防坑大招：先上一张母上大人设计的有向有环图，作为测试数据，（见附图）要求：找到所有能到达4的节点x，can[x]数组中置对应值为1自环建边时，通过x!=y, 将自环边直接滤掉for(int i=1;i<=m;i++)
{
int x,y;scanf("%d%d",&x,&y);
if(x!=y) {v[x].push_back(y);p
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2024-01-05 21:51:37
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元组遍历在 Python 编程中是一个基本且重要的概念。通过遍历元组，我们可以高效地访问和处理数据。让我们从环境预检开始，逐步了解元组遍历的实现过程。
## 环境预检
在进行 Python 环境搭建前，我们需要确保配备的硬件能够支持我们所需的软件版本。以下是硬件配置表：
| 硬件组件 | 配置 |
|-----------|-------------------
图——基本的图算法（二）图的遍历1. 基本概念图的遍历指的是从图中的某个顶点出发访问图中其余的顶点，且每个顶点只被访问一次的这个过程。通常来说，图的遍历次序有两种：深度优先遍历（Depth first Search, DFS）和广度优先遍历（Breadth First Search, BFS）。下面就分别来进行介绍。2. 深度优先遍历2.1 总体思想深度优先遍历，也叫深度优先搜索，其基本思想是从图
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2023-12-10 22:12:20
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第五章：图（图的遍历操作）1.图的遍历图的遍历：从图中某一顶点除法，按照某种搜索方法沿着图中的边对图中的所有顶点访问依次且仅访问一次其实树的层次遍历和图的广度优先搜索类似，可以把这个二叉树看成一个图2.广度优先搜索(BFS)**广度优先搜索 **首先访问起始顶点v接着由v出发依次访问v的各个 未被访问过 的邻接顶点w1,w1…wi然后依次访问w1,w2…wi的所有 未被访问过 的邻接顶点在从这些访
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2024-01-08 15:31:18
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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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图的广度和深度遍历代码：（记录）1 __author__ = "WSX"
2
3 # 图的宽度遍历和深度遍历
4
5 # 1. BFS
6 def bfsTravel(graph, source):
7 # 传入的参数为邻接表存储的图和一个开始遍历的源节点
8 frontiers = [source] # 表示前驱节点
9 travel = [s
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2023-06-06 20:22:38
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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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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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图的路径遍历可以得到图的所有路径图，层级遍历可以得到这个图有多少层，方便我们系统逐级加载数据 程序的主要功能输出路径图。首选获得所有的路径图，以list展示按层级展示(层级之间存在重复字段)。将这些路径图按层级进行归并。由于同一个字段可能以不同层级存在于一个字段，故两个层级之间存在重复字段)按层级展示。将第二步中的字段，从高层开始向下层开始遍历，如果存在重复字段，则删除底层的重复字段。import
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2023-11-08 23:51:03
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图的遍历python中图的建立顶点表结点 VertexNode边表结点 EdgeNode利用邻接表存储图的结构AdGraph深度优先搜索遍历介绍代码广度优先搜索遍历介绍代码运行结果示例两种搜索的对比python中图的建立这一部分完全参考：用临接表的形式储存图 顶点表结点 VertexNode#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
lass VertexN
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2023-11-10 13:11:23
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文章目录二叉树的遍历前序遍历递归迭代 - 栈中序遍历递归迭代 - 栈莫里斯遍历后序遍历递归迭代 - 栈层序遍历BFS-广度优先搜索 - 队列层序遍历-BFSN叉树的遍历N叉树的前序遍历递归迭代-栈N叉树后序遍历递归迭代-栈N叉树的层序遍历BFS参考链接 二叉树的遍历前序遍历 左 递归#class TreeNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
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2023-10-06 22:42:18
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我们先建立一棵简单的二叉树： 代码如下所示：class TreeNode:
def __init__(self, x):
self.val = x
self.left = None
self.right = None
l1 = TreeNode(1)
l2 = TreeNode(2)
l3 = TreeNode(3)
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2023-06-01 10:43:34
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python 递归遍历字典并进行断言
在进行子字典 是否包含在 主字典中的断言时，常规的断言方式不太准确，特别是在嵌套字典或列表时，就判断不出理想的效果，在百度好久之后，发现好多人后是先将字典转换成集合，然后在通过子集合是否包含在主集合的形式。
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2023-05-31 22:36:30
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连通图的遍历(深度遍历/广度遍历)概念：图中的所有节点都要遍历到，并且只能遍历一次。深度遍历广度遍历深度遍历概念：从一个给定的顶点开始，找到一条边，沿着这条边一直遍历。广度遍历概念：从一个给定的顶点开始，找到这个顶点下的所有子顶点后，再找下一层的子顶点。深度遍历的实现思路1，创建一个bool数组，用来识别哪个顶点已经被遍历过了。2，递归3，递归找给定顶点是否有下一个顶点（方法：get_first_
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2024-01-21 06:36:27
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从图中的某个顶点出发，按照某种搜索方法沿着图的边访问图中的所有顶点，使得每个顶点仅被访问一次，这个过程称为图的遍历。图的遍历有两种：深度优先遍历和广度优先遍历。 图分为连通图和非连通图，这里主要讨论连通图的深度、广度优先遍历。 一、深度优先遍历 图的深度优先遍历类似于树的先序遍历，它的基本思想是：首先访问指定的起始顶点, 然后选取与邻接的未被访问的任意一个顶点, 访问之，再选取与邻接的
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2024-01-21 05:17:56
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1.2 无向图的深度优先遍历 DFS:Depth First Search 算法思想：1、以一个未被访问过的顶点作为起始顶点，沿当前顶点的的边走向未被访问过的顶点； &nbs
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2024-02-04 07:33:08
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图的遍历的定义： 从图中的某个顶点出发访问遍图中的所有顶点，并且每个顶点仅仅被访问一次。 图的遍历算法我们常见的而且用的最多的就有两种：其一是图的深度优先遍历算法；其二是图的广度优先遍历算
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2023-11-07 09:56:15
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【数据结构】基础：图的遍历实现（附C++源代码）摘要：将会在数据结构专题中开展关于图论的内容介绍，其中包括四部分，分别为图的概念与实现、图的遍历、图的最小生成树以及图的最短路径问题。本文将介绍图的遍历，分别为深度优先遍历和广度优先遍历，需要了解其实现实现与方法。 文章目录【数据结构】基础：图的遍历实现（附C++源代码）前言：图的实现方式一、广度优先遍历（BFS）二、深度优先遍历（DFS） 前言：图
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2024-01-26 10:07:37
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图的遍历和树的遍历类似。图的遍历是指从图中的某个顶点出发，对图中的所有顶点访问且仅访问一次的过程。通常有两种遍历次序方案：深度优先遍历和广度优先遍历。 一、深度优先遍历 深度优先遍历（Depth_First_Search），也称为深度优先搜索，简称为DFS。深度优先遍历类似于树的前序遍历。 DFS算法描述：从图的某个顶点v开始访问，然后访问它的任意一个邻接点w1,；再从w1出发，访问与w
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2023-11-14 07:00:08
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思绪不断阻挡着回忆播放，盲目的追寻仍然空空荡荡，灰蒙蒙的夜晚睡意又不知躲到哪去，一转身孤单已躺在身旁。从给定图中任意指定的顶点（称为初始点）出发，按照某种搜索方法沿着图的边访问图中的所有顶点，使每个顶点仅被访问一次，这个过程称为图的遍历。图的遍历得到的顶点序列称为图遍历序列（一）深度优先搜索1.过程（1）从图中某个初始顶点v出发，首先访问初始顶点v。（2）选择一个与顶点v相邻且没被访问过的顶点w，
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2023-11-11 10:29:22
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