1. 图表算法 本篇随笔写的是图表算法。图表可以大致分为两种：无向图和有向图。 无向图例子： 有向图例子： 从上述例子中可以看出，一个图表是由数个顶点和边组成的。 其中，无向图的边是没方向的，即两个相连的顶点可以互相抵达。 而有向图的边是有方向的，即两个相连的顶点，根据边的方向，只能由一个顶点通向另一个顶点。（当然，如有向图例子中的2和3，由于有两个指向对方的方向，所以2和3是
MFC绘制无向图通过MFC界面实现简单的无向图功能：
用鼠标左键点击，按顺序生成一幅无向图，无线图的节点用图标icon显示，节点之间用直线连接，点击到已有的点视为上一个点和已有的点连通（判断点到已有点采用5个像素为阈值）通过Serialize函数将无向图的数据存储到文件里，下一次能够打开该文件原样显示。设计思想采用C++语言，MFC实现无向图绘制，需要先考虑鼠标对顶点和边的操作，可以采用鼠标左键创
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2023-07-21 12:47:56
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一.图的表示1.顶点的表示：使用整数0~V-1来表示。即使顶点是字母表示的，也可以利用符号表转换为顶点名字和整数一一对应的关系。2.图的表示方法：实际中最常用的一种是邻接表数组（Adjaxency-list ）（1）使用数组表示以每一个顶点为索引的列表（2）数组中的元素表示与该顶点邻接的顶点所构成的集合（这里使用ArrayList/bag来承载邻接元素）3.代码实现package com.cx.g
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2023-10-27 00:24:34
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一般来讲，实现图的过程中需要有两个自定义的类进行支撑：顶点(Vertex)类，和图(Graph)类。按照这一架构，Vertex类至少需要包含名称（或者某个代号、数据）和邻接顶点两个参数，前者作为顶点的标识，后者形成顶点和顶点相连的边，相应地必须有访问获取和设定参数的方法加以包装。Graph类至少需要拥有一个包含所有点的数据结构（列表或者map等），相应地应该有新增顶点、访问顶点、新增连接边等方法。
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2023-09-23 01:34:38
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一、邻接矩阵无向图的介绍邻接矩阵无向图是指通过邻接矩阵表示的无向图。上面的图G1包含了"A,B,C,D,E,F,G"共7个顶点，而且包含了"(A,C),(A,D),(A,F),(B,C),(C,D),(E,G),(F,G)"共7条边。由于这是无向图，所以边(A,C)和边(C,A)是同一条边；这里列举边时，是按照字母先后顺序列举的。上图右边的矩阵是G1在内存中的邻接矩阵示意图。A[i][j]=1表示
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2024-01-02 12:40:26
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# Python无向加权图的概述与实现
在计算机科学及其应用中，无向加权图是一种重要的图数据结构，用于表示节点（顶点）之间的关系，且每条边都有一个权重，通常用来表示距离或费用。本文将介绍无向加权图的基本概念，并展示如何在Python中实现这一数据结构。
## 什么是无向加权图
一个无向图是由一组顶点和一组边组成的，其中每条边没有方向，且可以用一个权重来表示边的属性。例如，在交通网络中，顶点可
原创
2024-10-29 04:17:36
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目录//1、含邻接矩阵的图结构//2、创建邻接矩阵//3、打印邻接矩阵//4、邻接表的图结构//5、创建邻接表//6、打印邻接表//7、深度优先搜索//8、广度优先搜索//9、带主函数完整测试源码//1、含邻接矩阵的图结构用邻接矩阵来表示图：//定义邻接矩阵的图结构
typedef struct graph {
elemtype data[N + 1];//存放顶点，不使用data[0]存放
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2024-01-02 16:58:10
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对集合一等支持而且支持闭包的语言用来描述图很方便g_text = """
{
0:[6,2,1,5],
1:[0],
2:[0],
3:[5,4],
4:[5,6,3],
5:[3,4,0],
6:[0,4],
7:[8],
9:[11,10,12],
10:[9],
11:[9,12],
12:[9,
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2023-07-03 17:23:26
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一般python创建有向图与无向图有以下几种方式（一般借助于列表或者字典来创建），有向图每一次建一条边即可，无向图则需要建两次（双向建边），也即a-->b和b-->a，我们可以先考虑有向图的建图方式，首先是分为两大类，第一大类的边没有权重（顶点与顶点之间存在联系），第二大类的边具有权重，处理的方式都是一样的，只是在存储的时候有细微的差别。一般来说对于节点编号不是特别大可以使用g = [
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2023-05-24 17:02:37
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图的存储结构又称作图的存储表示或图的表示。它有多种表示方法，这里主要介绍邻接矩阵、邻接表和边集数组这三种方法邻接矩阵邻接矩阵(adjacency matrix)是表示图形中顶点之间相邻关系的矩阵。设G=(V,E)是具有n个顶点的图，顶点序号依次为0、1、2、…、n-1，则G的邻接矩阵是具有如下定义的n阶方阵。 例如，对于图7-1中的G1和G2，它们的邻接矩阵分别为下面的A1和A2所示。
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2023-09-22 06:47:40
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无向图：即图的边是没有方向属性的。单点路径最短单点路径连通分量环检测图的二分性DFS可以用来解决单点路径，是否有环，连通分量，图的二分性等问题；BFS可以用来解决最短单点路径问题。单点路径给定无向图，判断图中某一个顶点到其他顶点的连通路径问题，如果存在单点路径，则输出该路径。给定以下无向图以及起始点0，求出0到其余各顶点的单点路径
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2024-01-03 11:33:26
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pagerank：链接分析
如同图谱的网络每个网页相互链接，是一个有向图，强连通分量设计一个计算十堰，找到给定节点的输入与输出成分（？）节点：网页边：超链接次要问题：动态页面如何解决？暗网——无法直接进入的网页网页的现状：不一定通过导航链接，而通过交易事务（？），例如邮件，评论，评论，点赞，购买等是一个有向图其他类型的信息网络：如引用网络，百科中的引用In(v) OUT(v)的定义：通过
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2023-12-21 20:40:59
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前言： 图计算在数据科学中占据了很重要的地位，例如内存计算大数据框架Spark的数据对象就是采用图计算的方式； 旅游大数据中游客最佳路线选择也是采用图计算，等等。一、图的相关概念1、图的定义 图是由顶点和边组成的集合，通常用 G = ( V , E )来表示，其中V是所有顶点组成的集合，而E代表所有边所组成的集合。图的种类有2种：一种是无向图，一种是有向图，无向图以(V1 , V2)表示其边，而有
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2023-10-11 08:45:07
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//API:
public interface Graph {
int V();//顶点数
int E();//边数
void addEdge(int v, int w);//添加一条边
Iterable<Integer> adj(int v); //某个顶点v的相邻顶点
String toString();
} 用 邻接表数组 实现的
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2023-06-12 18:10:36
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Dijkstra算法1.定义概览Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的单源最短路径算法，用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。Dijkstra算法是很有代表性的最短路径算法，在很多专业课程中都作为基本内容有详细的介绍，如数据结构，图论，运筹学等等。注意该算法要求图中不存在负权边。问题描述：在无向图 G=(V,E) 中，假设每条边 E
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2024-01-25 22:51:50
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图的定义和术语G= (V，E) 表示 :V 是顶点 (vertex) 集合 , E 是边 (edge) 的集合 完全图 (complete graph) 稀疏图 (sparse graph) 稀疏度（稀疏因子） 边条数小于完全图的5% 密集图 (dense graph)无向图边涉及顶点的偶对无序 , 实际上是双通,(v, w) ，顶点之间的连线是没有方向区分的，则称这样的边是无向边，简称边
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2024-08-11 20:52:52
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python绘制无向图度分布曲线示例如下所示：#Copyright (c)2017, 东北大学软件学院学生
# All rightsreserved
#文件名称：a.py
# 作 者：孔云
#问题描述：统计图中的每个节点的度，并生成度序列
#问题分析：利用networkx。代码如下:
import matplotlib.pyplot as plt #导入科学绘图包
import networkx
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2023-09-28 23:52:54
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无向图（Undigraph）的介绍引入生活中的图，有地图，集成电路板的图，可以看类似的看做是数据结构中的图数据有"一对一"，“一对多”和“多对多”的关系，前两种分别表示线性表和树的存储结构性质，而多对多则可表示图的存储结构性质定义图是由有限的（并且可能是可变的）组的顶点（vertices，或称点points，结点nodes），以及一系列由这些每两个顶点之间相连的有向或无向的边（edges，或称链接
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2024-07-23 13:15:10
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无向图Kruskal算法的Python实现Kruskal算法的本质是一种在闭环的限制下的贪心算法，核心难点在于如何实现闭环。闭环算法思路在仅含有一个环的图中不会存在悬挂边，因此通过剥离悬挂边（含有顶点度为1的边）的方式即可判断目标的图是否含有环。环检测代码def circle_detect_by_spilt(Targetlist: list):
non_circle = 0
hav
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2023-08-16 17:17:31
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迪杰斯特拉算法如果不熟悉的话从这里开始看。。。。如果已经明白了迪杰斯特拉算法而想知道花费问题、城市之间的物资问题、最短路径条数问题的朋友可以往下翻。。。。一、迪杰斯特拉算法讲解算法思想是从起点开始，找到一条起点能到达顶点中的边权最小的那个点，然后从这个点开始更新起点和该点共有的点的最短路径。。思想看起来很好懂，实际编码实现还是有难度的。我说一个我的思路：1、初始时把图（不管是有向图还是无向图） 中
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2024-01-26 09:32:36
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