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
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
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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
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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
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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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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
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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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
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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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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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
1.“图”这部分分为无向图 、有向图、无向网（带权图）、有向网（带权图）四个内容。图的顺序存储：邻接矩阵的存储形式图的链式存储与顺序存储的组合：邻接表的存储形式2.图的邻接矩阵存储（1）无向图：无向图的邻接矩阵是对称的，是一个对称矩阵顶点i的度=第i行（列）中1的个数特别：完全图的邻接矩阵中，对角元素为0，其余为1
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2023-10-15 19:41:59
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图的基本术语有向图：图中的每条边都有方向的图叫有向图。此时，边的两个顶点有次序关系，有向边 < u,v>成为从顶点u到顶点v的一条弧，u成为弧尾（始点），v成为弧头（终点），即有向图中弧 < u,v>和弧 < v,u> 表示不同的两条边。无向图：图中的每条边没有方向的图。边的两个顶点没有次序关系，无向图用边(u,v)表示对称弧< u,v>和<
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
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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数据结构2第七章图的定义7.2.1各种图的定义7.2.2图的顶点和边间关系7.2.3连通图相关术语连通图的生成树7.4图的存储结构7.4.1邻接矩阵7.4.2邻接表7.4.3十字链表7.4.4邻接多重表7.4.5边集数组7.5图的遍历7.5.1深度优先遍历DFS 第七章图的定义7.2.1各种图的定义无向边：l两顶点间无方向，用无序偶对表示 无向图：任意两顶点之间的边都是无向边，则为无向图，顶点
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
textline = '1 2 3'
fh = open('test.edgelist','w')
d = fh.write(textline)
fh.close()
G = nx.read_edgelist('test.edgelist', create_using=nx.DiGrap
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2023-05-19 16:20:39
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问题：给出一个算法，用它来确定一个给定的无向图G=(V,E)中是否包含一个回路。所给出的算法的运行时间为O(V)，这一时间独立于|E|解答：我们都知道对于一个无向图而言，如果它能表示成一棵树，那么它一定没有回路，并且有|E|=|V|-1，如果在这个树上添加一条边，那么就构成了回路，如果在这个树中去掉一个边就成了森林（注意：如果只是限定|E|<|V|-1它不一定是森林，它当中可能存在无向连通子
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2023-10-21 13:23:53
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有向图的介绍引入在实际生活中,很多应用相关的图都是有方向性的,最直观的就是网络,可以从A页面通过链接跳转到B页面,那么a和b连接的方向是a->b,但不能说是b->a,此时我们就需要使用有向图来解决这一类问题,它和我们之前学习的无向图,最大的区别就在于连接是具有方向的,在代码的处理上也会有很大的不同。定义有向图（Digraph或Directed graph）是一副由一系列顶点和连接顶点之
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2023-09-07 15:35:19
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需求搜索水质监测自动站上游及下游的其他自动站，以有向图的形式展示在web端，最终效果图如下代码1、使用Python的networkx包进行有向图的构建 2、使用Cytoscape前端js库绘制有向图安装依赖pip install networkx==2.5 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple后端代码import json
from functoo
