这是我的第一个问题,所以对我的事情放轻松点!据我所知,深度优先搜索必须先搜索“深度”
def dfs(graph, v, visited):
visited[v] = True
print(v, end=' ')
for i in graph[v]:
if not visited[i]:
dfs(graph, i, visited)
graph = [
[],
[2,3,8],
[1,7],
[1,4,5],
[
我正在用图形构建一个C++程序。我使用的是类向量。问题是当我将类的新对象插入到向量中时,迭代器的先前值开始指向一些垃圾值。我的课如下:
class LinkedList
{
public:
int node;
list <children> child;
vector <vector <LinkedList>::iterator > pl; // it store the iteration values of parent of node
vector <vector <LinkedList>::i
import java.util.*;
public class BFS {
static LinkedList<Node> tracker = new LinkedList<>();
static Node[] nodes = new Node[]{
new Node(1),
new Node(2),
new Node(3),
new Node(4),
new Node(5),
new Node(6),
我知道BFS的最短路径的时间复杂度是O(V+E)。但是我在Python上找到了一个algorithm的实现,看起来像这样。 def search(name):
search_queue = deque()
search_queue += graph[name] # graph is a dict<string: list of strings>
searched = []
while search_queue:
person = search_queue.popleft()
if person not in searched:
我编写了一个Python脚本来实现A*算法。给出了地图、起点和目标。
就我测试的情况而言,代码运行良好,但我也想从最好的人那里得到反馈。所以我在这里分享代码。地图是给你的泡菜文件。
在代码M中是:
class Map:
def __init__(self, G):
self._graph = G
self.intersections = networkx.get_node_attributes(G, "pos")
self.roads = [list(G[node]) for node in G.nodes()]
Gra
我尝试使用数组列表来实现图形,但是当我打印(graph.edges())时,为什么一些数据会反转{顶点,节点},这意味着我不应该使用append?
class Graph(object):
def __init__(self, graph_dict=None):
""" initializes a graph object
If no dictionary or None is given,
an empty dictionary will be used
"""
我想知道属性映射是如何在boost图中实现的。例如,
我有这样定义的顶点和边缘属性:
//vertex property:-->
struct NodeInfo { int a , b , c; }; //actual bundled property
struct NodeInfoPropertyTag { // tag and kind (as in boost documentation)
typedef boost::vertex_property_tag kind;
static std::size_t co
在数据结构方面,什么是Plex?我在某个地方读过这个问题
Which of the following abstract data types can be used to
represent a many-to-many relation?
(a) Tree. (b) Plex
(c) Graph. (d) Both (b) and (c)
正确的选择是(d)。
我在谷歌上搜索了这个词,但没有找到任何用更简单的术语来解释这个词的方法。
请对以下卡恩算法代码提供任何建议。能否以更好的方式实施,或加以改进:
def kahn(graph):
in_degree = {u : 0 for u in graph}
for vertices, neighbors in graph.items():
in_degree.setdefault(vertices, 0)
for neighbor in neighbors:
in_degree[neighbor] = in_degree.get(neighbor, 0) + 1
no_indegree_vert
我必须编写一个实现以下接口的类:
public interface Graph<V> {
/**
* Adds vertex to the graph.
*/
boolean addVertex(V vertex);
/**
* Adds the edge (vertex1, vertex2) to the graph.
*/
boolean addEdge(V vertex1, V vertex2);
/**
* Return true if graph contains vertex.
在过去的几天里,我一直在试图找到一种方法来计算两个节点之间的所有非循环路径。我一直在使用广度优先搜索和深度优先搜索。我相当肯定这两个都能完成这项任务。但是,我一直在苦苦思索如何调整下面的DFS代码来查找两个节点之间的所有可能路径。我尝试了一些不同的方法(记住数组中的节点,递归),但我没有正确地实现它们,也无法输出可能的路径。
最后,我希望返回一个数组数组,其中包含两个选定节点之间的所有可能路径。有没有什么简单的修改可以让我做到这一点?下面的代码是我目前正在使用的代码。
function init(&$visited, &$graph){
foreach ($graph as
我使用Python 3实现了一个*搜索,以便找到从'Arad‘到'Bucharest’的最短路径。图是罗马尼亚的地图,如书“人工智能:现代方法”第3章所示,斯图尔特·J·拉塞尔和彼得·诺维格著。请看我的代码,并提供您的反馈。
from priority_queue import *
import colorama
from colorama import Fore, Back, Style
visualize用于显示算法的进展情况:
# HELPER
def visualize(frontier):
colorama.init()
for i in range(
目前我使用wordpress在网站上工作。因此,我使用phpgraphlib根据我的PHPMYADMIN数据库.创建了一个图形。
我的一个问题是,当使用带有Session变量的SQL创建一个图时,它会显示错误消息“图太小或数据点太多”,如Example1 image.But下面所示,当我使用带有Username="leeyengyang"预定义值的SQL创建一个图时,它将生成一个非常完美的图形,如下面的示例图像所示。因此,我尝试回显它显示的$sql $_SESSION['fullname'],查询SELECT * FROM YY where Username=
我试图遵循关于访问顶点/边缘数据的图形特征的实现的指导方针,以及定义用于扫描图形的迭代器,但是教程缺乏关于在完全实现中声明的属性映射的描述(例如,在下面提供的示例中,我无法理解整个代码基,但我想知道其余部分是如何使BLG图算法工作的!)换句话说,哪些正是概述的属性映射,它保证我可以从Boost图形库运行所有算法?谢谢
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// Copyright 1997, 1998, 1999, 2000 University of Notre Dame.
// C
我希望一些更有经验的程序员能帮助我更有效地实现Dijkstra的算法。
到目前为止,我认为最易受影响的部分是如何遍历X中的所有内容和graph[v]中的所有内容。
我的图形格式如下:
g = {0:{1:2}, 1:{0:2, 2:6}, 2:{1:6}}
这是我的完整代码,其中n是顶点的数目,m是边的数目,格式如下:
v1 v2重量.
from sys import stdin
n, m = stdin.readline().split()
n, m = int(n), int(m)
graph = {i:{} for i in range(n)}
V = [i for i in range
我有一个对象工厂的接口,它根据给定的顶点创建Function<Object,Vertex>和链接BiPredicate<Vertex,Vertex>的对象集合创建图形。
这种设计允许通过提供这两个函数来规范任意图的连通性算法,但就我所能实现的而言,这样做的代价是必须循环处理输入集合中的所有对对象(在其他地方定义了类Graph和Vertex ):
Function<Object,Vertex> maker; // defined by user.
BiPredicate<Vertex,Vertex> linker; // defined by us
我刚开始学习Python,我正在尝试创建一个bfs算法,它可以获取加权图的顶点并返回bfs。最后,我需要将加权边添加到顶点,这样我就可以计算出所走的距离,但是我能够让bfs单独处理我的顶点。这是目前为止的代码:
# Python implementation to find the
# shortest path in the graph using
# dictionaries
# Function to find the shortest
# path between two nodes of a graph
def BFS_SP(graph, start, goal):
我有一个旧的仙人掌数据库,我正在尝试恢复关键数据。旧数据库的字段比新的电流稳定器少很多。手动导入会产生大量错误。如何将旧的Cacti db导入到当前稳定系统中?
mysql> use cacti;
Reading table information for completion of table and column names
You can turn off this feature to get a quicker startup with -A
Database changed
mysql> show tables;
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