AddEdge

首页 > TAG信息列表 > AddEdge

图解拓扑排序+代码实现

铺垫有向图：我们这节要讲的算法涉及到有向图，所以我先把有向图的一些概念说一下，文章后面就不做解释啦。首先有向图节点与节点之间是用带箭头的线连接起来的。节点有出度和入度的概念，连线尾部指向的节点出度加1，连线头部，也就是箭头指向的节点入度加1。看下面这个例子，A的入度为0，出度为

数据结构：图的遍历

邻接矩阵的遍历 //无向图的邻接矩阵存储 public class UndirectedMatrixGraph { private ArrayList vertexList;//存储顶点的集合 private int[][] edgeMatrix;//存储边的邻接矩阵 private int numOfVertex;//顶点的个数 private int numOfEd

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

Dijkstra计算加权无向图的最短路径

【理论知识的，可以参考】漫画：图的最短路径问题最短路径算法该算法得到的是单源最短路径，即起点到任意目标点的距离【lua实现】 1 local Dijkstra = {} 2 Dijkstra.__index = Dijkstra 3 4 function Dijkstra.new(g) 5 local obj = {} 6 setmetatable(obj, Di

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 10

题解 nkoj9162 改色找根

\(1\le n,m\le 2\times 10^5\)。考虑一个简单直接的建图，若将 \(a\) 颜色作为树根需要将 \(b\) 颜色变为 \(a\)，从 \(a\) 向 \(b\) 连边。枚举每个颜色 \(a\) 的所有点，用类似虚树的方法找出所有 \(a\) 颜色依赖的颜色并连边。连边可以用倍增优化建图。倍增优化建图和倍增是一样的

计蒜客 T1658 热浪

题目链接：计蒜客 T1658 热浪题目大意：题解：单源最短路模板。 #include <cstring> #include <iostream> #include <queue> using namespace std; #define INF 0x3f3f3f3f #define io_speed_up ios::sync_with_stdio(false), cin.tie(0), cout.tie(0) int cnt, head[2510], dis

人工智能导论实验一：搜索算法求解问题

实验一：搜索算法求解问题一、实验目的掌握有信息搜索策略的算法思想；能够编程实现搜索算法；应用A*搜索算法求解罗马尼亚问题。二、实验平台课程实训平台https://www.educoder.net/paths/369 三、实验内容及步骤实训内容：2-1第三章通过搜索进行问题求解 1：创建搜索树； 2：实现

LG7737 [NOI2021]庆典

[NOI2021] 庆典前言调了 2 天才过掉。。。仔细想想，整个思考过程还是很有借鉴意义的。解题思路我们拿到的是一个有意思图，我们考虑一步一步将图转化。最好处理的图类型是什么？是树，我们能否把原图转化为在叶向树上的问题呢？ step 1 我们容易想到将一个有向图通过缩点转化为 DAG。

04.图的最小生成普利姆和克努斯卡尔

一、克努斯卡尔的代码实现 1. 图的邻接矩阵实现 mgraph.go package graph import "errors" const MaxSize = 20 type MGraph struct { Edges [MaxSize][MaxSize]int EdgeNum int Nodes []string Indexs map[string]int } type Edge struct { NodeStart, NodeEn

图（1）--图的表示和搜索

一、图的概念图：图是由一组顶点和一组能够将两个顶点相连的边组成的顶点：用一张符号表来为顶点的名字和0到V-1的整数值建立一一对应的关系，顶点可以表示一个城市，一个网页等边：两个顶点之间的连接关系邻接：两个顶点通过一条边相连，说明两个节点邻接，这条边依附于这两个顶点子图：由一

拓扑排序

/** * 拓扑排序 * 凡是需要通过局部顺序来推到全局顺序的，使用拓扑排序来解决。 * 还可以使用拓扑排序来检测图中环的存在。 * * * 假设几个源文件之间两两之间的依赖关系已知，如何确定一个全局的编译的顺序呢？ * 比如a依赖b，b依赖c，d依赖b * 那么编译顺序就是 c->b->a->d

图解Janusgraph系列-官方测试图：诸神之图（Graph of the gods）分析

大家好，我是洋仔，JanusGraph图解系列文章，实时更新~ 图数据库文章总目录：整理所有图相关文章，请移步(超链)：图数据库系列-文章总目录地址：https://liyangyang.blog.csdn.net/article/details/111031257 源码分析相关可查看github（码文不易，求个star~）： https://github.com/YYDreamer/

Python数据结构与算法(7)--图及其算法

「POJ2175」Evacuation Plan

题目点这里看题目。分析显而易见的方法：直接建图跑一个最小费用最大流，然后比较自己得到的结果和给出的方案。但是这里有 \(O(n^2)\) 条边，再加上流量可以被构造得很大，因此这种方法不出所料地超时了。注意到，题目给出的方案一定是一个最大流的方案，但不一定是最小费用的方案。换句

CF1473E Minimum Path（拆点+最短路）

CF1473E Minimum Path descriptionsolutioncode description 题目链接 solution 看到 ∑ i = 1

C#与数据结构--图的遍历

参考网址：https://www.cnblogs.com/abatei/articles/1215114.html 8.2 图的存储结构图的存储结构除了要存储图中各个顶点的本身的信息外，同时还要存储顶点与顶点之间的所有关系（边的信息），因此，图的结构比较复杂，很难以数据元素在存储区中的物理位置来表示元素之间的关系，但也正是由于其

上机7_图

题目已知一个图的顶点集V和边集G分别为V={0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}，E={<0, 1>, <0, 2>, <1, 3>, <1, 4>, <2, 4>, <2, 5>, < 3, 6>, < 3, 7>, <4, 7>, <4, 8>, <5, 7>, < 6, 7>, <7, 8>}，若采用邻接表存储，并且每个顶点邻

CF1100G Tree-Tac-Toe 题解

这题在 CF rating 是 3100+，听了讲评之后感觉醍醐灌顶。如果您不看题解就 AC，那您是真的强。首先，我们发现，黑不可能赢。接下来，考虑一种简单的情况：没有任何点初始时有颜色。情况 1：树中有一个点 \(A\) 的度大于等于 \(4\)。我们假设它连着 \(B,C,D,E\) 等点。那么，白方下 \(A\)，不妨

最短路径(C语言, floyd算法)

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <stdbool.h> /* * 代码实现<<大话数据结构>>p267 图7-7-13,和dijkstra算法同一张图 * v0至v8分别用ABCDEFGHI代替 * 时间复杂度O(n)^3, 虽然比dijkstra O(n)^2慢，但是可以求得任意顶点间的最短路径及开销 */ #define MAX 9 #

最短路径(dijkstra算法, C语言)

image-20210416154158052.png #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <stdbool.h> /* * 代码实现<<大话数据结构>>p262 图7-7-7,v0至v8分别用ABCDEFGHI代替 * 执行完此算法可以通过2个数组得到源点到任意1个终点的最短路径及开销 */ #define MAX 9 #define INFINITY

线段树优化建图的速成

前言这个东西比较简单易懂。正文问题引入 ⇒ \Rightarrow ⇒ CF786B （PLUS）现在有一个 n (

[SNOI2019]通信

题目传送门 to LOJ 思路题目意思很简单。网络流建模很容易。每个点开两个点 i i i 和 i ′

递归遍历二维数组，图的邻接矩阵，深度优先搜索dfs

一.递归遍历二维数组，即深度优先搜索　　主要是向右，向下搜索 public class DFSTest1 { public static void main(String[] args) { int[][] a1 = new int[][]{ {1,2,3,4}, {5,6,7,8}, {9,10,11,12}, };

CF 1473E Minimum Path

题意单源最短路，这里的最短路定义为 \(\sum_{i=1}^kw_i - max_{i=1}^kw_i + min_{i=1}^kw_i\) 就是普通的路径长度减去路径上最大的边权再加上最小的边权思路分层图跑 Dij ，可以搞成两个操作，一个是使边权变成 0 ，还有一个是把边权变成两倍。这样可以使得最短路中变成 0 的一定是