术语表: 多重图:将含有平行边的图称为多重图。 简单图:将没有平行边和自环的图称为简单图。 相邻:当两个顶点通过一条边相连时,称这两个顶点相邻,并称这条边依附于这两个顶点。...(有权无向图则为边的权重和) 连通图:从任一顶点能够达到另一个任意顶点。...无向图的API: public class Graph Graph(int V) 创建一个含有V个顶点但不含有边的图 int V() 顶点数 int E() ...toString() 对象的字符串表示 选用数据结构: 邻接矩阵:占用空间太大。...logV logV logV+degree(V) 使用邻接表实现Graph性能有如下特点: 使用的空间和V+E成正比 添加一条边所需要的时间为常数 遍历顶点v所需要的时间和v的度数成正比 邻接表的Java语言实现
微信公众号:Vegout 如有问题或建议,请公众号留言 概念轰炸 图是由一组顶点和一组能够将两个顶点连接的边组成的 x-y表示x到y的一条边 一条连接一个顶点和其自身的边称为自环 连接同一对顶点的两条边称为平行边...无向图的表示 今天的主角是无向图,顾名思义,无向图就是边没有方向的图。每当一个概念拿到程序中,总是需要抽象出一个数据结构来表示这个概念。那么,图怎么表示呢?表示图的这个数据结构叫做邻接表。...这个邻接表表示的就是下面这个图 ? 首先,邻接表使用了一个数组来存放各个顶点,各个顶点又都指向了一个链表,链表里存放了与这个顶点相邻的顶点。...所以构造这个图的时候,也就是构造这个邻接表的时候就已经决定了我们操作图中结点时的某些顺序。 对与领接表数组中的元素,本身是一个链表,为了方便操作,我们用一个Bag类来实现这个链表。...Bag来构造我们的无向图 public class Graph { private final int V;//顶点数 private int E; //边数 private
加权无向图的实现最简单的方法是扩展无向图的表示方法:在邻接表的表示中,可以在链表的结点中增加一个权重域。但这里用另一个方法来实现:我们实现两个类,权重边类和无向图类。...无向图类中组合权重边类来实现加权无向图。...return weight;} public String toString() { return String.format("%d-%d %.2f", v,w,weight); } } 加权无向图...for(Edge e : adj[v]) if(e.other(v)>v) b.add(e); return b; } } 加权无向图...----Prim算法实现最小生成树 加权无向图----Kruskal算法实现最小生成树
[51Nod1676 无向图同构]无向图哈希 分类:Data Structure Hash 1. 题目链接 [51Nod1676 无向图同构] 2. 题意描述 3....对于无向图中的每一个联通块来说,他的特征点就是顶点的度。显然这样还不够,那么可以加入深度这个特征,只需要对联通块的每一个顶点bfs求一边单源点最短路。
matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx G = nx.Graph() G.add_edge('a', 'b', weight=0.6) G.add_edge('a', 'c'..., weight=0.2) G.add_edge('c', 'd', weight=0.1) G.add_edge('c', 'e', weight=0.7) G.add_edge('c', 'f',
本篇主要分享关于有向图的环和有向无环图(DAG,估计做大数据的同学到处都可以看到),所以相关概念我就不做详细介绍了。 ?...用有向图中各个节点代表着一个又一个的任务,而其中的方向代表的任务的执行顺序。而方向代表着这个在执行这个任务之前必须完成其他节点,例如上图中在5执行必须执行3和0 节点。...所以可以想到有向图中有向环的检测非常重要,例如上面 要是5之前 3要执行,3之前4要执行,4之前5要执行,那么着三个限制条件永远事不可能被执行的,要是一个优先级限制的问题中存在有向环,那么这个问题肯定是无解的...有向环的检测的理念是我们找到了一条边v-》w 要是w已经存在在栈中,就找到了一个环,因为栈中表示的是一条有w-》v的路径,而v-》w正好补全了这个环。也就是存在有向环。所以这个优先任务是有问题的。
01有向无环图 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。...2、有向无环图是描述含有公共子式的表达式的有效工具。 3、若利用有向无环图,则可实现对相同子式的共享,从而节省存储空间。 4、检查一个有向图是否存在环要比无向图复杂。...对于无向图来说,若深度优先遍历过程中遇到回边,则必定存在环,而对于有向图来说,这条回边有可能是指向深度优先生成森林中另一棵生成树上顶点的弧。...5、有向无环图也是描述一项工程或系统的进行过程的有效工具。 6、几乎所有的工程都可分为若干个称做活动的子工程,而这些子工程之间,通常受着一定条件的约束。...C语言 | 统计捐款人数及人均捐款数 更多案例可以go公众号:C语言入门到精通
RDD之间的依赖关系是靠有向无环图(DAG)表达的,下面看下有向无环图的基本理论和算法。 02 — 有向无环图(DAG) 在图论中,边没有方向的图称为无向图,如果边有方向称为有向图。...在无向图的基础上,任何顶点都无法经过若干条边回到该点,则这个图就没有环路,称为有向无环图(DAG图),如下图所示,4->6->1->2是一个路径,4->6->5也是一条路径,并且图中不存在顶点经过若干条边后能回到该点...所以不能有环路,这个图是不正确的。所以,这个图必须为有向无环图! 05 — 有向图如何检测有、无环? 那么,如何检测一个有向图是否是DAG呢?...有向图的环检测,首先对照着无向图的环检测来理解,在无向图中,我们要检测一个图中间是否存在环,需要通过深度优先或广度优先的方式,对访问过的元素做标记。如果再次碰到前面访问过的元素,则说明可能存在环。...因此,有向图的无环检测,需要同时借助两个限制条件: 对访问过的元素做标记 当前节点是否位于递归栈onStack中 在上图的基础上,增加节点7和8,如下图所示,可以预见,按照深度优先搜索到节点4时,会找到子节点
上一篇:无向图的实现 下一篇:深度优先遍历 根据描述,很容易实现图的深度优先搜索: public class DepthFirstPaths { private boolean[] marked;...//标记已经访问过的结点 private int count; public DepthFirstPaths(Graph G,int s) {//以s作为起始顶点深度优先遍历无向图G marked...hasPathTo(v)) return null; Stack path = new Stack();//用栈保存路径 for( int x = v...marked[w]) dfs(G,w); } 深度优先遍历的预处理使用的时间和空间与V+E成正比且可以在常数时间内处理图的连通性查询。...实际上,union-find算法更快,因为它不需要完整的构造并表示一张图。
上一篇:无向图的实现 下一篇:深度优先遍历 广度优先搜索比深度优先搜索更容易解决最短路径问题。...//广度优先遍历 private void bfs(Graph G,int s) { Queue queue = new Queue(); //用队列保存遍历到的结点...下一篇:加权无向图的实现
01 有向无环图 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。...2、有向无环图是描述含有公共子式的表达式的有效工具。 3、若利用有向无环图,则可实现对相同子式的共享,从而节省存储空间。 4、检查一个有向图是否存在环要比无向图复杂。...对于无向图来说,若深度优先遍历过程中遇到回边,则必定存在环,而对于有向图来说,这条回边有可能是指向深度优先生成森林中另一棵生成树上顶点的弧。...5、有向无环图也是描述一项工程或系统的进行过程的有效工具。 6、几乎所有的工程都可分为若干个称做活动的子工程,而这些子工程之间,通常受着一定条件的约束。
用vector es[MAX]表示点,每个点队列里放着点的相邻边和到边的距离。...#include #include #include using namespace std; #define MAX 10000 //MAX表示最大节点数...vector es[MAX]; //边的数组元素是以edge为元素的队列 int d[MAX]; //节点i到所有节点的距离 int v,e; //节点个数和边的个数 //构造图
答案肯定是有的,使用有向无环图。它可以完美解决先后依赖关系。 重要概念 有向无环图(Directed Acyclic Graph, DAG)是有向图的一种,字面意思的理解就是图中没有环。...若存在一条从顶点 A 到顶点 B 的路径,那么在序列中顶点 A 出现在顶点 B 的前面 由于有这个特点,因此常常用有向无环图的数据结构用来解决依赖关系。...否则,存在环 实例讲解 下图所示的有向无环图,采用入度表的方法获取拓扑排序过程。...ve值和vl值:时间复杂度是O(n+e) ; 根据ve值和vl值找关键活动:时间复杂度是O(n+e) ; 因此,整个算法的时间复杂度是O(n+e) DFS 算法 从上面的入度表法,我们可以知道,要得到有向无环图的拓扑排序...小结 有向无环图的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。
对于一个图而言,它的极大连通子图就是它的连通分量。如果包含G’的图只有G,那么G’就是G的极大连通子图。 连通分量可以通过深度优先搜索或者广度优先搜索来寻找。...题目:ALDS1_11_D 方法就是以未访问的顶点为起点来进行搜索,每次开始从头进行搜索,搜索到的节点都属于同一个极大连通子图,也就是整个图的一个连通分量。...代码实现比较简单,我是用dfs做的 #include #include #include #include using namespace
B 酱的无向图 题解 [mdx_warning]本题目有版权,禁止复制[/mdx_warning] 题目描述 B 酱有n个节点的无向图,初始时图中没有边。...他依次向图中加入了m条无向边,并询问你加入每条边后图中桥的个数是多少。被删除后能使图中连通块个数增加的边就称为桥。注意图中可能会出现重边及负环。...接下来 m 行,每行两个正整数 u, v,表示新加入的一条边。...bmod p,其中\Pi表示连乘。...如果是一条非树边,那么就暴力求出他们的LCA(直接选择深度大的往上跳),并且把路径上所有点用并查集缩起来,每个时刻上树上还没有被缩起来的边就是桥。
例如,如果从顶点A到顶点B有一条权重为 5.6 的边,那么矩阵中第A行第B列的位置的元素值应该是5.6: 、、 图的邻接矩阵存储方式是用两个数组来表示图。...设图G有n个顶点,则邻接矩阵是一个n*n的方阵,定义为: 从上面可以看出,无向图的边数组是一个对称矩阵。所谓对称矩阵就是n阶矩阵的元满足aij = aji。...2 算法实现思路 无向图的最短路径实现相对于带权的有向图最短路径实现要简单得多。...java.util.LinkedList; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Queue; /* * 求解无向图的单源最短路径...nonDirectedGraph.put(startNodeLabel, startNode); } Edge e = new Edge(endNode); //对于无向图而言
题目:无向图G有N个结点(1<N<=1000)及一些边,每一条边上带有正的权重值。 找到结点1到结点N的最短路径,或者输出不存在这样的路径。...解决思路:动态规划 1、首先使用邻接矩阵存储无向图 2、将找到结点1到节点N的最短路径分解成结点1到节点i的最短路径(1<i<节点数) 3、对于每一个未计算的结点i,考虑已经计算过的当前最短路径端点
题目链接: http://codeforces.com/problemset/problem/103/B 大意: 判断图的形状是否为一个章鱼型(?) 由几棵树构成,树的根节点围成一个环。...判断方法: 边数==顶点数 && 连通图 #include #define mem(s,t) memset(s,t,sizeof(s)) typedef long long
在软件开发中,有向无环图(Directed Acyclic Graph,简称DAG)是一种特殊的图结构,其中的节点和边代表了任务和任务间的依赖关系。...在有向无环图中,所有的边都有一个方向,而且图中不存在任何从一个节点开始最终回到该节点的循环路径。这种特性使得DAG成为了表示一系列有依赖关系的任务的理想选择。...这些路径和处理单元可以用DAG来表示。 版本控制系统:像Git这样的版本控制系统也使用DAG来表示提交之间的关系。在这种情况下,节点代表提交,边代表一个提交是另一个提交的父提交。...go实现示例: 这个例子中我们将使用 Go 语言实现一个简单的图数据结构,并展示如何检测图是否为有向无环图(DAG)。 首先,让我们定义一个 Node 结构和一个 Graph 结构。...我们假设图的节点使用整数值来表示。我们还需要一个函数 AddEdge 来在两个节点之间添加一个有向边,以及一个 IsDAG 函数来检查图是否为有向无环图。
所以最终使用了无回路有向图的扩扑排序来实现。 直接上代码,后边讲解实现思路。.../** * 无回路有向图(Directed Acyclic Graph)的拓扑排序 * 该DAG图是通过邻接表实现的。...用已提供的矩阵) * * 参数说明: * vexs -- 顶点数组 * edges -- 边数组 */ public FieldListDG...* 拓扑排序 * * 返回值: * -1 -- 失败(由于内存不足等原因导致) * 0 -- 成功排序,并输入结果 * 1 -- 失败(该有向图是有环的...(node); List node1 = new ArrayList(); node1.add("a"); node1.add("c"
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