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LeetCode_除法求值
剑指 Offer II 111. 计算除法 399. 除法求值 class Solution { public: vector<double> calcEquation(vector<vector<string>>& equations, vector<double>& values, vector<vector<string>>& queries) { vector<double图（3）-- 最短路径
一、加权有向图 一幅由V个顶点和E条有方向有权重的边构成的图 package 图; public class DirectedEdge { private int v;//顶点 private int w;//顶点 private double weight;//权重 public DirectedEdge(int v, int w, double weight) { this.v = v算法学习笔记（七）——最短路径
最短路径 最短路径是在加权有向图中，找到从一个顶点到达另一个顶点的成本最小的路径 1.加权有向图的数据结构 加权有向边 代码实现： //加权有向边 class DirectedEdge { private: int vertax_from; //边的起点 int vertax_to; //边的终点 double weight; //边的【数据结构与算法】第十九、二十章：加权有向图、最短路径（松弛技术、Dijkstra算法）
19、加权有向图 19.1、边的表示 API 代码 package chapter19; /** * @author 土味儿 * Date 2021/9/17 * @version 1.0 * 有向边 */ public class DirectedEdge { /** * 起点 */ private final int v; /** * 终点 */ private fin最短路径算法
最短路径算法 Dijkstra算法 图G中的起点为顶点s,distTo[]表示G中路径的长度，distTo[v]表示从s到v某条路径的长度。不可达长度设为无穷。T表示已经确定最短路径的节点。 distTo[s]初始化为0，更新s到邻接点的距离。s存入T中。 放松 *->v：找到distTo[]内的最短路径distTo[v],更新【计算几何】最小圆覆盖
期望复杂度 \(O(n)\) const double PI = acos(-1.0); const double EPS = 1e-10; double sqr(double x) { return x * x; } struct Point { double x, y; }; struct Circle { double x, y, r; double distTo(Point a) { return sqrt(sqr(x - a.x) + s深度优先搜索DFS-图
深度优先搜索的代码： public class DepthFirstSearch { private boolean[] marked; // marked[v] = is there an s-v path? private int count; // number of vertices connected to s public DepthFirstSearch(Graph G, int s) { marked = new图 - 最短路径
从一个顶点到达另一个顶点的成本最小的路径。 我们采用一个一般性的模型，即加权有向图。在加权有向图中，每条有向路径都有一个与之关联的路径权重，它是路径中的所有边的权重之和。这种重要的度量方式使得我们能够将这个问题归纳为 “找到有个顶点到达另一个顶《算法》笔记 12 - 最短路径
加权有向图 数据结构 加权有向边 加权有向图 最短路径 边的松弛 Dijkstra算法 地图或者导航系统是最短路径的典型应用，其中顶点对应交叉路口，边对应公路，边的权重对应经过一段路的成本（时间或距离）。在这个模型中，问题可以被归纳为：找出从一个顶点到达另一个顶点的成本最小的路径。此【PAT】A1072 Gas Station【Dijkstra算法】
A gas station has to be built at such a location that the minimum distance between the station and any of the residential housing is as far away as possible. However it must guarantee that all the houses are in its service range. Now given the map of th最短路径3---Bellman-Ford算法
通用最短路径算法 distTo[s]初始化0，其余值初始化无穷大，放松G中的任意边，直到不存在有效边为止。此时distTo[w]即为从s到w的最短路径长度，且edgeTo[w]=e表示该最短路径的最后一条边为e。 Dijkstra算法----权重非负的加权有向图最短路径 从通用最短路径算法出发，distTo[s]初始化0，其