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。
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。
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。
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:
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
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。
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。
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
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。
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;
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
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]
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。
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。
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。
全排列: {[1,2,3], [1,3,2], [2,1,3], [2,3,1], [3,1,2], [3,2,1]}
[答疑]《实现领域驱动设计》的译者其实没错?(一)>> (4) 原文: If so, is there some practical limit to the number of objects th
本文总结了图的几种最短路径算法的实现:深度或广度优先搜索算法,弗洛伊德算法,迪杰斯特拉算法,Bellman-Ford算法
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
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
要找一个和的所有组合,可以从每个数开始深度遍历,在包括自己本身下累加求和,不管行不行都回退状态
有一幅以 m x n 的二维整数数组表示的图画 image ,其中 image[i][j] 表示该图画的像素值大小。
在上一篇文章中,我们学习完了图的相关的存储结构,也就是 邻接矩阵 和 邻接表 。它们分别就代表了最典型的 顺序存储 和 链式存储 两种类型。既然数据结构有了,那么我们接下来当然就是学习对这些数据结构的操作啦,也就是算法的部分。不管是图还是树,遍历都是很重要的部分,今天我们就先来学习最基础的两种图的遍历方式。
当然我们发现当传入的目录下还有子目录时,该方法只能返回子目录名,而无法深度遍历子目录中的所有文件。
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。
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。)
输入一棵二叉树的根节点,判断该树是不是平衡二叉树。如果某二叉树中任意节点的左右子树的深度相差不超过1,那么它就是一棵平衡二叉树。
首先,图可以分为有向图和无向图(这里只讨论无权图),像下面这个图就是无向图,V1 ~ V5 是图的顶点,而连接图的两个顶点的线就叫边或者专业一点的说法叫做:“度”,在无向图中,两个顶点之间的连线的方向可以是互换的,比如说,V1 顶点和 V2 顶点之间的边我们可以看做是以 V1 为起点, V2 为终点的一条边,也可以看做是以 V2 位起点, V1 位终点的一条边。由此,一个无向图的度的总数等于这个图中的边的总数的两倍,下面的那个图中一共有 7 条边,因为它是无向图,那么它的度的总数就是 14。
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。
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
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
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。
堆这种数据结构的应用很广泛,比较常用的就是优先队列。普通的队列就是先进先出,后进后出。优先队列就不太一样,出队顺序和入队顺序没有关系,只和这个队列的优先级相关,比如去医院看病,你来的早不一定是先看你,因为病情严重的病人可能需要优先接受治疗,这就和时间顺序没有必然联系。优先队列最频繁的应用就是操作系统,操作系统的执行是划分成一个一个的时间片的,每一次在时间片里面的执行的任务是选择优先级最高的队列,如果一开始这个优先级是固定的可能就很好选,但是在操作系统里面这个优先级是动态变化的,随着执行变化的,所以每一次如果要变化,就可以使用优先队列来维护,每一次进或者出都动态着在优先队列里面变化。在游戏中也有使用到,比如攻击对象,也是一个优先队列。所以优先队列比较适合处理一些动态变化的问题,当然对于静态的问题也可以求解,比如求解1000个数字的前100位出来,最简单的方法就是排序了,,但是这样多此一举,直接构造一个优先队列,然后出的时候出一百次最大的元素即可。这个时候算法的复杂度就是
大家好,我是yma16,本文分享关于 vue3+echarts应用——深度遍历 html 的 dom结构并使用树图进行可视化。
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。
LCA问题(least Common Ancestors,最近公共祖先问题),是指给定一棵有根树T,给出若干个查询LCA(u,v)(通常查询数量较大),每次求树T中两个顶点u和v的最近公共祖先,即找到一个节点,同时是u和v的祖先,并且深度尽可能的大(尽可能远离树根).
二叉树是一种非常重要的数据结构,很多其它数据结构都是基于二叉树的基础演变而来的。对于二叉树,有深度遍历和广度遍历,深度遍历有前序、中序以及后序三种遍历方法,广度遍历即我们平常所说的层次遍历。因为树的定义本身就是递归定义,因此采用递归的方法去实现树的三种遍历不仅容易理解而且代码很简洁,而对于广度遍历来说,需要其他数据结构的支撑,比如堆了。所以,对于一段代码来说,可读性有时候要比代码本身的效率要重要的多。
给定一个 m x n 二维字符网格 board 和一个字符串单词 word 。如果 word 存在于网格中,返回 true ;否则,返回 false 。
图中的元素称为“顶点”,如果两个顶点是连通的,连通的线叫作“边”,两点之间的距离叫作“权”,对于无向边(AB顶点相连,则A可以到达B,B也可以到达A),顶点A的边数叫作“度”;有向边,顶点A的边数叫作出度(AB顶点相连,A可以到达B,但B不能到达A)和入度(AB顶点相连,A不能到达B,B能到达A)。 邻接矩阵的存储结构是用两个数组来表示,一个一维数组存储顶点,一个二维数据(矩阵)存储边的关系
PHP数据结构(九)——图的定义、存储与两种方式遍历 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、定义和术语 1、不同于线性结构和树,图是任意两个元素之间都可以有关联的数据结构。 2、顶点:数据元素;弧:顶点A至顶点B的连线,弧是单向的,出发的点称为弧尾,抵达的点称为弧头;边:顶点A和B之间的连线,没有方向性。 3、有向图:由顶点和弧组成的图;无向图:由顶点和边组成的图。 4、完全有向图:n个顶点有n(n-1)个弧;完全无向图:n个顶点有n
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……
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