# 如何使用 Python 实现图论算法
图论是一门研究图的数学理论，图是由节点（或称顶点）和连接这些节点的边组成的。在计算机科学中，图论的应用非常广泛，例如社交网络、路线查询、网络流量分析等。本篇文章将指导你如何使用 Python 实现一些基础的图论算法。
## 实现流程
我们可以将整个图论算法的实现过程分为以下几步：
| 步骤 | 描述
1. 前言前段时间和几位小伙伴一起学习数学建模，其中解决拼接碎纸片问题(2013年全国大学生数学建模B题1)时候使用了图的模型，虽然Matlab解决具体的图论问题有很好用的工具箱，但由于组里的小伙伴大多使用Python，所以还是希望能使用Python来解决图论相关的问题(其实主要还是Matlab用的比较菜的缘故)。于是我们发现了Python图论相关的package——NetworkX，在接下来的过
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2024-08-09 12:01:09
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一、无负权值的单源最短路径模型（Dijkstra）Dijkstra算法适用于单源、无负权值、有向图或无向图的最短路径模型1、基本模型以下图为例，求节点0到其他节点的最短路径2、代码实现 import networkx as nx
#创建有向图
graph = nx.DiGraph()
#创建下标为0开始的6个节点
graph.add_nodes_from(range(0, 6))
#输入
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2023-12-16 19:29:28
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图论中所谓的“图”是指某类具体事物和这些事物之间的联系。如果我们用点表示这些具体事物，用连接两点的线段（直的或曲的）表示两个事物的特定的联系，就得到了描述这个“图”的几何形象。图论为任何一个包含了一种二元关系的离散系统提供了一个数学模型，借助于图论的概念、理论和方法，可以对该模型求解。我们首先通过一些例子来了解网络优化问题。例1 最短路问题（SPP－shortest path problem）一名
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2023-07-06 19:07:29
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play-with-graph 玩转图论算法第一个问题关于图的表示图的表示社交网路图的分类算法无向无权图无向有权图有向无权图有向有权图图的基本概念无向无权图没有自环边，没有平行边， 称为简单图联通分量一个图的所有节占不一定全部相连一个图可能有多个联通分量无环图树是一种无环图。无环图不一定是树联通的无环图就是树包含所有顶占边数V·1， 一定是联通图的生成树吗？不是！一个图一定有生成树吗？没有一个顶点
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2023-08-22 16:53:57
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图论算法之最短路径是什么？图（graph）是数据结构和算法学中最强大的框架之一（或许没有之一）。图几乎可以用来表现所有类型的结构或系统，从交通网络到通信网络，从下棋游戏到最优流程，从任务分配到人际交互网络，图都有广阔的用武之地，而最短路径求解问题是图论的研究的重点之一。最短路径表示用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。解法种类？（1）D
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2023-07-11 11:26:47
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1、图的基本概念和相关术语顶点Vertex:顶点具有名称标识key，也可以携带数据项payload 边edge：作为两个顶点之间的关系表示，边连接两个顶点，边可以是无向或者有向的，相应的图称为无向图和有向图 权重weight：为了表达一个顶点到另一个顶点的代价，可以给边赋权。例如公交网络中两个站点的距离，时间和票价。 一个图可以定义为顶点和边的集合，G=(V,E)，V是顶点的集合，E是边的集合，E
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2024-02-29 17:47:27
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说明 弥补一下图论方面的欠缺 最短路 定义: V:图中的点数 E:图中的边数 链式前向星 \(O(V + E)\) 常数小 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; using ll = long long int; namespace Forwar ...
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2021-10-11 15:08:00
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图(Graph)是一种用来对某些现实问题进行建模的抽象的数学结构，这些问题从逻辑上可以被划分成一系列相互连接的节点。其中的节点称为顶点(vertex)，顶点之间的连接称为边(edge)。比如地铁线路就可以看作由图表示成的运输网络。每一个顶点都代表一个地铁站，而顶点之间的边则表示两个地铁站之间的路径。如果想知道某个站点到另一个站点的最短路径，图算法就能发挥作用。实际上，图算法可以被应用到任何类型的网
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2024-03-12 11:28:59
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学习编程、学习Python最好的方式就是练习，哪怕是新手，只要不断地敲代码输出，肯定会有神效。Python的练手项目很多，特别是Github上，建议不管新手、老司机都去看看。这里推荐给大家一个Gitthub上练习的项目，算法仓库-algorithms。https://github.com/keon/algorithms这里面集合众多核心算法的Python实现，比如排序、图计算、回溯、队列、流计算、
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2023-08-25 16:56:48
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则我们便可以得到最后的最短路径就是 e[1] [k] + e[k] [2]，其中 e[1] [k] 包含之前所有 k -1 k-1 k，条公路的长度，公路是双向的。
原创
2023-03-15 08:54:43
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//邻接矩阵存储结构定义例如以下：
//邻接矩阵包括两种数组：顶点表和边表
#define MaxVertexNum 100 //顶点数目的最大值
typedef char VertexType; //顶点的数据类型
typedef int EdgeType; //带权图中边上权值的数据类型
typedef struct{
VertexType Vex[MaxVertex
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2017-04-19 12:52:00
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图论算法 - Dijkstra 概述用法及详解
原创
2023-07-21 10:43:45
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遍历：系统地访问图中的所有顶点，这是绝大多数图算法的基础。BFSDFS贪心算法：在每一步选择中都采取当前状态
文章目录图论——遍历算法DFS遍历BFS遍历图论——遍历算法DFS遍历深度优先搜索，以深度优先，直到走不下去，回退，对应的数据结构stack对于上图dfs的流程如下第一个节点0入栈，把0标记为已访问遍历0的所有邻接顶点，如果没有被访问就入栈，1入栈，1已访问遍历1的所有邻接顶点，如果没有被访问就入栈，3入栈，3已访问遍历3的所有邻接顶点，如果没有被访问就入栈，2入栈，2已访问遍...
原创
2021-07-12 11:09:46
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匈牙利算法
匈牙利算法是一种用于求解任务分配问题的组合优化算法，用于解决最大匹配问题。假定存在a个人和b个任务，每个人对应多个任务，每个任务也对应多个人，我们希望提供一种策略，尽可能的为每个人分配一个独立的任务，则可以使用匈牙利算法。基本概念图的基本概念二分图设G = (V, E)是一个无向图，表示V个顶点，E条边。若能将G的顶点V划分为两个不想交的子集
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2023-11-03 11:19:05
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Python绘图库太多不知道选哪个，即使选择了某一个绘图库后，也不知道怎么学。本文将会带大家梳理matplotlib、seaborn、plotly、pyecharts的绘图原理，不会学的那么费劲！1. matplotlib绘图原理关于matplotlib更详细的绘图说明，大家可以参考下面这篇文章，相信你看了以后一定学得会。matplotlib绘图原理：http://suo.im/678FCo1)绘
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2023-08-15 13:07:20
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强连通分量模板（强联通分量个数+缩点）#include#include#define MAXn 100000#define MAXm 2000000using namespace std;int dfn[MAXn],low[MAXn],head[MAXm],st[MAXn],belong[MAXn]...
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2017-04-14 09:46:00
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单源最短路 Dijkstra + 邻接矩阵 O(V2 + E) Dijkstra + STL priority_queue + 链式前向星 O((V + E)lgV) Dijkstra + STL priority_queue + 邻接表 O((V + E)lgV) Bellman-Ford O(V
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2018-08-25 22:10:00
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Key word：①BFS转换Dijkstra②其他关系转化为最短路③反向建边及反向Dijkstra④稠密图、稀疏图⑤链式前向星⑥Vector建图⑦超级源点&汇点详解：1.BFS转换Dijkstra： 对于一些路...
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2019-08-29 17:16:00
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