E5%9B%BE/13018767#6_12.基本概念:(Graph):点(Vertex)与边(Edge)组成的集合,进一步可以分为、无,其中边被称为“弧”,点被称为“顶点”,是网络分析中的常用数据结构。:图中的边具有方向无:图中的边没有方向连通:图中任意顶点间弧连通弧:图中的边,在有图中可分
#include <stdio.h> #define N 20 #define TRUE 1 #define INF 32766 #define INFIN 32767 typedef struct { int vexnum, arcnum; char vexs[N]; int arcs[N][N]; } graph; void createGraph_w(graph *g,
原创 2023-06-28 22:13:31
134阅读
区块链是一个去中心化的数据库,但是去中心化的数据库却不仅仅指区块链,因为还有一种技术叫做DAG,它也是分布式账本技术。 1:什么是DAGDAG(Directed Acyclic Graph),中文名"无环"。""指的是有方向,准确的说应该是同一个方向,"无环"则指够不成闭环。在DAG中,没有区块的概念,他的组成单元是一笔笔的交易,每个单元记录的是单个用户的交易,这样就省去了打包出块的时间
typedef struct _BinaryTreeNode { char data; //int ltag , rtag; struct _BinaryTreeNode *lchild; struct _BinaryTreeNode *rchild; }BTNode; /创建邻接矩阵 假定这里是 void createMGraph(AGraph *a) { //
转载 2023-08-30 17:35:10
98阅读
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
在进行编码前要简单介绍几个知识点:,邻接矩阵,可达矩阵、邻接矩阵、可达矩阵现实中常常会表示从一个地点到另一个地点的路径,这样的带有从起点到终点的路线表示可以用图表示。如下图所示: 在该图中,可以看成由地点F1到F2,以及F1到F3,F3到F2的路径。 这种也表示两个因素的相互影响关系,再结合上面的,我们可以理解为因素F1对因素F2有影响,对F3也有影响,因素F3对
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,
转载 2023-07-27 14:12:03
102阅读
   在图形结构中,结点之间的关系可以是任意的。一、  由定点(vertex)和边(edge)两个有限集合组成:Graph=(V,R)  V是定点集,R={E},E是边集。  (directed network):从一个顶点指向另一个顶点。用有序对<u,v>表示  无:用无序对(u,v)代替有序对。  网:的边上有正的权值。  无向网:无的边上有正
  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
something important力求描述性语言关键,简练,避免大段文字轰炸部分内容来自网络零.强连通,强连通分量强连通定义:在有G中,如果任意两个不同的顶点相互可达,则称该有是强连通的。举个例子:下图三个子(强连通分量):{1,4,5},{2,3},求强连通分量的作用:把图中具有相同性质的点找出来(求强连通分量),缩点,建立缩图,能够方便地进行其它操作一.floyd算法算
一、什么是DAG?无环(Direct Acyclic Graph或DAG)是可以说是近几年区块链项目的技术热点之一。不少业内人士都认为这项技术可能在根本上解决区块链的扩容问题,因此相关的项目都有较高的热度。然而,由于其更高的技术门槛和开发难度,采用这项技术的区块链项目仍然非常少。目前上线的DAG公链,相对成熟的IOTA,Byteball和Nano。首先简单和Blockchain比较一下。下
一种绘制的方法摘要本文描述了一种用于绘制的四步骤算法。第一步,通过使用网络单纯形算法,找到最佳等级分配。第二步,减少交叉,结合新型权重函数和局部置换的迭代启发式算法为同一层级的顶点确定次序。第三步,寻找最佳坐标,构建节点和排序辅助。第四步,通过计算样条来画边。该算法能够快速的画出美观的。1. 引言绘制抽象是一个活跃的研究领域,具有诸如程序和数据结构的可视化以及文档准备之类的应
一、要求:(1)输入一组顶点,建立无的邻接矩阵。 (2)输入一组顶点,建立有的邻接表。 (3)分别对无进行DFS(深度优先遍历)和BFS(广度优先遍历)。写出深度优先遍历的递归和非递归算法。 (4)根据建立的,判断该是否是无环,若是,则输出其一种拓扑有序序列。二、思路:1)邻接矩阵的建立:   在G=(V,E)中,根据输入的顶点和边的信息,若顶点Vi与顶点Vj的
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
用字典嵌套的形式生成有权,读取txt文件中的数据,给定的txt文件格式如下,中间用空格分隔开。生成的举例如下: {1: {2: 2, 3: 6}, 3: {4: 7}, 2: {4: 3}} 具体实现代码如下class Graph_all_paths(): def __init__(self): self.file_path = 'x.txt' # 图文件
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
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
转载 2023-08-20 12:44:03
168阅读
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5