目录一、图的创建# 图的创建# 图的方法# networkx二、networkx绘制带权无向图三、networkx绘制带权有向图四、networkx标注特定路径一、图的创建
Networkx很容易创建图、向图中添加顶点和边、从图中删除顶点和边，也可以查看、删除顶点和边的属性。# 图的创建类型：Graph()类、DiGraph()类、MultiGraph()类和MultiDiGraph() 类分别用
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2023-07-14 15:09:53
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# Python3表示无向图
## 引言
在计算机科学中，图是由节点（顶点）和边组成的一种数据结构，用于表示对象之间的关系。无向图是一种特殊类型的图，其中边没有方向，即两个节点之间的连接是双向的。在本文中，我将向你介绍如何使用Python3来表示无向图。
## 步骤
下面是实现无向图的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个图类 |
| 2 |
原创
2023-12-14 09:00:13
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给校队选拔赛出了道DAG上的背包问题，需要生成DAG数据。最开始使用的方法是先随机生成再判环，如果有环就重新生成。这种方法得到DAG的概率随着点数和边数的增加而急速降低，为了一个DAG要生成很多次，等很长时间。然后觉得这样的方法很stupid。。。听了好甜给的先生成拓扑序的构造方法，这样可以保证生成的图里面没有环。首先随机生成一个 1 到N 的permutation。这个permutation就是
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2023-08-16 13:56:39
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一、1.主要参考：https://baike.baidu.com/item/%E5%9B%BE/13018767#6_12.基本概念：图(Graph)：点(Vertex)与边(Edge)组成的集合，进一步可以分为有向图、无向图，其中边被称为“弧”，点被称为“顶点”，是网络分析中的常用数据结构。有向图：图中的边具有方向无向图：图中的边没有方向连通图：图中任意顶点间有弧连通弧：图中的边，在有向图中可分
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2024-04-09 14:28:18
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在进行编码前要简单介绍几个知识点：有向图，邻接矩阵，可达矩阵有向图、邻接矩阵、可达矩阵有向图现实中常常会表示从一个地点到另一个地点的路径，这样的带有从起点到终点的路线表示可以用有向图表示。如下图所示： 在该图中，可以看成由地点F1到F2，以及F1到F3,F3到F2的路径。 这种有向图也表示两个因素的相互影响关系，再结合上面的有向图，我们可以理解为因素F1对因素F2有影响，对F3也有影响，因素F3对
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2023-08-08 08:38:23
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用字典嵌套的形式生成有权有向图，读取txt文件中的数据，给定的txt文件格式如下，中间用空格分隔开。生成的举例如下：
{1: {2: 2, 3: 6}, 3: {4: 7}, 2: {4: 3}} 具体实现代码如下class Graph_all_paths():
def __init__(self):
self.file_path = 'x.txt' # 图文件
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2023-06-16 16:15:50
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求从start到end的最短路径涉及到无回环路径的情况（A-》B、B-》A），可以使用dijkstra算法（狄克斯特拉）算法步骤详解：1、找出“最便宜”的节点，即可在最短时间内到达的节点（从start出发，最短距离的节点）2、更新通过该节点，到其他邻居节点的最短距离3、重复这个过程，直到对图中的每个几点都这样做了4、计算最短路径1、根据图片各节点之间的距离，建立数据关系graph表示各节点可达节点
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2024-06-18 18:37:13
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1 基本概念无向图：即图的边没有方向，边一般用弧形括号表示（）有向图：图的边有方向，边一般用尖括号表示<>完全图：图的每两个顶点之间有边链接连通图：图的每两个顶点之间有路径链接无向完全图：无向图中，任意两个顶点之间都存在边。有向完全图：有向图中，任意两个顶点之间都存在方向互为相反的两条弧。2 图的存储2.1 邻接矩阵用两个数组，一个数组保存顶点集，一个数组保存边集。2.2 邻接表对于带
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2023-07-07 20:01:23
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# 使用Python3绘制带权无向图
在计算机科学和数据结构中，图（Graph）是一种常见的数据结构，用于表示对象之间的关系。无向图是最基本的图类型，它的边没有方向。而带权图是指边带有权重的图，这些权重通常表示两个顶点之间的距离、成本或时间等。本文将介绍如何使用Python3绘制带权无向图，并提供相应的代码示例。
## 图的基本概念
在图中，存在一组顶点集合\(V\)和一组边集合\(E\)，
something important力求描述性语言关键，简练，避免大段文字轰炸部分内容来自网络零.强连通图，强连通分量强连通图定义：在有向图G中，如果任意两个不同的顶点相互可达，则称该有向图是强连通的。举个例子：下图有三个子图（强连通分量）：{1,4,5}，{2,3}，求强连通分量的作用：把有向图中具有相同性质的点找出来（求强连通分量），缩点，建立缩图，能够方便地进行其它操作一.floyd算法算
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2023-07-02 16:37:20
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一、什么是DAG？有向无环图(Direct Acyclic Graph或DAG)是可以说是近几年区块链项目的技术热点之一。不少业内人士都认为这项技术有可能在根本上解决区块链的扩容问题，因此相关的项目都有较高的热度。然而，由于其更高的技术门槛和开发难度，采用这项技术的区块链项目仍然非常少。目前上线的DAG公链，相对成熟的IOTA，Byteball和Nano。首先简单和Blockchain比较一下。下
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2023-12-11 09:53:44
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typedef struct _BinaryTreeNode
{
char data;
//int ltag , rtag;
struct _BinaryTreeNode *lchild;
struct _BinaryTreeNode *rchild;
}BTNode; /创建邻接矩阵 假定这里是有向图
void createMGraph(AGraph *a)
{
//
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2023-08-30 17:35:10
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### 如何在Python中实现有向图
在现代计算机科学中，有向图是一种重要的数据结构，广泛应用于网络、社交分析、路径搜索等领域。如果你是一名刚入行的开发者，可能会对如何在Python中实现有向图感到困惑。在这篇文章中，我将带你逐步实现一个有向图，并解释每一步的过程。
#### 实现流程
我们可以将实现有向图的过程划分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
1.“图”这部分分为无向图 、有向图、无向网（带权图）、有向网（带权图）四个内容。图的顺序存储：邻接矩阵的存储形式图的链式存储与顺序存储的组合：邻接表的存储形式2.图的邻接矩阵存储（1）无向图：无向图的邻接矩阵是对称的，是一个对称矩阵顶点i的度=第i行（列）中1的个数特别：完全图的邻接矩阵中，对角元素为0，其余为1
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2023-10-15 19:41:59
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但是，我尝试使用^{}（必须先安装）来完成它。排名方法的积分归this SO answer。在复制粘贴示例import networkx as nxranked_node_names = [['start'],
[1, 2, 3],
['a', 'b', 'c'],
['end']]
node_edges = [('start', 2),
('start', 3),
(2, 'b'),
('b',
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2023-07-06 22:53:03
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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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一、要求：（1）输入一组顶点，建立无向图的邻接矩阵。 （2）输入一组顶点，建立有向图的邻接表。 （3）分别对无向图和有向图进行DFS（深度优先遍历）和BFS（广度优先遍历）。写出深度优先遍历的递归和非递归算法。 （4）根据建立的有向图，判断该图是否是有向无环图，若是，则输出其一种拓扑有序序列。二、思路：1）邻接矩阵的建立： 在图G=（V,E）中，根据输入的顶点和边的信息，若顶点Vi与顶点Vj的
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2023-10-09 07:35:19
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图的两种遍历方式
图的遍历
从图中某一顶点出发访遍图中其余顶点，且使每一个顶点仅被访问一次，这一过程就叫做图的遍历。根据遍历路径的不同，通常有两种遍历图的方法：深度优先遍历和广度优先遍历。它们对无向图和有向图都适用。图的遍历算法是求解图的连通性问题、拓扑排序和求关键路径等算法的基础。图的遍历算法设计需要考虑三个问题
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2023-10-24 20:50:01
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BFS（Breath First Search）算法过程1.首先将根节点放入队列中 2.从队列中取出第一个节点，进行访问，并将其所有未访问过的邻居加入队列中 3.若队列为空，则算法结束（或者找到了需要访问的节点）第一次遍历：0 第二次遍历：1，2，3，4 第三次遍历：5，6，7，9时间复杂度： 不确定！ V代表节点的数量，E代表边的数量邻接表表示时，查找所有顶点的邻接点所需时间为O（E），访问顶点
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2024-01-02 13:27:14
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将此图作为参考，假设我想要0到5之间的最长路径。那将是:0-> 1-> 3-> 2-> 4-> 6-> 5有什么好的算法吗？我已经搜索过，却没有发现我能理解的任何东西。我已经找到了最短路径(0-> 1-> 2-> 4-> 6-> 5)的大量算法，并且已经成功实现了它们。也许我是问题所在，但我想另外考虑一下:)任何帮助都将受到欢迎参考
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2024-01-02 18:29:26
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