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
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2024-04-09 14:28:18
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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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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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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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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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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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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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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
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2024-06-18 18:37:13
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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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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
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2023-12-11 09:53:44
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### 如何在Python中实现有向图
在现代计算机科学中，有向图是一种重要的数据结构，广泛应用于网络、社交分析、路径搜索等领域。如果你是一名刚入行的开发者，可能会对如何在Python中实现有向图感到困惑。在这篇文章中，我将带你逐步实现一个有向图，并解释每一步的过程。
#### 实现流程
我们可以将实现有向图的过程划分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
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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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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图的定义既然了解到图，想必都了解线性表和树形结构，他们都属于简单结构 线性表：一对一关系，每个元素对应前驱和后继。 树形结构：一对多关系，一个根结点对应多个孩子。名称解释： 图：多对多关系，是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成，通常表示为：G（V,E），其中，G表示一个图，V是图G中顶点的集合，E是图G中边的集合。图不能为空，而线性表和树可以为空表或空树。边：无方向 弧：有方向 无向边：顶
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2024-08-13 10:03:26
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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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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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几个概念：1.连通图：从任意一个顶点都存在一条路径到达另一个任意顶点。非连通图由若干连通图组成，都是极大连通子图。 2.树是一个无环连通图。连通图的生成树是其一个子图，拥有图的所有顶点。 3.二分图 一种能够将所有节点分为两部分的图。简单的说，如果按双色上色，二分图的任意两个相邻的顶点的颜色不同。 4. 两个顶点通过一条边连接，称为相邻的。顶点的度数为与他相连的边的总数。有向图中的度数分为入度和出
一.networkx1.用于图论和复杂网络2.官网：http://networkx.github.io/3.networkx常常结合numpy等数据处理相关的库一起使用，通过matplot来可视化图 二.绘制图1.创建图1 import networkx as nx
2 import matplotlib.pyplot as plt
3
4 G=nx.Graph()#创建空图，无
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2024-02-18 12:30:12
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# 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 |
|
