一.基础内容。1.邻接矩阵 邻接矩阵表示顶点间关系，是n阶方阵（n为顶点数量）。邻接矩阵分为有向图邻接矩阵和无向图邻接矩阵。无向图邻接矩阵是对称矩阵，而有向图的邻接矩阵不一定对称。2.度矩阵 度矩阵是对角阵，对角上的元素为各个顶点的度。顶点vi的度表示和该顶点相关联的边的数量。无向图中顶点vi的度d(vi)=N(i)。 有向图中，顶点vi的度分为顶点vi的出度和入度，即从顶点vi出去的有向边的数量
1.无向图定义图的定义：图是由一组顶点和一组能够将两个顶点相连的边组成边：edge顶点：vertex 连通图：如果从任意一个顶点都存在一条路径到达另外一个任意顶点，我们称这幅图是连通图。非连通图：由若干连通的部分组成，他们都是其极大连通子图。自环：即一条连接一个顶点和其自身的边平行边：连接同一顶点的两条边称为平行边 图的密度：是指已经连接的顶点对占所有可能被连接的顶点对的比例。
判断1-1 无向连通图边数一定大于顶点个数减1。F1-2 在任一有向图中，所有顶点的入度之和等于所有顶点的出度之和。T1-3 Prim 算法是通过每步添加一条边及其相连的顶点到一棵树，从而逐步生成最小生成树。T1-4 如果无向图G必须进行两次广度优先搜索才能访问其所有顶点，则G一定有2个连通分量。T1-5 用邻接矩阵法存储图，占用的存储空间数只与图中结点个数有关，而与边数无关。T1-6 Krusk
# Python Networkx 检测有向图的环
## 简介
在计算机科学中，有向图是由一组节点和一组有方向的边组成的图形结构。有向图中的边具有方向性，表示节点之间的关系是单向的。环是指在有向图中，从一个节点出发，沿着有方向的边能够回到起始节点的路径。本文将介绍使用Python中的Networkx库来检测有向图中的环。
## Networkx简介
Networkx是一个用于创建、操作和研
原创
2023-09-24 21:13:17
2622阅读
Fully fleshed out example with arrows for only the red edges:import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
G = nx.DiGraph()
G.add_edges_from(
[('A', 'B'), ('A', 'C'), ('D', 'B'), ('
原创
2023-05-31 11:16:51
313阅读
是大二上学期的数据结构与算法实验题，代码架构是老师给出的，具体实现是自己做的。当时用的教材是严蔚敏教授的《数据结构》。后面两个代码（stack.cpp，CirQueue.cpp）是老师给的,为了调试方便也给贴一下。 主要实现了如下操作：cout<<" 1---------无向图的创建 2----------有向图的创建"<<endl
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2024-03-15 10:28:11
24阅读
打击薄弱板块，将算法进行到底一、图的概念和建立定义表示了一种“多对多”的关系常见的分类有无向图和有向图图的存储1、邻接矩阵表示将图的联通关系体现在一个方阵上若是中的边否则特征对角线元素全 0关于对角线对称优点：直观、简单、好理解方便检查任意一对顶点间是否存在边方便找任一顶点的所有邻接点方便计算任一顶点的度无向图：对应行（或列）非 0 元素的个数有向图：对应行非 0 元素的个数是出度；对应列非 0
之前做tarjan的题，我一直没有搞清楚有向图和无向图中，代码的不同，今天下午向虎哥和zxk讨论了快一个小时，现在终于清楚些了。最基本的一些东西有向图我们需要求的是强连通分量，在有向图中，有四种边。一种边为树枝边，从根节点遍历，每个节点第一次被访问到，即边（x,y）是从x到y是对y的第一次访问。这些边为树边，绿色表示一种边为前向边，边（x,y）可以为表示x是y的祖先。蓝色表示。这种边对求scc没有
代码参考资料：自购纸质资料答案修改 题目：求点0到点6的距离思路：目的是找某点到顶点的最小距离，先全设为超大值m设一个点k，其表示目前到顶点距离最小的点，先把顶点序号赋给k。从顶点开始，对其连通点的距离进行更新，遍历整个图，找最小值点（此时顶点不参与），把找到点的序号赋给k，再从k开始对与其连通点的距离进行更新，遍历整个图，找最小值点（此时为k的点不参与），把找到点的序号赋给k，直到所有
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2024-01-25 18:40:21
126阅读
import networkx as nxg=nx.Graph()a=[(1,2),(1,3)]print(type(a))g.add_edges_from(a)g.edges()print(list(g.neighbors(1)))G = nx.Graph()G_edges
原创
2021-11-20 15:54:45
3067阅读
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
130阅读
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
363阅读
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
894阅读
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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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
290阅读
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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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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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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### 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 |
|------|------|
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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