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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

图及其算法 1.图的基本概念及相关术语 图Graph的概念 图Graph是比树更为一般的结构,也是由节点和边构成 实际上树是一种具有特殊性质的图 图可以用来表示现实世界中很多事物 道路交通系统、航班线路、互联网连接、或者是 大学中课程的先修次序 一旦我们对图相关问题进行了

「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