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
转载 2023-06-21 21:59:00
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什么是由点和边组成。边上有箭头叫,没箭头叫无。边上的数值叫做权重,有权重的叫有权环形回路的叫做用于模拟不同的东西是如何连接的。的表示的表示方式先确定好,这关系到之后在实现遍历算法的时候如何访问图上的节点和权重等信息。两种表示方式:邻接矩阵、邻接表以表示下面的图为例,下图是一个带权值的,顶点为:V0-V5,边上的数值为权重(1)邻接矩阵(2)连接表,在
本篇目录定义种较线性表和树更为复杂的数据结构,其定义为:是由顶点的有穷非空集合与顶点之间边的集合构成,通常表示为:G(V, E), G表示一个,V表示图中顶点的集合,E表示顶点之间边的集合。如下,就是一个: 二、术语了解图中数据元素我们称之为顶点,图中任意两顶点都可能存在关系,顶点之间关系用边来表示。若两顶点Vi与Vj之间的边没有方向,则称这条边为无边, 用(V
在无的基础上,稍作修改就可以实现: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
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1. 的几种表示方法我们希望表示的数据结构具有以下特点为可能在应用中碰到的各种类型的预留出足够的空间的实例方法的实现定要快----他们是开发处理的各种用例的基础① 邻接矩阵 使用V×V的boolean矩阵,当顶点V和顶点W之间相连的边时,定义V行W列的元素为true但这种表示方法不能满足第一个条件,对于包含上百万节点的,V2布尔值所需要的空间是不能满足的且无法表示平行边② 边的
转载 2024-10-26 21:12:36
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  在有图中,边是单向的:每条边连接的两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
和无的主要区别在于边是的,在添加边的时候,不是统的双向添加,而是根据条件添加,当然也可以是双向的。java代码package mypackage; import java.util.Iterator; //队列类,用链表实现,后面有用 class Queue<T> implements Iterable<T>{ // 节点个数,头节点,尾节点
术语完全:把所有顶点都用边连起来的,共n(n-1)条边。简单路径:不含重复顶点。我们讨论的“路径”都是简单的。简单环:除了起终点之外不含重复顶点和边的环。邻接表中的索引是边的起点,值是边的终点。构造基本和无相同,其中邻接表存储边的时候只需要存储次,而addEdge(int v,int w)参数前后之分,前一个表示起点,后一个为终点。/** * @Author haien
转载 2023-07-06 23:57:58
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概念: DAG 就是无环. (也可以看做树)[注意图不定是连通的]。 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
# Java实现 种,其中的边是有方向性的,即从一个顶点到另一个顶点一个确定的方向。在计算机科学领域,种重要的数据结构,能够描述各种实际问题的关系。 在Java中,我们可以通过自定义类来实现。本文将介绍如何使用Java实现,并给出相应的代码示例。 ## 的表示 在Java中,我们可以使用邻接表来表示。邻接表是种数据结构,用于表示图中
原创 2024-03-16 04:04:01
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# 实现Java的步骤 为了帮助你实现Java,我将为你详细介绍整个实现流程,并提供每个步骤所需的代码以及注释。首先,让我们来看下整个流程的步骤: ```mermaid flowchart TD 1. 创建对象 --> 2. 添加顶点 --> 3. 添加边 --> 4. 实现遍历功能 ``` ## 1. 创建对象 在Java实现,首先需要创建一个Graph
原创 2024-03-02 07:11:12
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【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 对给定进行DFS生成的; 0.3) 通过打印 parent (可以看做是 深度优
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一个结点进行编号,拓扑排序输出的顺序
转载 2023-09-01 11:51:30
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现在关于Java集合类的文章很多,但是我最近看到一个很有意思图片,基本上把Java集合的总体框架都给展现出来了,很直观。在这里,集合类分为了Map和Collection两个大的类别。处于图片左上角的那块灰色里面的四类(Dictionary、HashTable、Vector、Stack)都是线程安全的,但是它们都是JDK的老的遗留类,现在基本都不怎么使用了,都有了对应的取代类。其中Map是用来代
目录1 加权1.1 加权边的实现1.2 加权实现2 最短路径2.1 最短路径定义及性质2.2 松弛技术2.3 Dijstra算法思想2.4 Dijstra算法具体实现 1 加权加权无的边没有方向,条边会同时出现在该边的两顶点的邻接表中,为了能够处理含有方向性的的问题,引入了加权。1.1 加权边的实现API设计:类名DirectedEdge构造方法publ
的元素叫作 顶点 ,顶点间的连接关系叫做 边 ,跟顶点相连的边的条数称为 顶点的度 根据是否有方向可分为 和 无的边有方向,度也分为 入度 (指向顶点的边的个数)和 出度 (顶点指向的边的个数) 有权重的称为 带权 ,也就是边有权值 用展示下(左上无权无、右上无权、左下有权无、右下有权): 存储方式 的存储方式两种,种是 邻接矩
转载 2023-10-10 06:21:40
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文章目录的存储无的存储结构——邻接矩阵创建邻接矩阵的存储结构———邻接表创建邻接表的遍历深度优先遍历(DFS)递归算法迭代算法广度优先遍历(BFS) 的存储分为和无,在此基础上还有有权和无权适用于邻接表存储,无适用于邻接矩阵。无的存储结构——邻接矩阵无的邻接矩阵是对称矩阵,可以压缩为n(n+1)/2; 的邻接矩阵不定是对称矩阵,存储空间
# Python判断是否环的实现 在计算机科学中,一个重要的数据结构,其中的节点(顶点)由边相连接。判断一个是否存在环是图论中的一个经典问题。本文将带领大家学习如何使用Python来判断一个是否环,并提供清晰的步骤、代码和注释,帮助你理解整个过程。 ## 工作流程 下面是我们将要遵循的步骤: | 步骤 | 描述
原创 10月前
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.概述定义: 副具有方向性的,是由组顶点和组有方向的边组成的,每条方向的边都连着对有序的顶点。出度: 由某个顶点指出的边的个数称为该顶点的出度。入度: 指向某个顶点的边的个数称为该顶点的入度。路径: 由系列顶点组成,对于其中的每个顶点都存在边,从它指向序列中的下一个顶点。环: 条至少含有条边,且起点和终点相同的路径。图中两顶点v和w可能存在以
1.的数组(邻接矩阵)存储表示包含算法: /无创建、添加顶点、删除边、插入边、深度优先遍历(递归)、广度优先遍历(队列实现的邻接矩阵存储结构定义:// 的类型 typedef enum { DG, // 0- DN, // 1-网(带权值) UDG, // 2-无 UDN // 3-无向网(带权值) } GraphK
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