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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不负时光，不负韶华。数据结构1.无向图G=(V,E)，其中：V={a,b,c,d,e,f}，E={(a,e)，(a,c)，(b,e)，(c,f)，(f,d)，(e,d)}，对该图进行深度优先遍历，得到的顶点序列正确的是 （中国科学院大学 2016）A. a，e，d，f，c，bB. a，b，e，c，d，fC. a，c，f，e，b，dD. a，e，b，c，f，d答案: A解析: 首先根据题目画出图,再
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2023-10-25 21:40:53
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## 使用Python绘制无向图：一个实际应用的案例
在数据可视化的过程中，无向图是一种重要的表现形式。它用于表示一组对象之间的关系，这些对象通常被称为“节点”，而这些关系被称为“边”。本文将探讨如何使用Python绘制无向图，并结合一个实际问题来展示其应用。此外，我们还将使用饼状图来直观展示无向图的相关数据。
### 实际问题背景
假设我们有一个社交网络的数据集，包含用户之间的好友关系。我
原创
2024-08-28 08:14:40
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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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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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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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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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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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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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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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无向图：在数据结构中的无向图通常使用邻接矩阵表示无向图的邻接矩阵是对称矩阵，有向图的邻接矩阵不是对称矩阵。共有5个顶点（nodes），7条边（vertices）其邻接矩阵为：num_node*num_node，矩阵中的数值表示两个相连接的节点的边的权值节点ABCDEA06inf1infB60522Cinf50inf5D12inf01Einf2510在无向图中寻找最短路径通常使用的是Di
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2024-04-04 07:21:27
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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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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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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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有六个点：[0,1,2,3,4,5,6],六个点之间的邻接矩阵如表格所示，根据邻接矩阵绘制出相对应的图012345600101010110111112010101031110111401011115111110060101100 将点之间的联系构造成如下矩阵N [[0, 3, 5, 1], [1, 5, 4, 3], [2, 1, 3, 5]
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2023-06-02 23:53:16
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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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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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Prim 算法1.Prim 算法介绍最小生成树：给定一张边带权的无向图 \(G=(V,E)\)，其中 \(V\) 表示图中点的集合，\(E\) 表示图中边的集合，\(n=|V|\)，\(m=|E|\)。由 \(V\) 中的全部 \(n\) 个顶点和 \(E\) 中 \(n−1\) 条边构成的无向连通子图被称为 \(G\) 的一棵生成树，其中边的权值之和最小的生成树被称为无向图 \(G\)Prim
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2023-12-19 19:01:52
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