@目录引入P2756 飞行员配对方案问题P4014 分配问题P4015 运输问题P2763 试题库问题引入最近刷网络流24题时发现了一个比较通用的模型，拿出来总结一下。Luogu P2756Luogu P4014Luogu P4015Luogu P2763
对于这四道题，都可以构造成二分图模型，使用最大流或者费用流。P2756 飞行员配对方案问题其实这题没啥好说的……就是个二分图匹配，最后输出方案
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2024-01-05 14:23:22
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# 使用Python实现Voronoi图
## 引言
Voronoi图是计算几何中的一种重要概念，广泛应用于图像处理、机器学习、数据可视化等领域。它是由一组点（称为种子点）划分出的平面，每个区域中的点离某个种子点比离其他种子点更近。本文将介绍如何使用Python实现Voronoi图，并给出相应的代码示例。
## Voronoi图的基本概念
在Voronoi图中，对于平面上的每一个点，都会有
原创
2024-10-19 06:10:59
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# 使用Python实现Voronoi多晶模型
Voronoi多晶模型是一个生成多种不同相的几何模型，通常应用于材料科学和图形学。学习如何在Python中实现这一模型对新手程序员有很大的帮助。本篇文章将分步骤指导你如何实现Voronoi多晶模型。
## 实现流程
以下是实现Voronoi多晶模型的一般步骤：
| 步骤 | 说明 |
|-----
加权有向图
数据结构
加权有向边
加权有向图
最短路径
边的松弛
Dijkstra算法
地图或者导航系统是最短路径的典型应用，其中顶点对应交叉路口，边对应公路，边的权重对应经过一段路的成本（时间或距离）。在这个模型中，问题可以被归纳为：找出从一个顶点到达另一个顶点的成本最小的路径。此外，网络路由、任务调度等也属于同类问题。
加权有向图
加权有向图是研究最短路径问题的模型。在加权有向图中
# 如何实现Python无向加权图
## 一、引言
在图论中，无向加权图是一种重要的数据结构，用于表示节点及其之间的连接关系与权重。对于初学者来说，理解如何在Python中实现无向加权图是非常重要的。本文将指导您逐步实现这一目标。
## 二、流程概述
我们可以通过以下几个步骤来实现无向加权图：
| 步骤 | 描述 |
|------|-
原创
2024-10-27 06:13:28
30阅读
1.加权图，非加权图说白了，就是在有向图的边上加上数字，这个数字可以代表很多东西，如果边代表路径，那么数字可以代表这个边的长度。同时这个数字有专门的术语，叫做权重。要计算非加权图中的最短路径，可使用广度优先搜索。要计算 加权图中的最短路径，可使用狄克斯特拉算法。2.狄克斯特拉算法狄克斯特拉算法是用来寻找一个加权图的最短路径。对于一个加权图来说，边最少不代表路程最短。狄克斯特拉算法包含四个步骤1 找
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2024-01-11 12:31:26
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# Python无向加权图的概述与实现
在计算机科学及其应用中，无向加权图是一种重要的图数据结构，用于表示节点（顶点）之间的关系，且每条边都有一个权重，通常用来表示距离或费用。本文将介绍无向加权图的基本概念，并展示如何在Python中实现这一数据结构。
## 什么是无向加权图
一个无向图是由一组顶点和一组边组成的，其中每条边没有方向，且可以用一个权重来表示边的属性。例如，在交通网络中，顶点可
原创
2024-10-29 04:17:36
44阅读
A. MRI名词解释 T1加权像、T2加权像为磁共振检查中报告中常提到的术语，很多非专业人士不明白是什么意思，要想认识何为T1加权像、T2加权像，请先了解几个基本概念： 1、磁共振(mageticresonanceMR)；在恒定磁场中的核子，在相应的射频脉冲激发后，其电磁能量的吸收和释放，称为磁共振。 2、TR(repetitiontime)：又称重复时间。MRI的信
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2024-07-11 17:05:46
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# 使用 Python 生成无向加权图
随着数据分析与可视化技术的发展，图数据结构在许多应用中变得越来越重要。无向加权图是一种重要的图形结构，它可以用于表示各种关系数据，例如社交网络、运输网络等等。在这篇文章中，我们将使用 Python 生成一个无向加权图，并通过图表可视化出来。
## 1. 无向加权图的基本概念
无向加权图由一组顶点和一组边组成，其中每条边都有一个权重，表示两个顶点之间的关
# Python生成加权无向图
## 引言
图是一种常见的数据结构，用于表示物体之间的关系。在计算机科学中，图通常用于解决各种问题，例如路径规划、社交网络分析等。Python作为一种功能强大的编程语言，提供了许多工具和库，使得生成图变得非常容易。本文将介绍如何使用Python生成加权无向图，并给出相应的代码示例。
## 图的基本概念
在介绍如何生成加权无向图之前，我们先来了解一些图的基本概
原创
2023-08-16 08:09:05
148阅读
距离变换是计算并标识空间点（对目标点）距离的过程，它最终把二值图像变换为灰度图像[1]（其中每个栅格的灰度值等于它到最近目标点的距离）。目前距离变换被广泛应用于计算机图形学、GIS空间分析和模式识别等领域。
按距离类型划分，距离变换可分为：非欧氏距离变换和欧氏距离变换（EDT）。其中EDT精度高，与实际距离相符，应用更广泛。目前随着应用的需要，已经有多种EDT算法[2-6]。按变换方式分，
1题目：元素类型：字符存储结构：邻接矩阵抽象数据类型：有向加权图 ADT List{ 数据对象：D＝{ ai | ai∈ElemSet, i=1,2,...,n, n≥0 } 数据关系：R1＝{
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2024-10-14 19:45:19
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有六个点：[0,1,2,3,4,5,6],六个点之间的邻接矩阵如表格所示，根据邻接矩阵绘制出相对应的图012345600101010110111112010101031110111401011115111110060101100 将点之间的联系构造成如下矩阵N [[0, 3, 5, 1], [1, 5, 4, 3], [2, 1, 3, 5]
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2023-06-02 23:53:16
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一般来讲，实现图的过程中需要有两个自定义的类进行支撑：顶点(Vertex)类，和图(Graph)类。按照这一架构，Vertex类至少需要包含名称（或者某个代号、数据）和邻接顶点两个参数，前者作为顶点的标识，后者形成顶点和顶点相连的边，相应地必须有访问获取和设定参数的方法加以包装。Graph类至少需要拥有一个包含所有点的数据结构（列表或者map等），相应地应该有新增顶点、访问顶点、新增连接边等方法。
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2023-09-23 01:34:38
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以下纯粹个人观点，如有错误望指出 术语表：图的应用：地图、计算机网络、电路、任务调度等；4种最重要的图模型：无向图（简单连接）、有向图（连接有方向性）、加权图（连接带有权值）和加权有向图（连接带有方向又带有权值）无向图定义：图是由一组顶点和一组能够将两个顶点相连的边组成的度数：某个顶点的度数即为依附于它的边的总数路径：在图中，路径是由边顺序连接的一系列顶点。简单路径：简单路径是一条没有重
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2023-11-03 19:00:45
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一、 加权无向图概述 加权无向图是在无向图的基础上，为每条无向边关联一个成本或是权重值。 在导航中，我们常常需要判断图中由若干边组成的路径是否是长度最短，时间最短或是通行成本最低，权重不一定表示距离，可以多样化的表示为跟成本相关的数据。 二、 加权无向图实现 由于无向图的边关联了权重，因此需要把边作为一个对象处理，包含两个顶点和边的权重三个重要属性，具体实现如下/*
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2023-10-12 17:39:09
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文章目录一、加权图二、负权边三、狄克斯特拉算法3.1 理论知识3.2 案例说明3.3 Python代码实现 一、加权图加权图是指在图的边上赋予了权重（或距离）的图。每条边都带有一个数值，表示该边的权重。这种权重可以表示不同的度量，如距离、时间、成本等。在加权图中，每个边都有一个相关的权重值，用于衡量通过该边的代价或消耗。这些权重可以是整数、浮点数或其他可比较的值。加权图可以是有向图或无向图，具体
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2023-11-29 05:58:09
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一、概述加权有向图是在有向图的基础上，边的赋予权重信息的。二、实现2.1 加权有向图的边2.1.1 API设计类名DirectedEdge构造方法DirectedEdge(int v,int w,double weight)：通过顶点v和w，以及权重weight值构造一个边对象成员方法1.public double weight():获取边的权重值2.public int from():获取有向边
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2023-11-26 10:53:24
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directedGraph.py
class DirectedGraph(object):
def __init__(self,d):
if isinstance(d,dict):
self.__graph = d
else:
self.__graph = dict()
print('Sth error')
def __generatePath(self,graph,path,end,result
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2023-10-13 20:59:10
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目录图存储表示邻接矩阵邻接表遍历DFS邻接矩阵DFS算法邻接表DFS算法 图图是由顶点的有穷集合V(G)和边的有穷集合E(G)组成的,用G=(V,E)表示图，是多对多关系，其中分为有向图和无向图，带权图又被称为网。存储表示图常用的存储表示----------邻接矩阵法和邻接表法。邻接矩阵图有N个顶点，那么这个图的邻接矩阵是一个N*N的二维数组。代码中设置两点没边，则这两点对应的二维数组值为0，其
