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像素间的联系
邻域和邻接 如下图，以\(p\)像素为中心，图a，b，c分别为\(p\)的\(4-邻域N_4(p)\)、\(对角邻域N_D(p)\)、\(8-邻域N_8(p)\)。一个像素与其邻域中的其他像素是邻接的，对应的称为：4-邻接、对角邻接、8-邻接。 像素的连接 像素的连接需要考虑两个因素：邻接和灰度相似程度。当两个像素邻接，且它无向图邻接表
struct edgenode { int adjvex;//邻接顶点下标 int w;//权值 edgenode* next; }; struct vexnode { int data; edgenode* first; }; struct graph { vexnode list[100]; int numv, nume; }; void create(graph* G) { int i, j, k; cin >> G->nume >> G->nu图的存储结构 | 十字链表与邻接多重表存储结构
十字链表存储结构 十字链表(Orthogonal List)是有向图的另一种链式存储结构，可以看成是将有向图的邻接表和逆邻接表结合起来得到的一种链表，在十字链表中，有向图中每一条弧对应十字链表中的弧结点，而每一个顶点对应十字链表中的表头结点，如下所示： 在弧结点中有五个域，其解释分别如下：【数据结构】图
前面我们介绍了树这种数据结构，树是由n（n>0）个有限节点通过连接它们的边组成一个具有层次关系的集合，把它叫做“树”是因为它看起来像一棵倒挂的树，包括二叉树、红黑树、2-3-4树、堆等各种不同的树，有对这几种树不了解的可以参考我前面几篇博客。而本篇博客我们将介绍另外一种数据结构—邻接表存储图的连通分量数
弗洛伊德算法进行预处理 如果 i -> k && k -> j 那么就有 i -> j ，弗洛伊德算法时间复杂度为 n^3。具体做法为将集合中每一个数拿出，再双重循环遍历起点 i 和重点 j ，如果 i 到 j 之间可以通过 k 相连接，则 i 到 j 之间可达。 双重循环求解 从集合中拿出一个点，如果它不属于已知任何一IS-IS
NET NET(Network Entity Title，网络实体名称)是OSI协议栈中设备的网络层信息，主要用于路由计算，由区域地址(Area ID)和System ID组成。 在IP网络中运行IS-IS时，只需配置NET，根据NET地址设备可以获取到Area ID和System ID 每台运行IS-IS的网络设备至少需要拥有一个NET，当然，一台设备也可数据结构--邻接矩阵、邻接表
邻接矩阵 邻接表 在邻接矩阵中，算法需要遍历邻接矩阵的每一个点，而邻接矩阵有n*n个点，所以时间复杂度是O（n*n）。 在邻接表中，就是要依次访问每个顶点，然后在每个顶点中依次访问每条边，把这些边的终点的入度+1。也就是每个顶点和每条边依次要各访问一遍，所以时间复杂度是O（n动态规划：有依赖的背包 树形DP+分组背包
有依赖的背包 题目：10. 有依赖的背包问题 - AcWing题库 思路： 先构建DP二维数组 ，DP[I][J] 代表以i为起点装体积为J的物品能获得的最大价值。我们先从根开始搜索，设价值数组为W[] 体积数组为 V[] ，搜索到的结点为U， 对于U这个结点来说，我们先初始化，DP[U][i],数据结构篇_知识点板块_第六章图
数据结构篇为本人考研时所写笔记，包括知识点和编程思想两大板块，笔记内容依据王道数据结构考研书所写，但比书本上知识更加生动形象，愿本篇章能对您有所帮助 六、图 （一）图的基本概念 （二）图的存储 邻接矩阵法（又称数组表示法）： ① 用一个一维数组存储图中顶点信息，一个二维数组存储图的200 邻接表
视频链接： // 邻接表 头插法 #include <iostream> #include <cstring> #include <algorithm> #include <vector> using namespace std; const int N = 510,M = 3000; int n,m,a,b,c; int h[N],e[M],w[M],ne[M],idx; void add(int a,int邻接表存树
我们用邻接表存储的时候，就是将这个点的所有直接子节点存储在以这个点为开头的链表上。 必须的变量 e[i]：第i个编号对应的点。 h[i]：a这个点所连接的第一个直接子节点的编号。 ne[i]：第i个编号的点的下一个点 idx：当前存储到的编号 加边操作 也就是将a点的新边对应的点b接到a链表表头（10-1）图
来源： 图的基本概念 图是一种数据结构，其中结点可以具有零个或多个相邻元素。两个结点之间的连接称为边。 结点也可以称为顶点。如图： 顶点(vertex) 边(edge) 路径 路径: 比如从 D -> C 的路径有1) D->B->C2) D->A->B->C 无向图 无向图： 顶点之间的连接没有方向，比如A一些常用的算法（时常更新）
导语：最近在刷牛客，在做了一些题目之后，整理了一些思路非常好的算法，在此做些记录，当然仅仅是算法的思路，因为我个人觉得学习算法，更多的是去掌握不同算法的思路及特性，而代码只是实现他的工具，在此希望能够帮助大家，同时如果某些概念或者用词不准确，欢迎指正！（ps：将题目或者业务需求进行数据结加权无向图-邻接表方式
【理论知识，可以参考这边】 加权无向图的数据结构 【lua实现】 1 local WeightedGraph = {} 2 WeightedGraph.__index = WeightedGraph 3 4 function WeightedGraph.new() 5 local obj = {} 6 setmetatable(obj, WeightedGraph) 7 8 obj:ctor() 9有向图-邻接表方式
【理论知识可以参考这边】 有向图的邻接链表实现 有向图的可达性与寻路 【lua实现】 1 local DGraph = {} 2 DGraph.__index = DGraph 3 4 function DGraph.new() 5 local obj = {} 6 setmetatable(obj, DGraph) 7 8 obj:ctor() 9 return obj 106-2 邻接表存储图的广度优先遍历 (20 分)
6-2 邻接表存储图的广度优先遍历 (20 分) 试实现邻接表存储图的广度优先遍历。 函数接口定义： void BFS ( LGraph Graph, Vertex S, void (*Visit)(Vertex) ); 其中LGraph是邻接表存储的图，定义如下： /* 邻接点的定义 */ typedef struct AdjVNode PtrToAdjVNode; struct AdjVNod数据结构（C语言版）-- 图笔记
图 1、图的定义和基本术语①.图的定义②.图的基本术语 2、图的类型定义3、图的存储结构①.邻接矩阵②.邻接表④.十字链表④.邻接多重表 4、图的遍历①.深度优先搜索②.广度优先搜索 5、图的应用①.最小生成树②.最短路径③.拓扑排序④.关键路径 6、总结7、例题与应用 1图的遍历
图的遍历 同树的遍历，图的遍历也是从一个顶点开始，逐个顶点遍历；但是图的结构相比树要复杂的多，在遍历的过程中，相比树也要复杂的多，因为图的每个顶点都有可能和其他顶点邻接，多以在比那里图的时候，需要注意的就包含是否该顶点被重复遍历了；所以这里就通过建立一个辅助数组，来记录每个顶图的遍历
6.5 图的遍历 和树的遍历类似，图的遍历也是从图中某一顶点出发，按照某种方法对图中所有顶点访问且仅访问一次。 图的遍历算法是求解图的连通性问题、 拓扑排序和关键路径等算法的基础。 然而，图的遍历要比树的遍历复杂得多。 因为图的任一顶点都可能和其余的顶点相数据结构---图的遍历和最小生成树
目录图的遍历深度优先搜索算法实现邻接矩阵表示图的深度优先搜索遍历邻接表表示图的深度优先搜索遍历广度优先搜索算法实现总结图的应用---最小生产树生成树的特点MST性质解释普里姆算法算法实现克鲁斯卡尔算法算法实现 图的遍历 由于图的任一顶点都可能与其他的顶点相邻接，所以访6.4 图的存储结构
6.4 图的存储结构 6.4.1邻接矩阵 1.邻接矩阵表示法 邻接矩阵：表示顶点之间相邻关系的矩阵。 邻接矩阵表示法：运用二维数组 用两个数组分别存储顶点信息和邻接矩阵 一维：存储顶点信息 二维：存储邻接矩阵 #define MaxInt 32767 //表示极大值，即无穷#define MVNum 100 //最大顶点数typ数据结构--图的基础知识
图 定义 图(Graph)， 又V和E两个非空集合构成，表示为G = (V,E); 其中，V表示的是图G中的顶点的又穷非空集合；E表示的是图G中的两个顶点之间连接的边的有穷集合； V(G),E(G)通常分别表示G的顶点集，边集； ps: 一个图，可以没有边，也就是E(G)可以为空，但是V(G)不能 图的基本术语 无向边: 若顶点vi图数据结构——邻接表
#define MaxVertexNum 100 typedef struct ArcNode( //边表节点 int adjvex; struct ArcNode *next; }ArcNode; typedef struct VNode{ //顶点表节点 VertexType data; ArcNode *first; }VNode, AdjList[MaxVertexNum]; typedef struct{ AdjList无向图的邻接矩阵建立及DFS和BFS遍历
一.图的定义 定义：图（Graph）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。 图的分类: 图是按照无方向和有方向分为无向图和有向图。 左图为无向图是由顶点和边构成，右图为有向图是由顶点和弧（有向边构成）。弧有弧邻接表和逆邻接表的构建
一、邻接表 1.为什么需要邻接表？ 答：当遇到的是稀疏图的情况下如果用邻接矩阵去存储的话，时间复杂度会是O(n^2)，空间复杂度也会是O(n^2)，其实这样是非常划不来的，因为你有很多空间没有用掉，所以就有了邻接表的存储方式 2.邻接表是什么？ 答：可以把它当做一个链表来