1 前言基本现在的编程都会或多或少的设计到一些算法和数据结构，所以在这普及下。2 图图是数据结构中重要内容。相比于线性表与树，图的结构更为复杂。在线性表的存储结构中，数据直接按照前驱后继的线性组织形式排列。在树的结构中，数据节点以层的方式排列，节点与节点之间是一种层次关系。但是，在图的结构中数据之间可以有任意关系，这就使得图的数据结构相对复杂。2.1 定义定义：图(Graph)是由顶点的有穷非空集
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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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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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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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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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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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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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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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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一. 实验要求 实现利用邻接矩阵构造无向图的算法，在此基础上进行深度优先遍历和广度优先遍历。二. 实验目的 通过该实验，使学生掌握图的几种存储结构，理解图的深度优先和广度优先遍历算法的思想和实现办法三、设计思想 1.创建网图。网图是利用邻接矩阵来存储的。先从键盘输入图的顶点树vex和边数arc。创建一个正方形矩阵，边数等于vex。然后输入这vex个顶点的符号。再输入图中i个顶点和j个顶点相连，使矩
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2024-01-04 06:39:35
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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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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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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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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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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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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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一，理论部分无向图的遍历可用深度搜索（DFS）与广度搜索（BFS）深度搜索的基本方式是由图的一个节点1出发然后随机选一个与其相邻的节点2，接着在选择一个与其相邻的节点3，当一条路遍历完后再选择最近一个遍历过的、且相邻节点有未遍历过的节点，重复上述操作，直至将图的点遍历完。适合用栈进行执行广度搜索的基本方式是由图的一个节点出发，然后遍历所有与其相邻的节点，接着再遍历与相邻节点相邻的节点，重复上述步骤
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2023-10-19 11:17:11
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需求：用邻接表的方式建立一个无向图，并且对图进行深度优先遍历和广度优先遍历1.无向图的建立 需要两种节点： 头结点，表结点2.深度优先遍历dfs 是一种用于遍历或搜索树或图的算法。 沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。 当节点v的所在边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。 这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。 3.广度优先遍历bfs 宽度优先搜索，
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2023-12-26 13:18:26
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