在DFS的递归算法中，DFS框架如下： 1访问起点v0 2依次以v0的未访问的连接点为起点，DFS搜索图，直至图中所有与v0路径相通的顶点都被访问。 3若该图为非连通图，则图中一定还存在未被访问的顶点，选取该顶点为起点，重复上述DFS过程，直至图中全部顶点均被访问过为止。 而在非递归的DFS框架...
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2016-03-11 15:41:00
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讲在前面的话，图的算法太多，理论知识肯定一篇文章讲不完，关于理论知识大家可以参考教材Sedgewick的《算法》或reference的链接,本文主要还是想在一篇文章中记录六种算法的Python代码。同样想吐槽一下，虽然网上博客很多，但是并不代表他们的代码都是正确的，还是要看经典教材啊，教材这么多人在用，所以出现错的概率会低一些。在这讲一下自己对这些算法的核心思想的一些个人理解，很多东西细节是记不住
# Python 有向图的深度优先搜索 (DFS)
在图的遍历中，深度优先搜索 (Depth-First Search, DFS) 是一种常用的方法。它从一个起始节点出发，尽可能深入到每个分支的节点，然后回溯。本文将介绍如何在 Python 中实现有向图的 DFS。
### 1. 整体流程
我们将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
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题目描述:深度优先搜索遍历类似于树的先根遍历，是树的先根遍历的推广。其过程为：假设初始状态是图中所有顶点未曾被访问，则深度优先搜索可以从图中的某个顶点v出发，访问此顶点，然后依次从v的未被访问的邻接点出发深度优先遍历图，直至图中所有和v有路径相通的顶点都
原创
2022-03-10 16:41:33
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图的遍历图的遍历是指从图中的任一顶点出发，对图中的所有顶点访问一次且只访问一次的次序序列。例如迷宫探索就是把迷宫中的所有路都走一遍。遍历可以解决很多问题，最常见的就是求最短路径。主要有两种搜索算法，深搜和广搜。深度优先搜索DFSDFS是对先序遍历的推广。从某个顶点v开始处理v，然后递归的遍历所有与v相邻的顶点。 用图说话，以无向无权图为例。 假如我们现在要从0号顶点开始，遍历上图中全部其他顶点。
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2024-01-25 22:06:52
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[图的dfs] 引入部分： [完全图] 完全图分为无向完全图与有向完全图 (1)无向完全图：对于一个无向完全图，其中每对不同的顶点之间都恰连有一条边相连。 n个顶点的无向完全图表示为Kn; Kn.edge = n*(n - 1)/2; (2)有向完全图：对于一个有向完全图，其中每对不同的顶点之间都恰 ...
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2021-07-21 17:21:00
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graphdfsbfs 1.clone graph2.copy list with random pointer3.topological sorting4.permutations5.subsets6.n queens7.subsetsII 8.palindrome partitioning9.c
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2019-04-10 21:26:00
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图结构： 非常强大的结构化思维（或数学）模型。如果您能用图的处理方式来规
原创
2022-08-24 16:18:37
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深度优先搜索 (Depth First Search, DFS)：void DFS ( Vertex V ) { visited[ V ] = true; for ( V 点 的每个邻接点 W ) &
原创
2015-09-15 20:51:34
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import java.util.Stack;public class DFSDemo { public static void main(String[] arg
原创
2022-11-24 16:38:38
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深度优先遍历（DFS） 思想： 一条路走到底，走到被访问过的结点,退回一个节点,遍历未访问的结点，重复此项工作。（遍历次序可能不同） 案例：根的先根遍历 代码（邻接矩阵）（连通图） void DFS(AMGraph G,int v)//v起始顶点 { int Visited[AMGraph.vexn ...
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2021-08-19 21:06:00
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typedef struct ANode//图的邻接表存储类型的定义 { int adjvex;//该边的终点编号 str
原创
2023-05-05 18:22:38
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根据搜索方法的不同，图的遍历方法有两种：深度优先遍历（DFS）和广度优先遍历（BFS）深度优先遍历(Depth-First Traversal)假设给定图G的初态是所有顶点均未曾访问过。在G中任选一顶点v为初始出发点(源点)，则深度优先遍历可定义如下：首先访问出发点v，并将其标记为已访问过；然后依次从v出发搜索v的每个邻接点w。若w未曾访问过，则以w为新的出发点继续进行深度优先
原创
2022-07-26 16:31:12
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总结伪代码：void DFS(u){ vis[u]=true;//设置u已经被访问 for(从u出发能到达的所有顶点v){//枚举从u出发可以到达的所有顶点v if(vis[v]==false){//若v未被访问 DFS(v);//递归访问v } } }void DFSTrave(G){//遍历图 for(G的所有顶点u){//对G的所有顶点u if(vis[...
原创
2022-09-19 15:53:36
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*javascript Dictionary 类 通过HashTable 分离链接法https://blog.csdn.net/fareast_mzh/article/details/82432507*javascript queue 队列类https://blog.csdn.net/fareast_mzh/article/details/82560296*图的遍历深度...
原创
2021-08-13 19:43:00
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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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题意：给出了n个点，m条边，k个传感器在那k个点上，然后是哪m条边，有一个要按顺序经过l个
原创
2023-06-29 00:08:15
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01 重建索引reindex是pandas对象的重要方法。该方法用于创建一个符合新索引的新对象。import pandas as pd
obj = pd.Series([4.5, 7.2, -5.3, 3.6],
index=['d','b','a','c'])
print(obj)Series调用reindex方法会按新索引重新排列。obj2 = obj.reindex(['a','b',
