连通图:在无向图G中,若对任何两个顶点 v、u 都存在从v 到 u 的路径,则称G是连通图。
图是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成,通常表示为: G=(V,E) 其中:G表示一个图,V是图G中顶点的集合,E是图G中顶点之间边的集合。 图中可以没有边但必须有点。 分为有向图,无向图,还有混合图; 无向图:图的任意两个顶点之间的边都是无向边 有向图:图的任意两个顶点之间的边都是有向边
1、在对无向图进行遍历时,对于连通图,仅需从图中任一顶点出发,进行深度优先搜索或广度优先搜索,便可访问到图中所有顶点。
1、一个无环的有向图称做有向无环图(directed acycline graph),简称DAG图,DAG图是一类较有向树更一般的特殊有向图。
图的周游:是一种按某种方式系统地访问图中的所有节点的过程,它使每个节点都被访问且只访问一次。图的周游也称图的遍历。
这两个图其实是一样的,只是画法不同罢了。第一张图更有立体感,第二张图更有层次感,并且把A点置为顶点(事实上图的任何一点都可以做为顶点)。
顶点的入度,表示有多少条边指向这个顶点; 顶点的出度,表示有多少条边是以这个顶点为起点指向其他顶点。
本文介绍了有向无环图(DAG)的相关概念和应用,包括弹性分布式数据集(RDD)和DAG图理论。文章还通过一个例子说明了DAG图的应用,并介绍了如何检测有向图是否存在环路。最后,文章展望了DAG图在机器学习领域的应用前景。","label":"技术社区
01 — Spark背景介绍 Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。 RDD,全称为Resilient Distributed Datasets,中文翻译弹性分布式数据集,是一个容错的、
感谢肖大佬的指导 📷 题目大概就是: 有一个无向图,从节点1开始,遍历所有其他节点有几种方法 思路就是回溯,从1开始深度遍历,使用计数法统计所有节点 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int maxn=55; int b[maxn],n,m,ans=0; vector<int>vv[maxn]; void dfs(int pos,int cnt){ if(cnt==n){ ans++; return ; } for(i
图的遍历是指从图中的任一顶点出发,对图中的所有顶点访问一次且只访问一次。图的遍历操作和树的遍历操作功能相似。图的遍历是图的一种基本操作,图的其它算法如求解图的连通性问题,拓扑排序,求关键路径等都是建立在遍历算法的基础之上。
在理解有向图和强连通分量前必须理解与其对应的两个概念,连通图(无向图)和连通分量。
设图 A = (V, E) 有 n 个顶点,则图的邻接矩阵是一个二维数组 A.Edgen,定义为:
图(Graph),是由顶点的有限非空集合和顶点之间边的集合组成。图中有两个元素:顶点和边。
树(Tree)是一种非线性的数据结构,由若干个节点(Node)组成。树的定义包括以下几个术语:
相信只要入门学习过一点开发的同学都知道,不管任何编程语言,一个变量都会保存在内存中。其实,我们这些开发者就是在来回不停地操纵内存,相应地,我们如果一直增加新的变量,内存就会一直增加,如果没有一个好的机制,那么内存就会无限制地增加最终撑满所有的内存。这就造成了内存泄露。但在日常开发中,除非一次加载一个很大的文件,我们几乎见不到内存超限的错误,这就是垃圾回收机制的作用。
这是一个基本概念,且很重要,记录一下. 树的定义:用图的知识来表示即为,无环的连通图或者边数等于顶点数减1. 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970 package questionCheckisTree;import java.util.Scanner;/** * Created
又要画图了。一到这里就莫名其妙的烦,之前写过的图相关博客已经让我都删了,讲的语无伦次。 希望这篇能写好点。
最近的一些文章都可能会很碎,写到哪里是哪里,过一阵子会具体的整理一遍,这里其它的类型题先往后排一排,因为蓝桥最后考的也就是对题目逻辑的理解能力,也就是dp分析能力了,所以就主要目标定在这里,最近的题目会很散,很多,基本上都是网罗全网的一些dp练习题进行二次训练,准备比赛的学生底子薄的先不建议看啊,当然,脑子快的例外,可以直接跳过之前的一切直接来看即可,只需要你在高中的时候数学成绩还可以那就没啥问题,其实,dp就是规律总结,我们只需要推导出对应题目的数学规律就可以直接操作,可能是一维数组,也可能是二维数组,总体来看二维数组的较多,但是如果能降为的话建议降为,因为如果降为起来你看看时间复杂度就知道咋回事了,那么在这里祝大家能无序的各种看明白,争取能帮助到大家。
后续代码用 java 实现,但涉及到的数据结构、算法是通用的,希望大家不要被开发语言所禁锢
2016.04.16晚中山大学大学城校区(东校区)参加了多益网络的C++游戏后台开发的笔试。有几道笔试题还是值得斟酌和记录的,特记录如下。比较可惜,因为回老家了,未能参加多益网络的面试。
图是一种数据结构,其中结点可以具有零个或多个相邻元素。两个结点之间的连接称为边。 结点也可以称为
在上一篇博客判断有向图是否有圈中从递归的角度简单感性的介绍了如何修改深度优先搜索来判断一个有向图是否有圈。事实上, 它的实质是利用了深度优先生成树(depth-first spanning tree)的性质。那么什么是深度优先生成树?顾名思义,这颗树由深度优先搜索而生成的,由于无向图与有向图的深度优先生成树有差别,下面将分别介绍。 一. 无向图的深度优先生成树 无向图的深度优先生成树的生成步骤: 深度优先搜索第一个被访问的顶点为该树的根结点。 对于顶点v,其相邻的边w如果未被访问,则边(v, w)为该树的树
图的创建及深度广度遍历的代码实现,基于的是邻接矩阵,图这里是无向图,并且两个顶点之间有连接则邻接矩阵非零,如果没有连接则为零
图的每一个点称为顶点(Vertex),通常我们会给顶点标上序号,而这些序号就可以理解为索引
本文介绍的MATCH语法是基于orientdb3.0.x版本,所有的SQL在orientdb3.0.4社区版本自带的数据库demodb下试验,数据模型请参考demodb。本文力求对MATCH做个系统性的讲解,所以文章的第2章节专门对MATCH的语法作了详细的解释。
本博客在在这里重新总结了一下,当前常用的经典数据结构;这里只针对链表,顺序表,简单树和图进行总结;具体实现请参考:https://github.com/yaowenxu/codes/tree/master/数据结构; 本文章,主要讨论数据结构的性质;以及对这些数据结构的性质;主要是用来知识整理与复习;
深度优先和广度优先算法在爬取一个整站上经常用到,本课程主要讲解这两个算法的原理以及使用过程。 一、网站的树结构 1.1、一个网站的url结构图 以知乎为例,知乎目前有发现、话题、Live、书店、圆桌、专栏主要的6个tab页。每个网站的url都是有一定的层次,如下图:发现explore、话题topic、Live lives、书店pub、圆桌roundtable、专栏zhuanlan都是在主域名zhihu的下一级,而具体的Live在zhuhu.com/lives/770340328338104320,内容又在话
数学中有一个重要概念,就是抽象。由数学开始发展的计算机科学,自然也离不开抽象。计算机语言、编程范式都为抽象提供了工具,函数、回调、泛型、算子、类……
按照右手原则,每次选择上一顶点的最右边的下一顶点,走过一个顶点标记一个顶点,不能走被标记过的顶点,一条路走到黑,直到无路可走,然后回溯。 这个就是先走到最大深度,不能再深入后,再返回到有支路可走的顶点继续深入到最下面。
DFS:深度优先遍历 图的遍历操作 如何选择遍历的起始节点 从某个起点始可能到达不了所有的节点,怎么办? 广度优先遍历 伪代码 邻接矩阵的方式 图的深度优先遍历递归算法 void Graph::D
其实我们之前学过的二叉树的层序遍历就是一种广度优先遍历,要借助一个队列来搞,下面对图的广度优先遍历也是一样
阅读文本大概需要 6 分钟 写在前面 这两天咨询了下各位读者的意见,建议是在每一次分享时可以分享一些对应的练习题,之前也这样做过,慢慢地就消失了。所以之后会尽量给大家找一些对应的练习题,如果大家有好的练习题也可以告诉我一下。 今天要学习的内容是关于栈和队列的简单介绍,之后分别用递归函数、栈、队列对自己的目录文件进行深度遍历与广度遍历。 栈的介绍1 栈是一种特殊的线性表。其特殊性在于限定插入和删除数据元素的操作只能在线性表的一端进行,如同封底的容器一般,特点是先进后出。 # 模拟栈结构,先进后出 stac
我们知道普通的线性数据结构如链表,数组等,遍历方式单一,都是从头到尾遍历就行,但树这种数据结构却不一样,我们从一个节点出发,下一个节点却有可能遇到多个分支路径,所以为了遍历树的全部节点,我们需要借助一个临时容器,通常是栈这种数据结构,来存储当遇到多个分叉路径时的,存暂时没走的其他路径,等走过的路径遍历完之后,再继续返回到原来没走的路径进行遍历,这一点不论在递归中的遍历还是迭代中的遍历中其实都是一样的,只不过递归方法的栈是隐式的,而我们自己迭代遍历的栈需要显式的声明。
那么我们需要找到这棵二叉搜索树中第k大的节点值,那么其实就是需要我们能够以从大到小的顺序去遍历整棵树。即:采用先深度遍历树的右子节点,再深度遍历树的根节点,最后深度遍历树的左子节点。代码结构如下所示:
交通运输,社交网络,互联网,工作的安排,闹区活动等等都可以用到图论处理。图可以分成两大类,一类是无向图,就是没有方向的,就好像两个人都互相认识一样,有向图就是单方面的联系,一个人认识另一个人,但是另一个人确不认识。当然,无向图也可以看成是一种特殊的有向图。图还可以根据权值分成两类,有权图和无权图,也就是边的权值,无权值只是表示了这个边存在与否而已,有权图表示的就是这个边的重要性,也可以看成是长度等等。图还有一个重要是性质,就是连通性的问题
在选修某些课程之前需要一些先修课程。例如,想要学习课程 0 ,你需要先完成课程 1 ,我们用一个匹配来表示他们: [0,1]
这次打算写几篇关于脚本方面的博客,主要是记录一下 Gradle 脚本和批处理脚本的一些写法,方便后续查阅。 前言 平常开发过程中,一些较为重复的手工性工作,如果能让脚本来帮忙处理,自然是最好的,刚好之前有些工作有点过于重复且都是手工性去完成,所以就想着能否写个脚本来处理。 因为我还是用的 windows 开发,所以最开始想到的就是批处理脚本,但写完后发现,重复性工作是可以交给脚本去处理了,但每次要执行这个脚本文件还得打开脚本所在的文件夹找到脚本点击去执行。 emmm,因为我是开发 Android 的,电脑开
给定一组 n 人(编号为 1, 2, ..., n), 我们想把每个人分进任意大小的两组。每个人都可能不喜欢其他人,那么他们不应该属于同一组。
栈是只能在一端进行插入和删除的线性表。 (别看只是个定义,非常重要,已经道出了运算方法:只能在一端插入和删除。)
假设图用邻接矩阵存储。输入图的顶点信息和边信息,完成邻接矩阵的设置,并计算各顶点的入度、出度和度,并输出图中的孤立点(度为0的顶点)
广度优先搜索算法(Breadth First Search),又称为"宽度优先搜索"或"横向优先搜索",简称BFS。
Python通过os模块可以实现对文件或者目录的遍历,这里想实现这样的效果有三种方法,分别是递归函数遍历目录,栈深度遍历和队列广度遍历。下面就通过这三种方法来演练一下。
1. 顺序存储结构 ——把数据元素存放在地址连续的存储单元中,其数据间的逻辑关系和物理关系是一致的。
输入一棵二叉树的根节点,求该树的深度。从根节点到叶节点依次经过的节点(含根、叶节点)形成树的一条路径,最长路径的长度为树的深度。
给你一个大小为 n x n 的二元矩阵 grid ,其中 1 表示陆地,0 表示水域。
此章节会通过两个 demo 来展示 Stack Reconciler 以及 Fiber Reconciler 的数据结构。
DJ-Disco_je4P08NwErV3.jpeg /* Author:Albert Tesla Wizard Time:2020/10/26 20:22 */ #include<bits/stdc++.h> #define OK 1 #define Infinity INT_MAX #define Error -1 const int MAXSIZE=20; using namespace std; typedef enum{DG,UDG,DN,UDN}Graphtype; typedef i
最近想回过头来看看以前写的一些代码,可叹为何刚进大学的时候不知道要养成写博客的好习惯。现在好多东西都没有做记录,后面也没再遇到相同的问题,忘的都差不多了。只能勉强整理了下面写的一些代码,这些代码有的有参考别人的代码,但都是自己曾经一点点敲的,挂出来,虽然很基础,但希望能对别人有帮助。
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