基于连通图，邻接矩阵实现的图，非递归实现。算法思想：设置两个标志位，①该顶点是否入栈，②与该顶点相邻的顶点是否已经访问。 A 将始点标志位①置1，将其入栈 B 查看栈顶节点V在图中，有没有可以到达、且没有入栈、且没有从这个节点V出发访问过的节点 C 如果有，则将找到的这个节点入栈，这个顶点的标志位①置1，V的对应的此顶点的标志位②置1 D 如果没有，
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2023-09-18 08:33:54
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算法要求：1. 在一个无向连通图中求出两个给定点之间的所有路径；2. 在所得路径上不能含有环路或重复的点；算法思想描述：1. 整理节点间的关系，为每个节点建立一个集合，该集合中保存所有与该节点直接相连的节点（不包括该节点自身）；2. 定义两点一个为起始节点，另一个为终点，求解两者之间的所有路径的问题可以被分解为如下所述的子问题：对每一个与起始节点直接相连的节点，求解它到终点的所有路径（路径上不包括
DFS大法好！ DFS作为搜索算法，最常用于图，对图的遍历，探寻路径，甚至是求一些情况下的最短路。我在这里就介绍一下dfs求两点的的所有路径，下面这一题就用到了这个算法：哈密顿绕行世界问题 HDU - 2181 就以这张图为介绍，v1是出发点，v3是终点：v1开始出发，v1被标记访问过，并入栈，到v2，标记并入栈；到v3，此时v3是终点，到达函数开始的判断条件，输入堆栈经过的路径。一条路找到（1,
# Java两点之间的所有路径
在开发Java程序时，我们经常需要计算两个点之间的所有路径。例如，计算两个城市之间的所有可行道路，或者计算两个节点之间的所有可能的路径。本文将介绍如何使用Java编写代码来计算两点之间的所有路径，并提供代码示例。
## 1. 深度优先搜索（DFS）算法
深度优先搜索（DFS）是一种用于遍历或搜索图或树的算法。使用DFS，我们可以递归地访问一个节点的所有相邻节点
原创
2023-08-24 13:34:47
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两点间所有路径的遍历算法 中国海洋大学 信息科学与工程学院 熊建设 梁磊 摘要：本文首先简单介绍图的深度优先遍历算法，接着根据图的深度优先遍历算法求出连通图中两点间所有路径，并给出代码。 关键词：图、深度优先遍历、算法 Abstract：This arcicle introduces the Depth-First Traversal metho
1.求两点之间的最短路径：（1）求从某个源点到其余各点的最短路径：Dijstra（迪杰斯特拉）算法；（2）求每一对顶点之间的最短路径：Floyd（弗洛伊德）算法。2.Dijstra算法的基本思想：依据最短路径的长度递增的次序求得各条路径。其中，从源点到顶点v的最短路径是所有最短路径中长度最短者。在这条路径上，必定只含有一条弧，并且这条弧的权值最小。（1）下一条路径长度次短的最短路径只有两种情况：①
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2023-07-17 20:45:46
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计算两点经纬度之间的距离经纬度是利用三维球面空间来描述地球上一个位置的坐标系统，每个经纬度坐标由经度 lng 和纬度 lat 两个分量组成。经纬度的有效范围为经度-180度到+180度，纬度大约-90度到+90度。问题给定两个点的经纬度，计算两个点的经纬度距离。解决方法Geopy是Python的包，用于计算两个地理位置的距离，它使开发人员更容易使用第三方地理编码器以及其他数据源来检索各个位置的坐标
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2023-06-25 10:49:33
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又到了一年一度的六一儿童节，虽然是儿童节，但菜J瞟了眼朋友圈，发现好多大朋友也在庆祝。其中就有一条就写的蛮好：
”你简单，世界就是童话；你复杂，世界就是迷宫。六一儿童节快乐。”
虽然没有时光机，我们回不去童年，但童心可常在。于是菜J这次想分享下Python绘制卡通图，看能不能唤醒你的一点童年记忆。 理论基础 用Python画图，自然而然会想到Turtle库
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2023-08-02 21:28:28
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Preface这是一篇辣鸡文章，大牛们不喜勿喷Text供上一道经典例题 [HDU 2157] 给一个NN个点，MM条边的有向无权图，求出两点x,y][n]=
原创
2016-12-02 22:15:10
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# 实现“Java 图两点间可能路径”的完整指南
在这篇文章中，我们将探讨如何用 Java 语言实现一个功能，以找出在图中两个节点之间的所有可能路径。我们将分步进行，从基础知识到具体代码实现，并结合一些示例和图表来更好地理解。
## 整体流程
我们可以将整个过程分为几个步骤，以便更清晰地理解：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 定义图的结构 |
|
百度地图如何计算两点之间距离 路线规划提供了获取路线距离的方法，见MKRoutePlan 类的 getDistance 方法。 如果是计算任意两点的距离，自2.0.0版本开始，Android SDK为开发者提供了计算距离的接口（DistanceUtil），具体使用方法如下： 1.GeoPoint p1LL = new GeoPoint(39971802, 116347927);
# adj_list.py
"""
邻接表
:class VertexNode: 顶点结点类
:class ArcNode: 弧结点类
:class AdjList: 邻接表类
:method locate_vertex: 查找某个顶点结点在AdjList对象中的成员vertexs列表中的下标
:method create_adj_list: 创建一个邻接表对象
depth_firs
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2023-10-21 21:49:27
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本文借鉴于张广河教授主编的《数据结构》，对其中的代码进行了完善。从某源点到其余各顶点的最短路径Dijkstra算法可用于求解图中某源点到其余各顶点的最短路径。假设G=｛V，｛E｝｝是含有n个顶点的有向图，以该图中顶点v为源点，使用Dijkstra算法求顶点v到图中其余各顶点的最短路径的基本思想如下：使用集合S记录已求得最短路径的终点，初始时S={v}。选择一条长度最小的最短路径，该路径的终点w属于
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2023-08-20 14:25:45
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一、问题解析最短路问题是图论中的一个基本问题——给定一张有权图，如何求某两点之间的最短路径？Dijkstra算法：Dijkstra算法通常是求解单源最短路中最快的算法，但它无法处理存在负权边（权重为负数）的情况。Dijkstra本质上是一种贪心算法，通过不断调整每个点的“当前距离”最终得到最优结果，采用步步逼近的手段。Dijkstra 算法是一种类似于贪心的算法，步骤如下：1、当到一个时间点时，图
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2023-10-27 14:09:49
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ArcGIS中实现最佳路径分析，首先利用高程数据派生出坡度数据及起伏度数据，然后重分类流域数据、坡度、起伏度数据集到相同的等级范围，再按照上述数据集在路径选择中的影响率赋权重值，最后合并这些数据即可得到成本数据集。基于成本数据集计算栅格数据中各单元到源点的成本距离与方向数据集，最后执行最短路径函数提取最佳路径。1数据准备DEM（高程数据）、startPot（路径源点数据）、endPot（路径终点数据）和river（小河流域数据）。2基本解决方案计算坡度成本使用DEM数据生成坡度数据Slo.
原创
2021-11-11 17:21:03
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# 使用Python实现两点路径最短
在开发过程中，我们经常需要计算两点之间的最短路径。以下是实现这个功能的基本流程，适合初学者理解和应用。本文将使用Dijkstra算法来找到从一个节点到另一个节点的最短路径。
## 进程步骤
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
|----
@toc0结果!在这里插入图片描述(https://s2.51cto.com/images/blog/202210/23063703_6354708f66daa93391.png?xossprocess=image/watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmF
原创
2022-10-23 06:37:23
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无向图一、无向图的说明 1. 稀疏图：有很少边或弧的图； 2. 稠密图：有较多边或弧的图； 3. 网：边/弧带权值的图； 4. 邻接：有边/弧相连的两个顶点之间的关系。存在（Vi,Vj），则称Vi和Vj互为邻接点；
如何求任意两点之间的最短路径呢？在之前的学习里，知道可以通过深搜或者广搜求出两点之间的最短路径。但学习了Dijkstra这个新的算法以后，会更方便。Dijkstra算法的基本思想： 每次找到离源点最近的一个顶点，然后以该顶点为中心进行扩展，最终得到源点到其余所有点的最短路径。基本步骤： 1. 将所有顶点分为两部分：已知最短路程的顶点集合P和未知最短路径的顶点集合Q。最开始，已知最短路径的顶点集合P
为了找到matplotlib在两个点之间连线的方法真是费了好大功夫，最后还是决定用简单的 plt.plot 来解决。如果有好多对点，则可以通过循环实现连接，还可以用 plt.arrow 画箭头，具体可参考这里import matplotlib.pyplot as plt
x = [[1, 3], [2, 5]]
y = [[4, 7], [6, 3]]
for i in range(len(
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2023-05-21 12:32:12
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