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完美匹配-匈牙利算法(Hungarian method Edmonds)讲解
目录 匈牙利算法 Hungarian method Edmonds 例题1 有完美匹配 例题2 无完美匹配 代码实现 变量及函数说明 测试数据1 测试结果1 测试数据2 测试结果 匈牙利算法 Hungarian method Edmonds
匈牙利算法
完美匹配
图
数据结构知识整理
基于严蔚敏及吴伟民编著的清华大学C语言版教材并结合网上相关资料整理 http www docin com p 2027739005 html 第一章 绪论 1 数据结构 是一门研究非数值计算的程序设计问题中计算机的操作对象以及他们之间的关系
计算机基础知识整理
数据结构
树
图
线性表
普利姆算法(Prim)
普利姆算法和克鲁斯卡尔算法都是求连接图中所有结点的最短路径 也就是最小生成树 普利姆算法其实就是不断获取已经访问结点和未访问结点之间的最短边来获取所有结点间的最短路径 也可以认为是广度 贪婪 接下来看算法的实现 这里只给出关键代码 基本的图
算法
图
数据结构
Java
图论
uva 1601 The Morning after Halloween
题目 The Morning after Halloween 题意 有n个用小写字母表示的鬼和一张地图 每个鬼都要移动到对应的大写字母 两个鬼的位置不能在一次移动中交换 问最少步数 思路 bfs 1 先将地图用图的方法表示 即在每一个空白
Uva
图
BFS
暴力
LeetCode总结 -- 图篇
图的算法跟树一样是准备面试中必不可少的一块 不过图的方法很容易概括 面试中考核的无非就是两种搜索算法 深度优先搜索和广度优先搜索 LeetCode中关于图的问题有以下几个 Clone Graph Word Ladder Word Ladde
LeetCode总结
LeetCode
面试
Java
图
完全理解图(上)——图的概念、存储及遍历
术语 图 由结点的有穷集合V和边的集合E组成 在图中 结点常被称为顶点 若两个顶点之间存在一条边 则表示两个顶点相邻 有向图 图的每条边都有方向 无向图 图的每条边没有方向 弧 有向图中 常将边称为弧 含箭头的一端称为弧头 另一端称为弧尾
图
c
算法
轻松学懂图(下)——Dijkstra和Bellman-Ford算法
概述 在上一篇文章中讲述了Kruskal和Prim算法 用于得到最小生成树 今天将会介绍两种得到最短路径的算法 Dijlkstra和Bellman Ford算法 Dijkstra算法 算法的特点 属于单源最短路径算法 什么是单源呢 通俗的说
算法
Dijkstra
bellmanford
图
图解法
Floyd算法的原理和实现代码
原理 假设有向图G V E 采用邻接矩阵存储 设置一个二维数组A用于存放当前顶点之间的最短路径长度 分量A i j 表示当前顶点i gt j的最短路径长度 然后 每次添加一个顶点 同时对A的数组进行筛选优化 期间会产生k个A数组 Ak i
数据结构
图
算法
c
1399: 最小生成树
题目描述 最小生成树问题是实际生产生活中十分重要的一类问题 假设需要在n个城市之间建立通信联络网 则连通n个城市只需要n 1条线路 这时 自然需要考虑这样一个问题 即如何在最节省经费的前提下建立这个通信网 可以用连通网来表示n个城市以及n个
PIPI
图
图论
算法
图的创建和遍历
图的定义 由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成的数据类型 图的表示 G V E G表示一个图 V是图G的顶点集合 E为图G的边的集合 图的逻辑结构 多对多 图的存储结构 邻接矩阵 邻接表 十字链表 邻接多重表 图的一些无聊术语 顶点i
数据结构
图
考研数据结构
图的创建
图的遍历
从Random Walk(随机游走)到Graph Embedding(DeepWalk,LINE,Node2vec,SDNE,Graph2vec,GraphGAN)
前言 本文转载自csdn博主上杉翔二系列博客并外加一些自己收集的资料 在这里仅作为自己学习之用 原文链接 https blog csdn net qq 39388410 article details 87904974 1 随机游走 普通数
图
机器学习
数据挖掘
深度学习
【数据结构-图】1.图的构造和遍历(基本理论+代码)
一 图的基本概念 图 图G是一个有序二元组 V E 其中V称为顶集 Vertices Set E称为边集 Edges set E与V不相交 它们亦可写成V G 和E G 其中 顶集的元素被称为顶点 Vertex 边集的元素被称为边 edge
数据结构
图
遍历
广度优先搜索
深度优先搜索
深度优先找出图中顶点U到顶点V的所有简单路径【C/C++】
目录 前言 步骤如下 1 对于邻接矩阵 1 1 创建邻接矩阵 1 2 初始化path数组和找到顶点U和顶点V的下标 1 3 FindPath 函数 1 4 测试结果 1 5 改进代码 感谢 果冻的光滑 的指导和帮助 2 对于邻接表 2 1
图
深度优先
算法
数据结构
数据结构--图的遍历
数据结构 图的遍历 遍历的定义 从已给的连通图中某一顶点出发 沿着边访问图中所有的顶点 且使每个顶点只被访问一次 就叫做图的遍历 它是图的基本运算 遍历的实质是 找到每个顶点的邻接点的过程 图的特点 图中可能存在回路 且图中的任一顶点都可能
图
图的遍历
数据结构
弗洛伊德算法(floyd)
算法背景 图中的A B C D E F G 代表7个村庄 边上的权值带表两村庄之间的距离 现在要从某一个村庄 例如G村庄 往另外几个村庄送邮件 问任意一村庄到其他各村庄的最短距离分别是多少 思路 该问题实际是求从任一顶点到其余顶点的最短距离
图
算法
图论
弗洛伊德算法(floyd)
多源最短路径
图的构建和遍历
图是一种包括节点和边的数据结构 本文对图的构建 图的遍历给出详细的代码 其中 图的表示方法有 邻接矩阵 邻接表 图的遍历方法有 深度优先搜索 DFS 广度优先搜索 BFS 1 图的表示 1 1 邻接矩阵 include
c
图
Python 邻接矩阵实现无向图、有向图的三种方法,并绘图显示
网上查了很多资料 发现主要是使用邻接表来实现图 并进行遍历的 而采用邻接矩阵的就非常少 不得已 就只有闭门造车 埋头苦修 小有成果 供后来学习者研究 通过二维数组建立无向图 通过二维数组建立有向图 通过边建立有向图 为方便查看 通过Netw
python算法
python
二维数组
邻接矩阵
图
LeetCode 127. 单词接龙(C++)*
思路 1 如果采用回溯法来的话会超时 2 这里采用构造图和广度优先遍历结合来实现 首先要构造图 需要将每个字符串对应一个数字id 然后边的构造使用矩阵来实现 这里采用将每一个字符串的id连接每个将该字符串的其中一个字符改为未知字符的字符串的
《LeetCode练习题》
LeetCode
c
算法
图
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