首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何从某些顶点有外度为0的特定顶点进行有向图的BFS或DFS?

在有向图中,如果某些顶点的外度为0,意味着这些顶点没有指向其他顶点的边。在进行有向图的BFS(广度优先搜索)或DFS(深度优先搜索)时,我们可以从这些外度为0的特定顶点开始。

BFS是一种逐层遍历图的算法,从起始顶点开始,依次访问其相邻顶点,然后再访问相邻顶点的相邻顶点,以此类推,直到遍历完所有可达的顶点。在BFS中,我们可以使用队列来存储待访问的顶点。

DFS是一种递归或栈的方式遍历图的算法,从起始顶点开始,访问一个相邻顶点,然后再递归或将该相邻顶点入栈,继续访问其相邻顶点,直到无法访问为止。然后回溯到上一个顶点,继续访问其未被访问的相邻顶点。在DFS中,我们可以使用递归或栈来存储待访问的顶点。

对于从某些顶点有外度为0的特定顶点进行BFS或DFS,可以按照以下步骤进行:

  1. 首先,确定外度为0的特定顶点,可以通过遍历图的所有顶点,计算每个顶点的外度来找到外度为0的顶点。
  2. 对于BFS,创建一个空队列,并将外度为0的特定顶点入队。
  3. 对于DFS,创建一个空栈,并将外度为0的特定顶点入栈。
  4. 对于BFS,从队列中取出一个顶点,并访问该顶点及其相邻顶点。将未访问过的相邻顶点入队。
  5. 对于DFS,从栈中取出一个顶点,并访问该顶点及其相邻顶点。将未访问过的相邻顶点入栈。
  6. 重复步骤4和步骤5,直到队列或栈为空,表示所有可达的顶点都已经访问过。

BFS和DFS在不同场景下有不同的应用。BFS适用于寻找最短路径、拓扑排序、连通性等问题。DFS适用于寻找所有路径、判断连通性、拓扑排序等问题。

腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务,包括云服务器、云数据库、云存储、人工智能、物联网等。具体推荐的产品和产品介绍链接地址可以根据具体需求和场景来选择,可以参考腾讯云官方网站(https://cloud.tencent.com/)获取更详细的信息。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

数据结构——

弧:若E 是有方向,则称 顶点 v 和顶点 w 之间存在一条边,也称为弧。 无:由顶点集和边集构成。...,记为TD(v) 入:以 v 终点条数, 记作 ID(v) 出:以 v 始点条数, 记作OD(v)(TD)=出(OD)+入(ID) 路径:接续边构成顶点序列。...路径长度:路径上边数目/权值之和。 简单路径:除路径起点和终点可以相同,其余顶点均不相同路径。 简单回路(简单环):除路径起点和终点相同,其余顶点均不相同路径。...邻接矩阵表示 [在这里插入图片描述] 在有邻接矩阵中, 第i行含义:以结点vi弧(即出边); 第i列含义:以结点vi弧(即入边)。...DFSBFS算法效率比较 空间复杂相同,都是O(n)(借用了堆栈队列); 时间复杂只与存储结构(邻接矩阵邻接表)有关,而与搜索路径无关。

76995

算法细节系列(17):环检测&&拓扑排序

而递归函数在逐层返回时,必须同时把先前visit置true点,全部restore成false,否则当顶点h进行DFS时,会让检测出错。 该问题有没有可优化地方?...所以我们能否发现某些性质,可以检测出有环不存在情况? 突破口:循环依赖性质 在循环依赖中,每个顶点不可能为0。...所以总结一句话,就是该算法核心思想: 在有图中,不存在有情况下,我们可以0顶点开始,依次删除所有顶点,且最终一定能被删完。...然后,我们再来看看DFS思想,它想法是直接顶点中找出有环,而此想法则是,直接顶点中删除非有环,剩下一定是环。一个操作环,一个操作非有环,刚好是个逆向思维。...而我们知道,找到了入0顶点,删除该顶点,牵连它顶点都要减一,所以这自然而然就用BFS解决来得方便,完事。

66930

干货 | 数据结构之图论基础

下图中a和b分别为无邻接矩阵样例,对于不存在边可以赋值无穷0。 ?...复杂分析 可见,邻接表所含列表数等于顶点总数n,每条边在其中仅存放一次(两次(无),故空间总量O(n + e),与自身规模相当,较之邻接矩阵很大改进。...若节点uDISCOVERED(发现)状态。 若顶点u处于DISCOVERED状态,则意味着在此处发现一个环路。此时,在DFS遍历树中u必v祖先。...对于顶点u还可能处于VISITED状态。此时,只要比对v与u活跃期,即可判定在DFS树中v是否u祖先。 这里每个顶点v都记录了被发现和访问完成时刻。...(忽略了函数调用用时间)综合而言,深度优先搜索算法也可在O(n + e)时间内完成。 下为一个7点,10边进行DFS详细过程,大家可以研究下。 ? ?

60421

排序计算和传播计算

图片排序计算一种流行拓扑排序算法是Kahn算法,具体步骤如下:统计每个顶点(即有多少个顶点指向该顶点)。将入0顶点加入到一个队列中。...队列中取出一个顶点,将该顶点输出并更新与其相邻顶点。若更新后0,则将相邻顶点加入到队列中。重复步骤3和步骤4,直到队列为空。...处理拓扑排序问题:如果一个图存在环,那么无法进行拓扑排序。在Kahn算法中,如果最后还存在入不为0顶点,那么说明图中存在环。...预测信息在网络中传播路径可以基于以下算法:广度优先搜索 (BFS):该算法某个指定节点出发,在图中逐级扩展搜索,以找到特定节点满足特定条件节点。...DFS通常比BFS更适用于探索整个结构,而不仅仅是在最短路径上进行搜索。PageRank算法:PageRank算法是一种将节点排名按照重要性进行排序算法。

28161

图论基础及深度优先遍历(DFS)、广度优先遍历(BFS

一般我们把顶点和边称为:(Node, Arc),而无顶点和边称为:(Vertex, Edge)。...与顶点相关联数目则称为该顶点(Degree),对于而言,顶点 A (Outdegree) 以 A 起点数目,顶点 A (Indegree) 以 A 终点数目...对于无而言其没有出和入概念。...对于无,两个方向边等价,此时邻接矩阵关于主对角线对称。 对于来说,如果有一条顶点 i 指向顶点 j 边,我们就将矩阵 V[i][j] 标记为 1。...2.2.1 初始化 假设无顶点总数 、边总数 ,在邻接表中创建 个顶点和 2 条边。 2.2.2 添加边 在顶点对应链表末尾添加边即可,因为是无,所以需要同时添加两个方向边。

21610

Android 启动优化(一) - 无环

每个顶点出现且只出现一次。 若存在一条顶点 A 到顶点 B 路径,那么在序列中顶点 A 出现在顶点 B 前面 由于有这个特点,因此常常用无环数据结构用来解决依赖关系。...否则,存在环 实例讲解 下图所示无环,采用入方法获取拓扑排序过程。 ? ! 首先,我们选择入 0 顶点,这里顶点 1 0,删除顶点 1 之后,变成如下。 ?...O(n+e) DFS 算法 从上面的入表法,我们可以知道,要得到无环拓扑排序,我们关键点要找到入 0 顶点。...与 BFS 不同是,DFS 关键点在于找到,出0顶点。 总结如下,深度优先搜索过程中,当到达出0顶点时,需要进行回退。在执行回退时记录出0顶点,将其入栈。...小结 无环拓扑排序其实并不难,难度中等。通常,我们一般使用 BFS 算法来解决,DFS 算法比较少用。

96010

【愚公系列】软考中级-软件设计师 020-数据结构(

、出和入 顶点是关联与该顶点数目。在有图中,顶点和入之和。出是以该顶点起点数目。...若顶点v到顶点u之间是有路径,则说明v和u之间是连通,若无图中任意两个顶点之间都是连通,则称为连通。 强连通强连通分量 针对。...接下来,队列中取出一个节点并访问它所有邻接节点,将它们入队列。重复这个过程,直到队列为空。DFSBFS都可以用来遍历无。...拓扑序列可能不是唯一,一个可以多个拓扑序列。可以使用深度优先搜索(DFS广度优先搜索(BFS)等算法来生成拓扑序列。...将有边作为活动开始顺序,若图中一个节点入0,则应该最先执行此活动,而后删除掉此节点和其关联边,再去找图中其他没有入结点,执行活动,依次进行,示例如下:我正在参与2024腾讯技术创作特训营第五期有奖征文

21321

启动优化 - 无环

每个顶点出现且只出现一次。 若存在一条顶点 A 到顶点 B 路径,那么在序列中顶点 A 出现在顶点 B 前面 由于有这个特点,因此常常用无环数据结构用来解决依赖关系。...它也常常被称作 BFS 算法 算法思想 建立入表,入 0 节点先入队 当队列不为空,进行循环判断 节点出队,添加到结果 list 当中 将该节点邻居入减 1 若邻居节点入 0,加入队列...O(n+e) DFS 算法 从上面的入表法,我们可以知道,要得到无环拓扑排序,我们关键点要找到入 0 顶点。...与 BFS 不同是,DFS 关键点在于找到,出0顶点。 总结如下,深度优先搜索过程中,当到达出0顶点时,需要进行回退。在执行回退时记录出0顶点,将其入栈。...小结 无环拓扑排序其实并不难,难度中等。通常,我们一般使用 BFS 算法来解决,DFS 算法比较少用。

1.4K10

0 开始学习 JavaScript 数据结构与算法(十二)

一个顶点是相邻顶点数量 比如 0 顶点和其他两个顶点相连,0 顶点是 2 比如 1 顶点和其他四个顶点相连,1 顶点是 4 路径 路径是顶点 v1,v2......比如 0 - 1 之间变,那么说明这条边可以保证 0 -> 1,也可以保证 1 -> 0 图表示图中边是有方向。...对飞机航线建模 航空公司可以用其飞行系统建模。 将每个机场看成顶点,将经过两个顶点每条航线看作一条边。 加权边可以表示从一个机场到另一个机场航班成本,两个机场间距离。...邻接表问题 邻接表计算“出”是比较简单(出:指向别人数量, 入: 指向自己数量) 邻接表如果需要计算“入”,那么是一件非常麻烦事情。...两种算法可以对进行遍历 广度优先搜索(Breadth-First Search, 简称 BFS) 深度优先搜索(Depth-First Search, 简称 DFS) 两种遍历算法,都需要明确指定第一个被访问顶点

66720

数据结构:

image.png 当邻接矩阵中元素仅表示相应边是否存在时,EdgeType可定义01枚举类型 邻接矩阵表示法空间复杂O(n²),其中n图中顶点数|V| 无邻接矩阵一定是一个对称矩阵...因此,在实际存储邻接矩阵时只需要存储上(下)三角矩阵元素即可 对于无,邻接矩阵第i行(第i列)非零元素个数正好是第i个顶点;对于,邻接矩阵第i行(第i列)非0元素个数正好是第...对于同一个,基于邻接矩阵遍历所得到DFS序列和BFS序列是唯一,基于邻接表遍历所得到DFS序列和BFS序列是不唯一。...在AOE网中仅有一个入0顶点,称为开始顶点(源点),它表示整个工程开始;网中也仅存在一个出0顶点,称为结束顶点(汇点),它表示整个工程结束。...DAG进行拓扑排序算法: DAG图中选择一个没有前驱顶点并输出 图中删除该顶点和所有以它为起点边 重复前两步知道DAG图为空当前图中不存在无前驱顶点为止 image.png 拓扑排序时间复杂

1.8K41

Graph Embedding

) BFS RandomWalk (DFS+BFS) 训练模型 CBOW / Skip-gram Skip-gram 数学建模进行优化,无NN 数学建模进行优化,无NN 训练思想 MLE MLE 逼近已知分布...MLE 适用范围 文本序列 (/无无权 所有 所有 发表时间 2013 2014 2015 2016 训练任务 word2vec训练任务Language Model (LM),本质上是希望模型学习单词之间条件共现关系...,若不存在直连边,则1阶相似0(无权可认为所有边权都为1)。...若 与 之间不存在相同邻居顶点,则2阶相似0,一定程度上符合直觉。 不同关于一阶相似性定义在无图上,二阶相似性定义在有图上。...对于每一条边 ,定义给定顶点 条件下,产生上下文(邻居)顶点 概率: 与1阶相似同理,定义经验分布: 其中 是边 权重, 是顶点 ,对于带权

1.3K00

用js来实现那些数据结构16(02-遍历)

这篇文章我们就来看看如何遍历以及用js来实现遍历。   首先,两种算法可以对进行遍历:广度优先搜索(BFS)和深度优先搜索(DFS)。...遍历可以用来寻找特定顶点,可以寻找两个顶点之间哪些路径,检查是否是联通,也可以检查是否含有环等等。   ...遍历思想是:     1、必须追踪每个第一次访问节点,并且追踪哪些节点还没有被完全探索。对于BFSDFS两种算法,都需要明确给出第一个被访问顶点。     ...大家先来看张: ?   那,这是一个什么东西呢?这是一个,因为边是有方向,这个没有环,意味着这是一个无环。所以这个可以称之为无环。那么无环可以做什么呢?...拓扑排序只能应用于DAG(无环)。   那么我们看下代码。 //重新声明一个并所有的顶点加入图中。

1.6K50

用js来实现那些数据结构16(02-遍历)

这篇文章我们就来看看如何遍历以及用js来实现遍历。   首先,两种算法可以对进行遍历:广度优先搜索(BFS)和深度优先搜索(DFS)。...遍历可以用来寻找特定顶点,可以寻找两个顶点之间哪些路径,检查是否是联通,也可以检查是否含有环等等。   ...遍历思想是:     1、必须追踪每个第一次访问节点,并且追踪哪些节点还没有被完全探索。对于BFSDFS两种算法,都需要明确给出第一个被访问顶点。     ...大家先来看张: ?   那,这是一个什么东西呢?这是一个,因为边是有方向,这个没有环,意味着这是一个无环。所以这个可以称之为无环。那么无环可以做什么呢?...拓扑排序只能应用于DAG(无环)。   那么我们看下代码。 //重新声明一个并所有的顶点加入图中。

92130

垃圾收集 无环检测:在无图中,BFSDFS可以用来检测循环。在有图中,只有深度首先可以使用搜索。 在Ford-Fulkerson算法中,可以使用广度先深度先遍历,找到最大流。...优先考虑BFS,时间复杂更小。 判断一个是否是可以二分,既可以使用广度优先,也可以使用深度优先遍历。 判断两个点之间是否存在路径。 给定节点中,查找可以访问所有节点。...深度优先遍历及应用 源点2开始,并标记已经访问2了,之后查找它所有相邻顶点,重复上面操作。下面的访问顺序之一2,0,1,3。 ?...比如在图中,节点0出发,使用DFS进行遍历。访问节点1,此时节点0是1父节点。在访问节点2,1是2父节点,但0不是2父节点,并且0已经被访问过了,此时就可以判定图中存在环。...众所周知,一般最长路径问题是NPH problem。但对于DAG最长路径问题一个线性时间解。使用拓扑排序可以求解。 求解过程:首先初始化源点S到其他顶点距离无穷小,源点S到S距离0

1.8K10

用js来实现那些数据结构16(02-遍历)

也就是获取到数据结构中所有元素。那么当然也不例外。这篇文章我们就来看看如何遍历以及用js来实现遍历。   首先,两种算法可以对进行遍历:广度优先搜索(BFS)和深度优先搜索(DFS)。...遍历可以用来寻找特定顶点,可以寻找两个顶点之间哪些路径,检查是否是联通,也可以检查是否含有环等等。   ...遍历思想是:     1、必须追踪每个第一次访问节点,并且追踪哪些节点还没有被完全探索。对于BFSDFS两种算法,都需要明确给出第一个被访问顶点。     ...大家先来看张:   那,这是一个什么东西呢?这是一个,因为边是有方向,这个没有环,意味着这是一个无环。所以这个可以称之为无环。那么无环可以做什么呢?...拓扑排序只能应用于DAG(无环)。   那么我们看下代码。 //重新声明一个并所有的顶点加入图中。

37210

数据结构高频面试题-

对于顶点分为入和出。入是以该顶点终点入边数目,出是以该顶点起点出边数目,该顶点等于其入和出之和。 表示: 邻接矩阵和邻接表。...路径长度:一条路径上经过数量。 环:某条路径包含相同顶点两次两次以上。 无环:没有环,简称DAG。...树与关系:树定义:且只有一个结点0,其他节点1。树是一个无连通,其中任何两个顶点只通过一条路径连接。 换句话说,一个任何没有简单环路连通都是一棵树。 ?...它与广度优先搜索BFS类似。 算法思想: DAG 图中选择一个 没有前驱(即入0顶点并输出。 图中删除该顶点和所有以它为起点边。 重复以上步骤,直到当前图中不存在无前驱顶点。...解题思路: 拓扑排序 DAG 图中找出所有入0顶点,放入队列。 每次队列取出一个结点,图中删除该顶点以及所有以它为起点边。

2.2K20

基于networkx分析Louvain算法社团网络划分

概念中,点空间位置,边区直长短都无关紧要,重要是其中有几个点以及那些点之间变相连。  1:图示例  2和无 最基本通常被定义“无”,与之对应则被称为“”。...两者唯一区别在于,图中边是有方向性。  2:和无  注:上图左边,右边。黑色加粗部分表示边方向。比如:1—>2便是边是1到2这个方向。 ...3 是相对于图中点概念,图中任意一点v是指:与v相连条数。在有图中与顶点v出关联数目称为出,与顶点v入关联数目称为入。...比如上图2:左边无顶点2是3.右边点点2是2,入是1.  4连通性 在G中,若顶点u,v之间有路(即找到u到v之间相连边)则称u,v连通。...4. 3Python实现BFSDFS(基于无)。

3.5K30

数据结构与算法-遍历

遍历即为G中某一顶点v出发,顺序访问各顶点一次。 克服顶点重复访问,设立辅助数组visited[],若visited[i]1,代表顶点已被访问过,若为0,代表顶点i未被访问过。...深度优先搜索法(DFSG(V,E)中任一顶点Vi开始,首先访问Vi,然后访问Vi任一未访问过邻接点Vj,再以Vj出发点继续进行深度优先搜索,直到所有顶点都被访问过。...深度搜索顶点访问序列不是唯一。 ? DFS算法分析: 1. 克服顶点重复访问,设立一标志向量visited [n]; 2. 可用邻接矩阵邻接表表示; 3....BFS算法分析: 1. 克服顶点重复访问,设立一标志向量 visited[n]; 2. 可用邻接矩阵邻接表表示; 3. 顶点处理次序先进先出,故需用到队列。...求连通分量 1. 判断连通性 对G调用一次DFSBFS,得到一顶点集合,然后将之与V(G)比较,若两集合相等,则G是连通,否则就说明未访问过顶点,因此不连通。 2.

48020

【愚公系列】2023年11月 数据结构(十四)-

基本思想包括以下几个方面:节点和边表示:图中节点通常用一个唯一标识符表示,边则用一组连接两个节点边表示。存储方式:存储方式通常有两种,即邻接矩阵和邻接表。...常用遍历算法深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。DFS某个节点开始遍历,先访问它所有邻接节点,再依次访问它们邻接节点。...具体地,数组中每个元素1表示存在边;0表示不存在边。当时,邻接矩阵是一个方阵,且只需要考虑一条边方向。...BFS 通常使用队列来实现。首先将遍历起点入队,然后每次队列中取出一个顶点,访问该顶点,并将该顶点未访问过邻居入队。这样直到队列为空,就完成了整个遍历。...缺点:数据结构较为复杂,需要花费更多时间和精力进行建模和算法设计;算法复杂较高,在大规模图中会存在较大时间和空间复杂问题;算法在实现时需要较高技术要求,在实际应用中可能会遇到不少困难

24222
领券