数据结构 算法 图的存储、遍历 深度优先搜索 广度优先搜索
图的存储：常见的图存储方式有邻接矩阵和邻接表，下面就两种存储方式进行简单说明 邻接矩阵：矩阵的行数或者列数等于图的顶点数量，矩阵中任意点A[i][j]上的值表示顶点i到顶点j是否有边，如是带权图则此数值为边的权重。某一行A[i]所有有值的列顶点都是点i的邻接点。 邻接表：使用列表先将所有的顶
一，介绍本文实现带权图的最短路径算法。给定图中一个顶点，求解该顶点到图中所有其他顶点的最短路径 以及 最短路径的长度。在决定写这篇文章之前，在网上找了很多关于Dijkstra算法实现，但大部分是不带权的。不带权的Dijkstra算法要简单得多（可参考我的另一篇：无向图的最短路径算法JAVA实现）；而对于带权的Dijkstra算法，最关键的是如何“更新邻接点的权值”。本文采用最小堆作为辅助，以重新构
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2023-10-31 20:36:34
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# Python 实现带权图
在计算机科学中，图（Graph）是一种重要的数据结构，用于表示对象之间的关系。带权图（Weighted Graph）是图的一种变体，图中的每条边都有一个权重（Weight），它可以表示距离、时间或其他度量。本文将介绍如何用 Python 实现带权图，并提供相关的代码示例。
## 带权图的基本概念
带权图由一组顶点和一组边构成。每条边连接两个顶点，并且每条边都有一
原创
2024-10-24 04:55:21
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# 如何在 Python 中绘制带权重的图
绘制带权重的图是很多应用程序中的常见需求，例如社交网络分析、路径规划等。在这篇文章中，我们将一步一步地教你如何在 Python 中实现这一目的。我们将使用 `networkx` 和 `matplotlib` 库来完成这个任务。
### 整体流程
在我们开始之前，先看一下整个流程，包括每一步的具体内容。
| 步骤 | 内容
# Python带权有向图
在计算机科学领域，图是一种非常重要的数据结构，它由节点（顶点）和边组成，用于表示不同对象之间的关系。而有向图是一种特殊的图，其中边是有方向的，即从一个节点指向另一个节点的关系。
在实际应用中，有时候我们需要在图的边上附加一些权重，以表示节点之间的某种关联程度或者距离。Python中提供了丰富的图论库来处理这些问题，其中networkx是一个非常流行的库，可以方便地创
原创
2024-07-04 04:11:02
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一：基本概念1. 定义图是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成。2. 表示：G (V，E)其中，G表示一个图，V是图G中顶点的集合（有穷非空），E是图G中边的集合。3. 分类按方向分类：无向边：若顶点 vi 到 vj 之间的边没有方向，则称这条边为无向边，用无序偶对(vi,vj)来表示。如果图中任意两个顶点之间的边都是无向边，则称该图为无向图。有向边：若从顶点 vi 到 vj 之间的边有方向
# 带权无向图与Python实现
在计算机科学领域，图是一种重要的数据结构。它由顶点（或节点）和边（连接顶点的线）组成。在图的类型中，带权无向图是一种特殊的图，其中边有权重，而边的连接关系不具有方向性。本文将深入探讨带权无向图的概念，并演示如何用Python实现它。
## 带权无向图的定义
带权无向图是一种图结构，其中每条边都有一个权重值。权重可以表示如距离、费用或时间等性质。无向图意味着从
# Java 带权图实现教程
在计算机科学中，图是一种重要的数据结构，带权图是指每条边都有一个权重。在 Java 中实现带权图主要分为几个步骤：定义图的结构、添加边、实现图的遍历等。本文将会为您细致地介绍如何在 Java 中实现一个基本的带权图。
### 实现步骤
以下是实现 Java 带权图的步骤：
| 步骤 | 描述 | 代码示例
问题描述很久以前，T王国空前繁荣。为了更好地管理国家，王国修建了大量的快速路，用于连接首都和
原创
2022-07-05 14:49:44
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带权无向图的邻接矩阵表示法(C语言实现) 文章目录带权无向图的邻接矩阵表示法(C语言实现)一、邻接矩阵表示法二、本次程序实现的功能三、带权无向图的结构体定义四、创建无向图及邻接矩阵五、输出邻接矩阵六、输出顶点集合七、判断两顶点是否邻接八、全部代码九、测试 一、邻接矩阵表示法 定义：所谓邻接矩阵存储，是指用一个一维数组存储图中顶点的信息，用一个二维数组存储图中边的信息（即各顶点之间的邻接关系），存储
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2023-10-19 11:13:06
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Python实现无向带权图
## 1. 引言
图是一种常见的数据结构，用于表示对象之间的关系。在计算机科学中，图被广泛应用于网络分析、社交网络、路径规划等领域。本文将介绍如何使用Python实现无向带权图，并提供相关的代码示例。
## 2. 图的定义
图由一组节点（顶点）和连接节点的边组成。无向图是指边没有方向的图，边可以双向连接两个节点。带权图是指边上带有权重值的图，表示节点之间的关联强度。
原创
2023-12-20 09:22:01
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给定一个有向无环图的拓扑序列，获取这个序列从起点到序列最后一点的最短路径。 起点默认为0点（顶点为0，1，2。。。和数组索引对应），序列通过拓扑排序获取。 下面给出实现，首先是对一个有向无环图进行拓扑排序的类。 package graphics.dag.topologicalsort;
/**
* 获取一个拓扑序列
* @author zhangxinren
*
*/
publ
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2024-10-14 15:44:14
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定义是一种非线性表结构数据。图中的每个元素称为顶点（vertex），图中的顶点与其他任意顶点建立的连接称为边（edge）；。和顶点相连接的边的条数，称为度（degree）。 对于图来说，又可以分为有向图和无向图。有向图，顾名思义就是带有方向的图；在有向图中，又将度细分为出度（Out-degree）和入度（In-degree）入度：表示有多少条边指向这个顶点。出度：表示有多少条边以这个顶点为起点，指
## Python绘制有向带权图的实现步骤
为了帮助你理解如何在Python中绘制有向带权图，我将向你展示整个实现过程。下面的表格列出了实现这一目标所需的步骤和相应的代码。
| 步骤 | 代码 | 说明 |
| ------ | ------ | ------ |
| 1 | `import matplotlib.pyplot as plt` | 导入绘图库matplotlib的pyplot模
原创
2023-07-21 22:28:36
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# 使用 Python 实现带权有向图的 BFS（广度优先搜索）
在图论中，广度优先搜索（BFS）是一种图的遍历算法。它沿着图的宽度进行搜索，并可以用于寻找最短路径。对于带权有向图，虽然 BFS 并不直接用于最优路径搜索（更常用的是 Dijkstra 算法），但我们可以在 BFS 的基础上添加权重处理。本文中，我们将通过一系列步骤来实现 Python 中带权有向图的 BFS。
## 流程步骤
一，介绍本文实现带权图的最短路径算法。给定图中一个顶点，求解该顶点到图中所有其他顶点的最短路径 以及 最短路径的长度。在决定写这篇文章之前，在网上找了很多关于Dijkstra算法实现，但大部分是不带权的。不带权的Dijkstra算法要简单得多（可参考我的另一篇：无向图的最短路径算法JAVA实现）；而对于带权的Dijkstra算法，最关键的是如何“更新邻接点的权值”。本文采用最小堆作为辅助，以重新构
# Python实现带权图的构建
在计算机科学中，图是一种重要的数据结构，广泛应用于网络、社交媒体、物流等领域。带权图是图的一种变种，其中每条边都有一个数值（权值），表示边的某种特性，例如距离或成本。本文将通过简单的代码示例，介绍如何在Python中实现带权图的构建，并附带相关的状态图和示例表格。
## 一、图的基本概念
图由顶点（节点）和边（连接两个节点的线段）组成。带权图可以用形式化的数
原创
2024-10-23 05:52:33
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一、带权有向图 二、算法原理1）由于我们的节点是从1-6，所以我们创建的列表或数组都是n+1的长度，index=0的部分不使用，循环范围为1-6（方便计算）。2）循环之前，我们先初始化dis数组和mark数组： dis数组中保存我们需要求的开始点（start），到其余所有点的最短路径。初始化的时候，只初始化到自己能够直接到的节点的距离，不能直接到的距离初始化为max_int（即sys.
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2023-08-26 09:29:37
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赋值、浅拷贝、深拷贝方法集合在文末。输出结果前两列为构成边的节点，第三列为该边的权重。遇到的问题及解决方法先贴一开始犯错的代码。 这个函数实现的功能是输入一个由边组成的二维列表，输出所有不重复的边以及权重（重复次数）。用于后续的社会网络分析与指标计算，因为是合作网络，所以不存在方向关系。生成边列表的方法：生成边列表edges_list。def get_weighted_links(edges_li
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2023-09-22 10:57:01
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------------------siwuxie095 有权图 这里介绍有权图（Weighted Graph），
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2024-05-28 21:23:58
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