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数据结构与算法基础-(3)

如上图所示,我们的起始点选定为 Washington DC,灰色实线构成的一条路径就是一条哈密尔顿回路。...在图论算法的领域中,哈密尔顿回路(Hamilton Loop)和路径(Hamilton Path)在定义上是有所区分的: 哈密尔顿回路(Hamilton Loop)要求从起始点出发并能回到起始点,其路径是一个环...哈密尔顿路径(Hamilton Path)并不要求从起始点出发能够回到起始点,也就是说:起始顶点和终止顶点之间不要求有一条边。 比如上面这两个图,左图既存在哈密尔顿回路,也存在哈密尔顿路径。...而右图只存在哈密尔顿路径,并不存在哈密尔顿回路。 如何求解一个图是否存在哈密尔顿回路呢? 一个最直观的想法就是暴力求解。...那么除了暴力求解哈密尔顿回路问题,是否存在更好的算法? 很遗憾的是,对于哈密尔顿问题,目前并没有多项式级别的算法

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图论模板整理合集

2019年12月6日 由于Github不太友好,蒟蒻就把PDF放到了百度云里 链接:https://pan.baidu.com/s/1yuII_btZspV5GVhAtlcl0Q  提取码:vvfn 最短路...: SPFA模板 Dijkstra模板 Floyd模板 图论--最短路--第K短路(IDA*)(IDA Star)模板 图论--最短路--dijkstra(含路径输出)模板 图论--最长路--基于SPFA...的调整模板 传递闭包: 传递闭包 欧拉与哈密尔顿路径: 欧拉回路 图论--欧拉回路--弗罗莱算法模板 LCA: 图论--LCA--Tarjan(离线) 图论--LCA--树上倍增法(在线) 图论--LCA...: 图论--最小环--Floyd模板 树的直径: 图论--树的直径--DFS+树形DP模板 树的重心: 图论--树的重心(DFS) 模板 生成树: 图论--最小生成树--Kruscal 模板 图论--最短路径生成树...(最小边权和)模板 图论--最短路径生成树计数--模板 图论--生成树--次小生成树模板 图论--曼哈顿距离最小生成树模板 图论--生成树计数模板 图论--最小生成树--Prim算法(带边输出)模板 连通性

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    对NP问题的一点感想

    一.概述 回忆欧拉回路问题,要求找出一条经过图的每条边恰好一次的路径,这个问题是线性可解的。哈密尔顿圈问题是找一个简单圈,该圈包括图的每一个顶点。对于这个问题,现在还没有发现线性算法。...对于有向图的单源无权最短路径问题也是有线性时间可解的,但是对应的最长简单路径问题(longest-simple-path)尚没有发现线性算法。 这些问题的变化,其情况实际上比描述得还要糟。...对于这些变种问题不仅不知道线性算法,而且不存在保证以多项式时间运行的已知算法。这些问题的一些熟知算法对于某些情况可能要花费指数时间。...因此,对于哈密顿圈问题,一个“是”的实例就是图中任意一个包含所有顶点的简单的回路。由于给定一条路径,验证它是否真的是哈密尔顿圈是一件简单的事情,因此哈密尔顿圈问题属于NP。...容易验证,G有一个哈密尔顿圈当且仅当G‘ 有一个总权为|V|的巡回售货员的巡回路线。 现在有许多问题已知是NP-完全问题。

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    再看最短算法 1 —— 单源最短

    学了多年的算法最短路问题相当之常见———— 好久没写过最短路的问题了,直到昨天闲的无聊来了一题——BZOJ3402(HansBug:额才发现我弱到只能刷水的地步了TT) 一看这不是明显的单源最短路么呵呵...+(估计还不止)和192ms究竟是怎样的差距啊QAQ,本人虽然早都听说过spfa的强大性,但是未曾想过差距会如此可怕,于是HansBug‘s Labo Online—— 准备:1.dijkstra单源最短路径模板...0:writeln(1,' ---> ',i,' : ','Unavailable'); 66 end; 67 readln; 68 end. 2.spfa单源最短路径模板...> ',i,' : ',c[i]); 54 end; 55 readln; 56 end. 3.bat对拍小程序 (PS:由于Bellman-Ford算法具有超高的时空浪费量...,还有Floyd一般不用于单源最短路,所以只准备这些) 还有:这次采用的对拍模式如下——模拟一般OI赛制上的10组数据,30%数据满足规模为N<=10000 M<=100000;60%的数据满足规模为N

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    应用向左,理论向右,计算机科学2021的冰火两重天

    它来自平方根倒数速算法,在《Quake 3》建模引擎中引用这个魔法之后,其速度要比标准的牛顿迭代法快上 4 倍, 没有人知道《Quake 3》的作者卡马克是怎么发现这个数字的,笔者估计卡马克本人可能也不知道...笔者在前文《元宇宙是否会成为IPv6的拐点》中曾经介绍过一个SPF最短路径优先的动态规划算法Dijkstra,这种求地图两点之间最短路径的问题,相对来说时间复杂度可以接受的,我们不必穷举所有可能路线,通过贪心加动态规划的方法就能找到最优解...但是其派生的兄弟问题旅行商路线规划,却是个典型的NP问题,旅行商路线规划要找到一条回路,将地图图上的所有顶点,不重复的走一遍,并最终回到起点,而且要保证总体路径最短,举个例子假如一个旅行商,要在尽量短的时间内走完中国现在有...旅行商问题和图论中著名的哈密尔顿回路比较类似,只是给边加上了权重,而且它们和团问题、顶点覆盖问题等一样都属于NP完全问题,也就是只要你解决了其中一个,就相当于把其余的问题也解决了。...之前互联网的规模还不够大,因此所谓哈密尔顿图、旅行商问题等都还没有迫切的解决需要,不过现在不同了,互联网终端的规模越来越大,尤其是随着元宇宙等概念的发展还会快速膨胀,我们虽然可以在应用端采用分治策略把互联网分成若干个自治区

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    算法|Dijkstra最短路径算法

    01 — 单源最短路径 首先解释什么是单源最短路径,所谓单源最短路径就是指定一个出发顶点,计算从该源点出发到其他所有顶点的最短路径。...如下图所示,如果源点设为A,那么单源最短路径问题,就是求解从A到B,从A到C,从A到D,从A到E,从A到F的最短路径。 ?...02 — Dijkstra算法求单源最短路径 这个算法首先设置了两个集合,S集合和V集合。S集合初始只有源顶点即顶点A,V集合初始为除了源顶点以外的其他所有顶点,如下图所示: ?...设置一个从A到各顶点的缓存字典,作为算法的输出,初始时,统一设置为 -1, ?...以上分析就是Dijkstra算法的基本思想,直到集合V的元素个数为0为止,最终的dist字典如下: ? 03 — Dijkstra算法总结 算法的基本思路: 1. 初始化两个集合,S集合和V集合。

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    最短路径-Floyd算法

    --more--> > Floyd算法(Floyd-Warshall algorithm)又称为插点法,是一种利用动态规划的思想寻找给定的加权图中多源点之间最短路径的算法,与Dijkstra算法类似。...-来自百度百科 前一篇文章:[第六章 图-Dijkstra算法](https://study.sqdxwz.com/index.php/archives/13/) 我们已经学习过了单源最短路径求解方法...,这次我们来学习所有顶点间(任意两点间)的最短路径求解方法-Floyd算法。...对于求解任意两点最短路径的方式,我们也可以采用简单暴力将Dijkstra算法循环n遍(假设存在有n个顶点),也是可以求解任意两点间距离的,但是人类社会之所以会进步,难道仅仅是会使用筷子?...还是好好学习更先进的算法-Floyd算法吧! **注:**采用此暴力的时间复杂度为:O(n^3)。

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    最短路径-Dijkstra算法

    Dijkstra算法,又称"迪杰斯特拉算法",是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法,解决的是有向图中最短路径问题。迪杰斯特拉算法主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止。...算法解析 1: 设置2个顶点集合S,T  S 存储已经找到的最短路径点的距离  T 存储未处理过的顶点 2: 先把起点A存储到T.准备处理 3: 获取到T的起点A,首先起点A到起点A的距离是0,直接存储到...S:A=>{length:0,route:A}, 4: 然后通过起点,获取起点周围的几个点和距离,例如B距离1,C距离5,D距离3,存储到T 5: 起点到周围的点都是当前的最短路径,直接存储到S:B=>...: 继续获取到E,C周围的点.存储到T 9: 如果已经获取到了终点(可以不需要终点,则之前遍历全部点),则不再获取终点周围的点 重复7,8步骤,直到T不存在数据 在这个过程中,可以保证起点到所有点都是最短路径...算法图解过程 例如 10x10 宫格图中: ?

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    最短路径-Dijkstra算法

    迪杰斯特拉算法(Dijkstra)是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉于1959 年提出的,因此又叫狄克斯特拉算法。是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法,解决的是有权图中最短路径问题。...-来自百度百科 一.最短路径问题的求解 1、单源最短路径用Dijkstra算法; 2、所有顶点间的最短路径用Floyd算法。...Dijikstra算法所求解的问题是:大概有这样一个有权图,Dijkstra算法可以计算任意节点到其他节点的最短路径。 ?...案例图 1.算法思路 1.指定一个节点,例如我们要计算 'A' 到其他节点的最短路径; 2.引入两个集合(S、U),S集合包含已求出的最短路径的点(以及相应的最短长度),U集合包含未求出最短路径的点(以及...其实这时候他俩都是最短距离,如果从算法逻辑来讲的话,会先取到B点。

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    最短路径算法java

    还是举昨天的Dijkstra算法来讲吧。...这里对不起了,用的别人的图 首先我们以1位初始点开始找,这时候我们发现1的附近只存在1---->2和1----->3这两条路径那么我们只需要选出这两者当中最短的一条保存那就是1---->2这条路径,这时候我们并没有保存其他的路径..., 所以就以2为起点开始发散,这时候我们发现2附近存在两条路径分别为2---->4和2---->3这时候我们存储其中最短的一条,即为2---->4这条路径,这时候存储4这个点。...这次循环我们就以4为点开始发散,这时候重点来了,4附近存在3条路,分别为4---->3和4---->5和4------>6,这时候我们发现,最短路径即为4---->3这条路径,**这里就是重点 **之前我们就已经发现了...顺便附上之前看了同学之后改进过的算法,但主要运用的是spfa算法

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