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
morethink program
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
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
简介 说重构其实就是整理了代码,第一次自己手写写的很丑,然后看了书上写的,虽然和书上的思路不同但是整理后几乎一样漂亮 效果 整体代码如下 class Node { AdjNodes = new Set() id = "" constructor(id) { this.id = id } connect(node) { this.AdjNodes.add(node)
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
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
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
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 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