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，
转载
2023-09-18 08:33:54
106阅读
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
# 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
转载
2023-10-21 21:49:27
110阅读
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
232阅读
一、路径相邻顶点之间的边称为路径。 回路：起点和终点相同的路径称为回路。 简单路径：各个顶点都互不相同的路径称为简单路径。 圈：从一个起点出发，经过互不相同的顶点后，然后再回到起点的一条路径成为圈。二、连通性如果一个无向图每一对顶点之间都至少存在一条路径，则称为是连通的，否则就称该图是不连通的。一个不连通图是由多个连通片组成。连通片是满足如下两个条件的子图： （1）连通性：子图中任意两个顶点之间都
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
结果如下：时间复杂度为O(VE).注意：这里有个应用就是差分约束系统。其实线性规划的一种特殊情况，即A矩阵每行只有一个1和-1，其它的都为0，这样可以构造约束图，求得最短路径就是差分约束系统的解。这里不详细介绍了。DAG图的单源最短路径算法的基本思想：求DAG图的拓扑排序，然后按照拓扑排序顶点的顺序对其每条边进行松弛操作即如果d[v] > d[u]+w[u,v]，则d[v] = d[u]+w
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
转载
2023-07-17 20:45:46
143阅读
计算距离的需求有两种：
一种是给定一个特征集合X，然后计算Pairwise距离矩阵，那么可使用D=pdist(X,distance)的方式；
另一种是给定两个对应的特征集合X和Y，然后计算X与Y对应的距离信息，使用D=pdist2(X,Y,distance)的方式；
需注意，2011版本以前的Matlab是没有pdist2.m文件的，而早期的pdist2.m文件中的距离计算方式也比较少，所
图图是一种数据结构，其中节点可以具有零个或者多个相邻的元素，两个节点之间的连接成为边。节点也可以成为顶点。邻接表: 邻接表一般采用数组+链表的形式，数组表示各个顶点，链表中的元素表示该顶点与链表中的元素相连，与链表本身的指针没有关系。如上图 数组0 对应的链表1->3->4 表示0这个顶点与1 3 4这个顶点连接 数组1 表示1这个顶点与 0 2 4顶点相连以此类推邻接矩阵和邻接表的区
目录图的表示：邻接表邻接表结构原理邻接表的数据结构邻接表的初始化邻接表的创建邻接表的深度遍历1）深度优先遍历算法原理2）深度优先遍历算法实现邻接表的广度遍历1）广度优先遍历算法原理2）广度优先遍历算法实现算法验证程序清单图的表示：邻接表邻接表结构原理 在邻接列表实现中，每一个顶点会存储一个从它这里开始的相邻边的列表。比如，如果顶点 B 有一条边到 A、C 和 E，那么 A 的列表中会有 3 条边。
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
139阅读
# 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 |
|
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
转载
2023-10-27 14:09:49
58阅读
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
632阅读
@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
892阅读
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；
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
转载
2023-06-25 10:49:33
368阅读
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
转载
2023-08-02 21:28:28
228阅读
