有向图_51CTO博客
一、1.主要参考:https://baike.baidu.com/item/%E5%9B%BE/13018767#6_12.基本概念:(Graph):点(Vertex)与边(Edge)组成的集合,进一步可以分为、无,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。:图中的边具有方向无:图中的边没有方向连通:图中任意顶点间弧连通弧:图中的边,在有图中可分
#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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目录一、。 二、拓扑排序。(1)检测图中是否环。 (2)基于深度优先的顶点排序(拓扑排序)。(3)拓扑排序。三、加权。(1)加权边。 (2)加权。四、最短路径-Dijstra算法。  一、。 package 的入门.; import 线性表.线性表_队列.Queue; public class
在进行编码前要简单介绍几个知识点:,邻接矩阵,可达矩阵、邻接矩阵、可达矩阵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。 这种也表示两个因素的相互影响关系,再结合上面的,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
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 void createMGraph(AGraph *a) { //
转载 2023-08-30 17:35:10
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的定义:  在数据结构中是中一对多的关系,一般分为无与无  常用 邻接矩阵 或者 邻接链表 来表示图中结点的关系  ⑴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7-1所示的无G1和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,
转载 2023-07-27 14:12:03
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一、什么是DAG?无环(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
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,强连通分量强连通定义:在有G中,如果任意两个不同的顶点相互可达,则称该有是强连通的。举个例子:下图三个子(强连通分量):{1,4,5},{2,3},求强连通分量的作用:把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
  在有图中,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,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深刻的影响,使得有和无的处理大有不同。    1.术语  虽然我们为的定义和无几乎相同(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
   在图形结构中,结点之间的关系可以是任意的。一、  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。  (directed network):从一个顶点指向另一个顶点。用有序对<u,v>表示  无:用无序对(u,v)代替有序对。  网:的边上有正的权值。  无向网:无的边上有正
概念: DAG 就是无环. (也可以看做一棵树)[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,分辨也很简单就是 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。 因为DAG很多性质并且结构简单,所以能够化为DAG当然首选。如果题目给了一个DAG,可以考虑如下方向 : 1 > . topo序来维护
1 基本概念无:即的边没有方向,边一般用弧形括号表示()的边有方向,边一般用尖括号表示<>完全的每两个顶点之间有边链接连通的每两个顶点之间有路径链接无完全:无图中,任意两个顶点之间都存在边。完全图中,任意两个顶点之间都存在方向互为相反的两条弧。2 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
转载 2023-07-07 20:01:23
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在无的基础上,稍作修改就可以实现有:1)public void addEdge(int start,int end)在无图中要调用2次private void addEdgeToVNodeList(VNode node,Edge edge),将2个端点的边链表中都加上边,图中只需要在一个方向添加2)public void removeEdge(int start,int end)同上
转载 2023-08-20 12:44:03
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洛谷某题题目描述如题,给出一个,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、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
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:深度优先遍历、广度优先遍历、连通分量、最短路径; :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 :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):互相连通的顶点; 可达性():一个顶点可以到达另外一个顶点
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
转载 2024-01-02 13:27:14
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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
的两种遍历方式 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,这一过程就叫做的遍历。根据遍历路径的不同,通常有两种遍历的方法:深度优先遍历和广度优先遍历。它们对无都适用。的遍历算法是求解的连通性问题、拓扑排序和求关键路径等算法的基础。的遍历算法设计需要考虑三个问题
  的基本定义:由一组顶点和一组边组成,每条边连接着有序的一对顶点。import java.util.InputMismatchException; import java.util.NoSuchElementException; public class Digraph { private final int V; // number of verti
一.的表示1.类似无的表示,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)表示添加一条v->w的边2.代码实现package com.cx.graph; import edu.princeton.cs.algs4.Bag; //的表示 public class Digraph { privat
转载 2023-06-19 23:50:03
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