graphdfsbfs 1.clone graph2.copy list with random pointer3.topological sorting4.permutations5.subsets6.n queens7.subsetsII 8.palindrome partitioning9.c
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2019-04-10 21:26:00
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在DFS的递归算法中，DFS框架如下： 1访问起点v0 2依次以v0的未访问的连接点为起点，DFS搜索图，直至图中所有与v0路径相通的顶点都被访问。 3若该图为非连通图，则图中一定还存在未被访问的顶点，选取该顶点为起点，重复上述DFS过程，直至图中全部顶点均被访问过为止。 而在非递归的DFS框架...
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2016-03-11 15:41:00
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图结构： 非常强大的结构化思维（或数学）模型。如果您能用图的处理方式来规
原创
2022-08-24 16:18:37
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# Python 有向图的深度优先搜索 (DFS)
在图的遍历中，深度优先搜索 (Depth-First Search, DFS) 是一种常用的方法。它从一个起始节点出发，尽可能深入到每个分支的节点，然后回溯。本文将介绍如何在 Python 中实现有向图的 DFS。
### 1. 整体流程
我们将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|
讲在前面的话，图的算法太多，理论知识肯定一篇文章讲不完，关于理论知识大家可以参考教材Sedgewick的《算法》或reference的链接,本文主要还是想在一篇文章中记录六种算法的Python代码。同样想吐槽一下，虽然网上博客很多，但是并不代表他们的代码都是正确的，还是要看经典教材啊，教材这么多人在用，所以出现错的概率会低一些。在这讲一下自己对这些算法的核心思想的一些个人理解，很多东西细节是记不住
图的遍历图的遍历是指从图中的任一顶点出发，对图中的所有顶点访问一次且只访问一次的次序序列。例如迷宫探索就是把迷宫中的所有路都走一遍。遍历可以解决很多问题，最常见的就是求最短路径。主要有两种搜索算法，深搜和广搜。深度优先搜索DFSDFS是对先序遍历的推广。从某个顶点v开始处理v，然后递归的遍历所有与v相邻的顶点。 用图说话，以无向无权图为例。 假如我们现在要从0号顶点开始，遍历上图中全部其他顶点。
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2024-01-25 22:06:52
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什么是networkx？networkx在02年5月产生，是用python语言编写的软件包，便于用户对复杂网络进行创建、操作和学习。利用networkx可以以标准化和非标准化的数据格式存储网络、生成多种随机网络和经典网络、分析网络结构、建立网络模型、设计新的网络算法、进行网络绘制等。 ——百度百科我们可以用networkx做什么？https://networkx.github.io/documen
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2023-12-11 21:55:46
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题目描述:深度优先搜索遍历类似于树的先根遍历，是树的先根遍历的推广。其过程为：假设初始状态是图中所有顶点未曾被访问，则深度优先搜索可以从图中的某个顶点v出发，访问此顶点，然后依次从v的未被访问的邻接点出发深度优先遍历图，直至图中所有和v有路径相通的顶点都
原创
2022-03-10 16:41:33
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题意：给出了n个点，m条边，k个传感器在那k个点上，然后是哪m条边，有一个要按顺序经过l个
原创
2023-06-29 00:08:15
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图的深度优先遍历类似于二叉树的先序遍历，从上到下，从左到右，涉及到回溯问题。 DFS遍历连通图【算法步骤】 1.从图中某个顶点v出发，访问v，并置标志数组visited[v]的值为1。 2.依次检查v的所有邻接点w，如果visited[w]的
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2024-01-10 12:22:39
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图的遍历一般由两者方式：深度优先搜索(DFS)，广度优先搜索(BFS)，深度优先就是先访问完最深层次的数据元素，而BFS其实就是层次遍历，每一层每一层的遍历。1.深度优先搜索(DFS)我一贯习惯有举例的方法来讲，示例如下：红色代表的是正搜索，蓝色代表回溯，最下面为标志数组。 注意：DFS的搜索出来的序列不是每个人都是一样的，根据具体的程序可能出现不同的顺序。程序设计：由对深度优先搜索的理
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2023-06-30 20:05:03
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上期讲完邻接矩阵后，我们可以对其分析一下优缺点。优点：便于判断两个顶点之间是否有边便于计算各个顶点的度【对于有向图无论出度入度都很方便】适用于稠密图【即边数很多的图】 缺点：不便于增加和删除顶点不便于统计边数【需要从头扫描邻接矩阵全部元素】空间复杂度高 针对他的缺点，我们提出另一套方案，采用邻接表来表示图定义：邻接表，是一种链式存储结构，包含表头结点表和边表 表头结点
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2024-09-23 18:31:16
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Description The GeoSurvComp geologic survey company is responsible for detecting underground oil deposits. GeoSurvComp works with one large rectangula
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2018-04-22 10:49:00
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Description Due to recent rains, water has pooled in various places in Farmer John's field, which is represented by a rectangle of N x M (1 <= N <= 10
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2018-04-22 00:03:00
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流程： 1，利用栈实现 2，从源节点开始把节点按照深度放入栈，然后弹出 3，每弹出一个点，把该节点下一个没有
原创
2023-02-17 10:18:11
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[图的dfs] 引入部分： [完全图] 完全图分为无向完全图与有向完全图 (1)无向完全图：对于一个无向完全图，其中每对不同的顶点之间都恰连有一条边相连。 n个顶点的无向完全图表示为Kn; Kn.edge = n*(n - 1)/2; (2)有向完全图：对于一个有向完全图，其中每对不同的顶点之间都恰 ...
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2021-07-21 17:21:00
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背景： 骑士周游问题在棋盘格里，马走日，遍历所有网格点，找到每个网格都走过，且只有一次的路径。算法实现： 用于解决骑士周游问题的图搜索算法是深度优先搜索（DFS），该算法是逐层建立搜索树，沿着树的单支尽量深入的向下搜索。连接尽量多的顶点，必要时可以进行分支。 深度优先搜索同样要用到顶点的“前驱”属性，来构建树或森林。另外需要设置“发现时间”和“结束时间”属性。 发现时间是在第几步访问到了这个顶点（
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2023-07-11 00:59:12
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文章目录 前言一、DFS是什么？二、DFS的使用步骤？三、N皇后问题总结 前言离上次的博客已经有5天了，虽然没人关注我，但是我还是想说：我没有在偷懒，只是最近复习的知识，我觉得要自己领悟透彻才来写博客，更新不容易，能否给我点个关注。回归正题：今天写的是DFS(深度优先)和BFS（广度优先），想必大家对这个肯定不陌生，我们在写题的时候，会遇到很多这种类型的题目，还能扩展到树与图的应用（树的DFS和B
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2023-09-19 23:14:03
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背景如何使用深度优先搜索（DFS）和递归来遍历图结构，并实现复杂的图查询操作。为了解决这个问题，我选择了Python作为编程语言，利用DFS和递归的原理，以优雅而高效的方式实现图遍历。图结构定义我们先定义了一个简单的无向图，其中每个节点代表一个城市，节点之间的边表示城市之间的连接关系。图的数据结构如下：graph = {
"A": ["B", "C", "D"],
"B": ["A
原创
2023-07-27 19:16:01
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n=int(input())st=[]for i in range(1,n+2): st.append(0)res=[]def dfs(num): if num==0: for x in res: print(x,end=' ') print('') return for i in range(1,n+1): if(st[i]==0): st[i]=1
原创
2021-09-10 11:51:55
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