邓俊辉数据结构学习-6-图-编程思维

图 术语 俩个要素 顶点集和边集。分别使用V和E来表示 邻接关系: 指的是俩个顶点之间的关系。 关联关系: 指的是顶点和边之间的关系。 极大顶点: 图如果再加一个顶点,图就不连通了。 有向图和无向图 主要研究有向图,有向图可以转化为无向图 路径 简单路径:路径中不含重复节点。 普通路径:路径中可能含有重复节点。 环路:路径的起始点和终点相同。 简单环路:除了起始点外不包含任何重复的

(转)图的存储结构|邻接矩阵、邻接表、十字链表、邻接多重表、边集数组-编程思维

原文:https://juejin.cn/post/6996132859001962504?searchId=20230925172238C35D1579B2CBC3D2F78A 7.4 图的存储结构 图的存储结构相较线性表与树来说就更加复杂了。首先,我们口头上说的“顶点的位置”或“邻接点的位置”只是一个相对的概念。其实从图的逻辑结构定义来看,图上任何一个顶点都可被看成是第一个顶点,任一顶点

绝对均匀图生成算法-编程思维

最近在研究图计算的性能,需要构造不同的测试数据对图算法进行压测,其中就涉及到均匀图的概念。 因为做的是理论测试,因此就需要一种理论上绝对均匀的图测试数据,接下来我们就讨论一下绝对均匀图的生成。 一、何为绝对均匀图? 为了方便讨论,我们只讨论无向图,而且图中的边是无权值的,且两点之间只能存在一条边,即边仅代表结点之间的关联。 从图论角度出发,我们都知道图都是由结点以及结点之间的关联边组成的。直观上

图——数据结构 逆邻接表与十字链表-编程思维

前言:如果你已经学习了邻接表的存储思想,那么逆邻接表也非常好理解,我们的重点是十字链表   首先我们来继续介绍逆邻接表,逆邻接表和邻接表是一样的,只不过在邻接表上,一个顶点后面连接的一串节点都是以顶点为弧尾的弧头节点,我们建立邻接表的时候就先查找一条边的起点,然后往这个起点上连接新的顶点,那么逆邻接表就是反过来,逆邻接表中一个顶点后面的一串节点都是以顶点为弧头的弧尾节点,我们建立逆邻接表的时候,

图的遍历-编程思维

一、深度优先遍历 ​ 深度优先遍历我们用递归来实现(笔者暂时还不知道有没有非递归方法) ​ 递归的第一步,也就是当我们遍历到这个节点的时候,我们应该做两件事,第一件事是我们想要做的,我们遍历这个节点为的是什么,也就是访问函数;第二件事,这个节点有没有递归过,我们应该有记录,如果没有记录递归将无法结束,在第二件事中我们置节点的标记为”已访问“ ​ 第二步,找到下一个节点并递归,记录是否递归是在第一

图——数据结构 邻接表-编程思维

前言:复习一下数据结构,今天主要是学习 图存储的思想 邻接表 邻接表是什么呢,这要从邻接表的具体实现说起:   首先我们给大家看一个邻接表的实例,   在这个邻接表的示意图中我们可以看出来,邻接表是由一个一个数组组成的,这个数组包含了所有的顶点,我们也可以叫他为顶点数组,也就是v1、v2、v3,而v1后面还跟着一个链表,表示着由v1出发的弧指向的节点,邻接表中所储存的信息也就是顶点之间相邻关系

数据结构剖析:图 all in one-编程思维

数据结构剖析:图 All In One 图 有向图 无向图 无向图:边、邻接点、顶点 有向图:弧、度、顶点 弧头,弧尾 出度,入度 类型 概念 图解 无向图 边、邻接点、顶点 有向图 弧(弧头,弧尾)、度(出度,入度)、顶点 图的遍历 最小生成树 图应用场景 地图,路径规划 ... 战略规划,城市重要性(权重,加权) LeetCode Gr

京东科技技术新知-编程思维

作者:京东科技 王军前言Gemini是目前state-of-art的分布式内存图计算引擎,由清华陈文光团队的朱晓伟博士于2016年发表的分布式静态数据分析引擎。Gemini使用以计算为中心的共享内存图分布式HPC引擎。通过自适应选择双模式更新(pull/push),实现通信与计算负载均衡[‎1]。图计算研究的图是数据结构中的图,非图片。实际应用中遇到的图,如社交网络中的好友关系、蛋白质结构、电商等

864. 获取所有钥匙的最短路径 ----- 状态压缩、广度优先搜索bfs 、 图的遍历、位运算 、复杂的条件检测与状态判定_slowlydance2me-编程思维

给定一个二维网格 grid ,其中: '.' 代表一个空房间'#' 代表一堵'@' 是起点小写字母代表钥匙大写字母代表锁我们从起点开始出发,一次移动是指向四个基本方向之一行走一个单位空间。我们不能在网格外面行走,也无法穿过一堵墙。如果途经一个钥匙,我们就把它捡起来。除非我们手里有对应的钥匙,否则无法通过锁。 假设 k 为 钥匙/锁 的个数,且满足 1 <= k <= 6,字母表中的前

882. 细分图中的可到达节点 ----- dijkstra算法、图_slowlydance2me-编程思维

给你一个无向图(原始图),图中有 n 个节点,编号从 0 到 n - 1 。你决定将图中的每条边 细分 为一条节点链,每条边之间的新节点数各不相同。 图用由边组成的二维数组 edges 表示,其中 edges[i] = [ui, vi, cnti] 表示原始图中节点 ui 和 vi 之间存在一条边,cnti 是将边 细分 后的新节点总数。注意,cnti == 0 表示边不可细分。 要 细分 边

单源最短路径(1):dijkstra 算法 - 编程思维

原文地址:https://ethsonliu.com/2018/03... 一:背景 Dijkstra 算法(中文名:迪杰斯特拉算法)是由荷兰计算机科学家 Edsger Wybe Dijkstra 提出。该算法常用于路由算法或者作为其他图算法的一个子模块。举例来说,如果图中的顶点表示城市,而边上的权重表示城市间开车行经的距离,该算法可以用来找到两个城市之间的最短路径。 二:算法过程 我们用一个

【图论】最小生成树 - 编程思维

最小生成树有两种生成算法 Prim(普里姆算法) Kruskal(克鲁斯克尔)算法 Prim 算法(普利姆算法) 算法流程:(我的理解) 任选一个元素,作为起始点 将起始点标记为visit,代表该点已经加入最小生成树集合 计算这个集合到未加入的各个点的距离 选择一个最小的距离点,加入集合,即标记为已访问 更新集合到其他各个点的最小距离 迭代 存疑 - 目前没有找到记录下路径

gremlin入门 - 编程思维

Gremlin入门 一、Gremlin简介 Gremlin是Apache ThinkerPop框架下的图遍历语言,Gremlin是一种函数式数据流语言,可以使用户使用简洁的方式表述复杂的属性图的遍历或查询。每个Gremlin遍历由一系列步骤(可能存在嵌套)组成,每一步都在数据流(data stream)上执行一个原子操作。 Gremlin 语言包括三个基本的操作: map-step:对数据流中

pat_甲级_1013 battle over cities - 编程思维

题目大意:给定N座城市,其中有M条边是相连的,如果有其中一个城市被敌人占领的话,求出需要连接多少条边让剩下的城市连通.算法思路:该城市的数据结构很显然是一个图的结构,那么我们如果将一个顶点去除后,剩下来的顶点会组成若干个连通分量,那么要让这剩下来的结点全部连接起来变成一个图,那么就等价于将若干个连通分量连接成一个连通分量,我们知道2个连通分量只需要在这2个连通分量分别取出一个顶点然后相连就变成了一

pat_甲级_1021 deepest root - 编程思维

题目大意:给出N个节点和N-1条边,问它们是否可以形成一颗树,如果能选择输的深度最大的根节点,输出所有满足该条件的根节点,如果不是一颗树输出Error: K components,其中K是连通分量的个数.算法思路:首先注意到,该题的图有不连通,所以必须得先判断当前图是否连通,具体做法就是使用$DFS$常规遍历一遍该图,获得连通分量的个数connected_component_count,如果不为1

pat_甲级_1076 forwards on weibo - 编程思维

题目大意:在微博中,每个用户都可能被若干其他用户关注。而当该用户发布一条消息时,关注他的人就可以看到这条信息并且选择是否转发它,且转发的消息也可以被关注他的人再次转发,但是同一用户最多转发该信息一次(信息的最初发布者不能转发该消息),现在给出N个用户的关注情况以及一个转发层数上限L,并给出最初发布消息的用户编号,求在转发层数上限内消息最多会被多少用户转发算法思路:首先得理解题意assuming t

pat_甲级_1034 head of a gang - 编程思维

题目大意:给出若干人之间的通话长度,按照这些通话将他们分成若干个组。现在给定一个犯罪团伙,而该组内点权最大的人视为头目。要求输出犯罪团伙的个数,并且按照头目姓名字典序从小到大的顺序输出每个犯罪团伙的头目姓名和成员个数。算法思路:这道题的题意得先理解清楚,In each gang, the one with maximum total weight is the head.这句话的意思是$maxim

pat_甲级_1003 emergency - 编程思维

题目大意:给出N个城市,M条无向边。每个城市中都有一定数目的救援小组,所有边的边权均有输入得到,现在给出起点和终点,求从起点到终点的最短路径条数以及最短路径上的救援小组数目之和。如果有多条最短路径,则输出数目之和最大的。算法思路:本题需要求解从C1到C2的最短路径上的相关信息,那么很自然联想到用Dijstra算法,此题基本上算的上是模板题目,直接套用Dijstra算法的具体过程即可,这里唯一的不同