#include <stdio.h>
#define N 20
#define TRUE 1
#define INF 32766
#define INFIN 32767
typedef struct {
int vexnum, arcnum;
char vexs[N];
int arcs[N][N];
} graph;
void createGraph_w(graph *g,
原创
2023-06-28 22:13:31
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图的定义: 图在数据结构中是中一对多的关系，一般分为无向图与无向图 常用 邻接矩阵 或者 邻接链表 来表示图中结点的关系 ⑴图是由顶点集V和顶点间的关系集合E（边的集合）组成的一种数据结构 ⑵用二元组定义为：G=（V,E）。 例如： 对于图7-1所示的无向图G1和有向图G2，它们的数据结构可以描述为： G1=(V1,E1)， 其中 V1={a,b,c,d},E1={(a,
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2023-07-27 14:12:03
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目录一、有向图。 二、拓扑排序。（1）检测有向图中是否有环。 （2）基于深度优先的顶点排序（拓扑排序）。（3）拓扑排序。三、加权有向图。（1）加权有向边。 （2）加权有向图。四、最短路径-Dijstra算法。 一、有向图。 package 图的入门.有向图;
import 线性表.线性表_队列.Queue;
public class
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2023-09-05 13:43:30
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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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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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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
在有向图中，边是单向的：每条边连接的两个顶点都是一个有序对，它们的邻接性是单向的。许多应用都是天然的有向图，如下图。为实现添加这种单向性的限制很容易也很自然，看起来没什么坏处。但实际上这种组合性的结构对算法有深刻的影响，使得有向图和无向图的处理大有不同。 1.术语 虽然我们为有向图的定义和无向图几乎相同（将使用的部分算法和代码也是），但为了说明边的方向性而产生的细小
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2023-07-14 00:55:38
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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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图很重要
本词条缺少
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最小树形图，就是给有向带权图中指定一个特殊的点root，求一棵以root为根的有向生成树T，并且T中所有边的总权值最小。
最小树形图的第一个算法是1965年
朱永津和
刘振宏提出的复杂度为O(V
在图形结构中，结点之间的关系可以是任意的。一、图 图由定点（vertex）和边（edge）两个有限集合组成：Graph=（V，R） V是定点集，R={E}，E是边集。 有向图（directed network）:从一个顶点指向另一个顶点。用有序对<u,v>表示 无向图：用无序对(u,v)代替有序对。 有向网：有向图的边上有正的权值。 无向网：无向图的边上有正
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2023-07-25 20:54:16
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文章目录一、图1. 图的分类2. 图的存储结构3.实现4.遍历(1)广度优先遍历(2)深度优先遍历5.最短路径 一、图1. 图的分类无向图：边没有方向。边与边之间的关系仅仅是连接。有向图：边不仅连接顶点，并具有方向性.带权图：边带着权重。2. 图的存储结构顺序存储链式存储线性表：仅有的关系就是线性关系。 树：有清晰的层次关系。 图：集合中每一个元素都可能有关系，图由顶点和边构成，所以要存储图形结
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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概念： DAG图 就是有向无环图. （也可以看做一棵有向树）[注意图不一定是连通的]。 一般要么是题目中给你提供这样的图，分辨也很简单就是 有向边并且无环 （重边的话要考虑会不会影响就够了），要么就是 用强连通分量scc+缩点来自己构建一个DAG图。 因为DAG有很多性质并且结构简单，所以能够化为DAG图当然首选。如果题目给了一个DAG图，可以考虑如下方向 ： 1 > . topo序来维护
洛谷某题题目描述如题，给出一个有向图，请输出从某一点出发到所有点的最短路径长度。输入格式第一行包含三个整数 n,m,s，分别表示点的个数、有向边的个数、出发点的编号。接下来 m 行每行包含三个整数 u,v,w表示一条 u→v 的，长度为 w 的边。输出格式输出一行 n 个整数，第 i 个表
在无向图的基础上，稍作修改就可以实现有向图：1）public void addEdge(int start,int end)在无向图中要调用2次private void addEdgeToVNodeList(VNode node,Edge edge)，将2个端点的边链表中都加上边，有向图中只需要在一个方向添加2）public void removeEdge(int start,int end)同上
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2023-08-20 12:44:03
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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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一.有向图的表示1.类似无向图的表示，区别在于，边有方向性。用adj(v)表示由v指出的边所连接的顶点，此时不具有对称性。用addEdge(v,w)表示向有向图添加一条v->w的边2.代码实现package com.cx.graph;
import edu.princeton.cs.algs4.Bag;
//有向图的表示
public class Digraph {
privat
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2023-06-19 23:50:03
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图的结构和算法很常用，基于《算法4》中的描述，总结手撕了一波； 包含以下图的基础算法： 无向图：深度优先遍历、广度优先遍历、连通分量、最短路径； 有向图：深度优先遍历、广度优先遍历、可达性分析、最短路径；一些概念 图：顶点和边构成； 自环：一条连接一个顶点和其自身的边； 平行边：连接同义对顶点的两条边； 连通分量(无向图)：互相连通的顶点； 可达性(有向图)：一个顶点可以到达另外一个顶点
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
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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