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找出平面上特殊无图中所有三角形算法

问题提出背景:在非结构化三角形网格生成过程中,若采用前沿推进法,在推进过程中是不好构造三角形(而且也没有要),最好在把所有的边都连好以后再找出所有三角形,于是提出了问题:在由三角形构成平面无图中如何找出所有三角形...要注意是,这个无图很特殊, 1.这个图在平面上。 2.这个图是由三角形构成(如果不是由三角行构成,那这个网格就没有用处了)。...我算法如下,伪代码表示: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 foreach(点 p in所有的点){ foreach(点 np in p所有邻居点){...foreach(点 nnpin np所有邻居点){ if( p,np,nnp三点两两不重合 && p,np,nnp三点两两相连...另外,这样输出三角形中其内部可能有其他点,若要消除,再加上一层过滤,去除掉那些”p邻点在p,np,nnp三角形中”情况即可, 这是因为这个图由三角形构成特殊性质,如果有在p–np–nnp中有点

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中心性计算方法和找到一个图中最重要节点

介绍一种常见中心性计算方法:介数中心性(Betweenness Centrality)介数中心性是一种常见中心性计算方法,用于测量节点通过它们之间最短路径图中充当桥梁能力。...在介数中心性计算中,通过计算一个节点出现在所有最短路径次数来度量节点中心性。...具体计算过程如下:对于图中每对节点,计算它们之间最短路径;对于每个节点,计算它是其他节点最短路径桥梁次数;根据节点最短路径桥梁数量对节点进行归一化,以便比较不同节点中心性。...如何找到一个图中最重要节点?要找到一个图中最重要节点,可以使用介数中心性计算方法。计算每个节点介数中心性,并选择具有最高介数中心性节点作为最重要节点。...具体步骤如下:对于给定图,计算所有节点介数中心性;选择具有最高介数中心性节点,作为最重要节点。下面以一个图为例,计算其节点介数中心性。

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3阶完全图所有非同构子图(不同钩子图个数)

这里只是实现最基本判断子图同构算法: 参考文献(其实google一把就能出来这些): http://stackoverflow.com/questions/8176298/vf2-algorithm-steps-with-example...vID; vector vLabel; vector > vAdjacencyEdge; //外面的大vector,为每一个节点保存一个邻接表,一个图中有多少个节点...matchDB中节点id //使用map编程更方便,查找速度更快!...“neighbor节点”) //2)如果存在多个相邻对(quVid,dbVid),则必须要求【所有的】邻接边对( edge(quG_vID,quVid), edge(dbG_vID,dbVid) )...//因为可能循环结束了,在所有的已经match节点对里,找不到一个pair(dbVid,quVid)同时满足条件1)和2) flag=true; } }

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图中,从某顶点到另一顶点长度为n路径多少条?(矩阵乘法应用)

2 第二条:从0到3,再从3到2 相关题目: Problem Description 题目给出一个n个节点图,求该有图中长度为k路径条数。...方便起见,节点编号为1,2,…,n,用邻接矩阵表示该有图。该有节点数不少于2并且不超过500. Input 多组输入,每组输入第一行是图中节点数量即邻接矩阵行列数n。...接下来n行n列为该图邻接矩阵。接下来一行是一个整数k.k小于30. Output 输出一个整数,即为图中长度为k路径条数。...3) B^m(2≤m≤n)中位于 i 行 j 列(0≤i,j≤n-1)非零元素含义是:图中从顶点 i 到顶点 j长度为 m 路径条数。...] + "条"); System.out.println("所有顶点中,长度为" + m + "路径条数一共是" + count + "条"); } } 将上述问答题矩阵带入程序

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《python算法教程》Day7 - 获取所有强连通分量强连通分量定义代码示例

今天是《python算法教程》第7篇读书笔记,笔记主要内容是通过python遍历方式找出有强连通分量。...强连通分量定义 在有图G中,如果两个顶点vi,vj间(vi>vj)一条从vi到vj路径,同时还有一条从vj到vi路径,则称两个顶点强连通(strongly connected)。...极大强连通子图,称为强连通分量(strongly connected components)。 以下图就包含了三个强连通量A、B和C。 ?...图.JPG 代码示例 以下将通过代码展示求解上述三个强连通分量。...#获取翻转所有图 def tr(G): #初始化翻转边图GT GT=dict() for u in G.keys(): GT[u]=GT.get(u,set

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如何查找在线js文件(前提是情况下),变成自己本地文件。(适用于前端所有框架)

1、在有网络前提下,可以通过百度www.baidu.com来进行搜索文件。首先进行介绍一下什么是cdn,百度百科介绍如下: 2、使用js文件几种方式。...首先到对应官网上找到对应文件,然后下载下来,接着把它导入编译器器中,建立一个第三方文件夹,把它引入进来即可使用该文件。第三方网址,也有官方网址。...(使用第三方插件) (1)点进相关网址之后是这样。 (2)使用在线链接在网址输入栏中粘贴上去,回车,就可以看到相关全部内容。...3、使用第三方库官方网址,可以下载对应插件,离线安装使用,之前上面的介绍是在线使用。使用哪一种方式都可以。适合自己就是最好

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GPS导航:使用广度优先搜索查找所有邻近位置。 网络广播:在网络中,广播机制是优先搜索所有相邻可达到节点。 垃圾收集 无环检测:在无图中,BFS或DFS可以用来检测循环。...判断两个点之间是否存在路径。 从给定节点中,查找可以访问所有节点。 图深度优先遍历及应用 从源点2开始,并标记已经访问2了,之后查找所有相邻顶点,重复上面操作。...检测图中是否循环。...检测图中是否环 ? 如在上图中,是存在0->2->0这样环。3->3环。当且仅当存在一条后向边才可以认为图中有环。...(DAG)最长路径 描述:给出一个带权无环图(DAG)和其中一个源点s,求出 s到图中所有其它顶点最长距离。

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数据结构:图基本介绍

类型 图 在有图中,边具有方向。它们从一个节点转到另一个节点,并且该方向是单向。如下图所示,边(连接)现在具有指向特定方向箭头。...只可以一个方向前进并到达目的地,无法通过同一条边返回。 ? 无图 在这种类型图中,边是无(它们没有特定方向)。将无边视为双向街道。您可以从一个节点转到另一个节点并返回相同路径”。...它们可以多条边连接同一对节点。 ? 密集图 密集图表示图中有许多边,那么多少边才算密集呢?加入图中有|V|节点,这意味着每个节点最多可以|v|连接。...如下图所示,节点之间连接不多。当图中边数明显少于最大边数时,图是稀疏。 ? 循环 如果您按照图中一系列连接边,可能会找到一条路径使得从开始节点出发然后带回到同一节点。...这就像“走在圈子里”,就像你在城市周围开车一样,你走路可以带你回到你初始位置。在图中,这些“圆形”路径称为“循环”。它们是在同一节点上开始和结束有效路径

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《大话数据结构》总结第一章 绪论第二章 算法第三章 线性表第四章 栈和队列第五章 字符串第六章 树第七章 图第八章 查找第九章 排序

在有图G中,如果对于每一对vi、vj∈V、vi≠vj,从vi到vj和从vj到vi都存在路径,则称G是强连通图。图中极大强连通子图称做强连通分量。...如果一个图恰一个顶点入度为0,其余顶点入度均为1,则是一个树。一个生成森林由若干棵树组成,含有图中全部顶点,但只有足以构成若干棵不相交弧。...图上边或弧上带权则称为网。 图中顶点间存在路径,两顶点存在路径则说明是连通,如果路径最终回到起始点则称为环,当中不重复叫简单路径。若任意两顶点都是连通,则图就是连通图,则称强连通图。...图中有子图,若子图极大连通则就是连通分量,则称强连通分量。 无图中连通且n个顶点n-1条边叫生成树。图中一顶点入度为0其余顶点入度为1树。...2.图中每个顶点vi所有邻接点构成一个线性表,由于邻接点个数不定,所以用单链表存储,无图称为顶点vi边表,图则称为顶点vi作为弧尾出边表。

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Python 算法高级篇:图表示与存储优化

一些重要概念包括: 节点(顶点):图中单个实体,可以包含各种信息。 边:连接两个节点关系。边可以是(从一个节点到另一个节点)或无(双向)。...权重:边可以带有权重,表示两个节点之间距离、成本或其他度量。 路径:节点序列,其中任意两个相邻节点都由边连接。 环:形成一个循环序列,它从一个节点出发,经过一些节点,最终回到出发节点。 2....图基本概念 在图论中,一些基本概念值得了解: 图和无图:图中边有方向,从一个节点指向另一个节点。无图中边没有方向,可以双向移动。 度:节点度是与该节点相关联数量。...在有图中,通常分为入度和出度。 路径路径是连接图中节点序列。 连通图和非连通图:如果在图中任意两个节点之间都存在至少一条路径,那么图是连通。否则,它是非连通。...临接矩阵优点: 适用于稠密图(边数量接近节点数量平方)。 可以进行快速节点之间边查找和更新操作。 临接矩阵缺点: 浪费空间,对于稀疏图,很多位置都是空。 难以表示带有循环图。 3.2.

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visualgo学习与使用

---- 他主要包含了24种常见算法问题: 排序 位掩码 链表 二叉堆 哈希表 二叉搜索树 图结构 并查集 树状数组 线段树 递归树/无环图 图遍历 最小生成树 单源最短路径 循环查找 后缀树...图遍历 图遍历是指按照一定规则访问图中所有节点过程。常见图遍历算法深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。 ---- 13....单源最短路径 单源最短路径是指从一个起点到所有其他节点最短路径。常用单源最短路径算法Dijkstra算法和Bellman-Ford算法等。 ---- 15....循环查找 循环查找也称为哈希冲突解决方法,用于处理哈希表中键冲突。常见循环查找方法有线性探测、二次探测和双重散列等。 ---- 16....旅行商问题 旅行商问题是指在一个完全图中,找到一条经过所有节点且路径长度最短回路。该问题可以用于处理物流配送、电路设计等应用场景。

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数据结构考研面试被问问题_考研程序设计与数据结构

图分为图和无基本算法:拓扑排序、最短路径(Dijkstra算法和Floyd算法)。 无基本算法:最小生成树(prime算法,Kruska算法)、DFS、BFS。...,并入生成树中 算法执行过程 将图中边按照权值从小到大排序, 然后从最小边开始扫描, 并检测当前边是否为候选边,即是否该边并入会构成回路 适用于稀疏图 什么时候最小生成树唯一 所有权值都不相同,或者相同边...最短路径 Dijkstra算法(迪杰斯特拉) 迪杰斯特拉算法 用于计算图中某一结点到其余顶点最短路径 思路: 集合s存放图中一找到最短路径顶点 集合U存放途中剩余顶点 算法步骤: 算法步骤: a.初始时...floyd算法 解决任意两点间最短路径一种算法, 可以正确处理图或负权最短路径问题,同时也被用于计算传递闭包 时间复杂度为O(N3),空间复杂度为O(N2)。...拓扑算法核心 过程: 从图中选择一个没有前驱(入读为0)顶点输出 删除1中顶点,并且删除从该顶点发出全部边 一直重复 若图中没有环时候,还可采用深度优先搜索遍历方法进行拓扑排序 关键路径相关概念

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SPFA 算法:实现原理及其应用

一、前言SPFA算法,全称为Shortest Path Faster Algorithm,是求解单源最短路径问题一种常用算法,它可以处理图或者无图,边权可以是正数、负数,但是不能有负环。...迭代每次从队列中取出一个顶点u,遍历所有从u出发边,对于边(u,v)(其中v为从u可以到达顶点),如果s->u->v路径长度小于s->v路径长度,那么我们就更新s->v路径长度,并将v入队。...2、代码详解以下是使用Java实现 SPFA算法代码,其中Graph类表示图或无图,Vertex类表示图中一个顶点,Edge类表示图中一条边。import java.util....,抛出异常 // 查找从一个源顶点到图中所有其它顶点最短路径 while (!...u.setVisited(false); // 标记该顶点为未访问,以便在算法中再次对其处理 // 查找部分,循环遍历当前顶点 u 所有

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《offer来了》第四章学习笔记

◎ 每个叶子节点(NIL)都是黑色。 ◎ 如果一个节点是红色,则它子节点必须是黑色。 ◎ 从一个节点到该节点子孙节点所有路径上都包含相同数量黑色节点。 结构 ?...从顶点 Vi到 Vj边有方向,则称这条边为边,也叫作弧,用有序偶 来表示边,Vi叫作弧尾,Vj叫作弧头。由顶点和边组成图叫作图。 ?...,直到图中所有已被访问顶点邻接点都被访问;若此时图中尚有顶点未被访问,则另选图中未曾被访问一个顶点作为起始点重复上述过程,直至图中所有顶点均被访问。...深度优先遍历 假设从图中某个顶点 V 出发,在访问 V 节点后依次从 V 未被访问邻接点出发以深度优先原则遍历图,直到图中所有和 V 节点路径连通顶点都被访问;若此时图中尚有顶点未被访问,则另选一个未曾访问顶点作为起始点重复上述过程...,直至图中所有节点都被访问。

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SPFA 算法:实现原理及其应用

一、前言 SPFA算法,全称为Shortest Path Faster Algorithm,是求解单源最短路径问题一种常用算法,它可以处理图或者无图,边权可以是正数、负数,但是不能有负环。...迭代 每次从队列中取出一个顶点u,遍历所有从u出发边,对于边(u,v)(其中v为从u可以到达顶点),如果s->u->v路径长度小于s->v路径长度,那么我们就更新s->v路径长度,并将v入队...2、代码详解 以下是使用Java实现 SPFA算法代码,其中Graph类表示图或无图,Vertex类表示图中一个顶点,Edge类表示图中一条边。...超过图中顶点总数,抛出异常 // 查找从一个源顶点到图中所有其它顶点最短路径 while (!...u.setVisited(false); // 标记该顶点为未访问,以便在算法中再次对其处理 // 查找部分,循环遍历当前顶点 u 所有

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普林斯顿算法讲义(三)

我们使用术语带权无环图来指代无环带权图。 带权无环图中单源最短路径问题。我们现在考虑一种用于查找最短路径算法,对于带权无环图而言,它比戴克斯特拉算法更简单且更快。...因此,为了实现negativeCycle(),BellmanFordSP.java 从edgeTo[]中边构建一个加权图,并在该图中查找循环。...在加权图中,从 s 到 v 存在最短路径当且仅当从 s 到 v 存在至少一条路径,并且从 s 到 v 任何路径顶点都不在负循环上。 命题。...例如,考虑所有边权重均为-1 完全带权图会发生什么。 创意问题 无环图中最长路径。...将这个不等式对沿循环所有边相加。 前驱图。 真或假。在没有负循环边权重图中执行 Bellman-Ford 时,遵循edgeTo[]数组总是会回到 s 路径

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关于图算法 & 图分析基础知识概览

今天内容很多,坐稳~ 目录 图算法 & 图分析 图基础知识 连通图与非连通图 未加权图与加权图 图与无图 非循环图和循环图 图算法...但是,在城市内部,经常会有单向车道,我们必须使用图。 非循环图和循环图 图论中,循环指一些特殊路径,它们起点和终点是同一个节点。...在非循环图(Acyclic Graph)中,不存在循环路径,相反则为循环图(Cyclic Graphs)。如下图所示,图和无图都可能包含循环,所不同是,路径必须遵循边方向。...图中 Graph 1 是一个典型 DAG(Directed Acyclic Graph,循环图),并且 DAG 通常有叶子节点(leaf node,也称 dead node)。 ?...解决 Rank Sink 方法两个。第一个,假设这些节点隐形边连所有的节点,遍历这些隐形过程称为 teleportation。

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