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python数据结构

在数学中,是描述于一组对象的结构,其中某些对象对在某种意义上是“相关的”。这些对象对应于称为顶点的数学抽象(也称为节点或点),并且每个相关的顶点对都称为边(也称为链接或线)。 --百度百科 networkx是一个python包,用于创建、操作和研究复杂网络的结构、动态和功能。 是一种比较复杂的数据结构,包括了一整套数学逻辑,实现起来过于复杂,还是直接用现成的networkx就好。 使用NetworkX,您可以以标准和非标准数据格式加载和存储网络,生成多种类型的随机和经典网络,分析网络结构,构建网络模型,设计新的网络算法,绘制网络,等等 要实现的的边和节点示意如下,不过在实现的过程中均以无向图为主 代码主体结构如下: #!

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结构

介绍 的遍历 深度优先遍历 广度优先遍历 介绍 在之前的学习中, 我们学了线性结构(数组, 链表,栈和队列)和非线性结构中的树结构. 下面就让我们学习非线性结构中的结构出现的原因 线性表局限于一个直接前驱和一个直接后继的关系 树也只能有一个直接前驱也就是父节点 当我们需要表示多对多的关系时, 这里我们就用到了 的举例 是一种非线性的数据结构,其中结点可以具有零个或多个相邻元素。 入门案例——要求: 代码实现如下图结构. ? 的遍历 所谓的遍历,即是对结点的访问。

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    数据结构学习-python实现---0418

    graph:比树更一般的结构,由节点和边构成,树就是特殊的

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    docker结构框架

    发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/101956.html原文链接:https://javaforall.cn

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    的存储结构

    实际上,的存储结构有些复杂,为了方便读者理解,也为了方便笔者的写作,这部分的篇幅会长一些,稍有些啰嗦,还望见谅。 一、邻接矩阵法 ---- 显然,是由顶点(vex)和边(arc)构成的。 下面看如何用代码实现这个过程: 结构定义 typedef char VerTexType; //假设顶点的数据类型为字符型 typedef int ArcType 0; i < G.vexnum; ++i) if(G.vexs[i] == v) return i; return -1; }//LocateVex 有了结构定义 ,我们就可以进行的创建,实质上就是向结构中输入数据。 所以,可以看出v0的入度是2…… 接下来就是代码实现了: 结构定义 //- - - - -的邻接表存储表示- - - - - typedef struct ArcNode{

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    数据结构

    1-1 无向连通至少有一个顶点的度为1 错误: 无向连通考点: 1. 每条边连接两个顶点,所有顶点的度之和等于边数的2倍 2.记住两个特殊的无相连通模型: A: ? B: ? 邻接表存储结构 2-1 若无向G =(V,E)中含10个顶点,要保证G在任何情况下都是连通的,则需要的边数最少是 ? ; 2-2 给定一个有向的邻接表如下图,则该有__个强连通分量 ? 1.强连通分量:有向图中的极大强连通子称作有向的强连通分量. 2.第1点中的极大强连通子:把的所有结点用最少的边将其连接起来的子. 3.一个顶点也是极大强连通子.   无向竞赛阶: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 边数: 0 1 3 6 10 15 21 28 36         有向就*2;  对于36条边来说,9个点一定是竞赛:强连通十个点,可以满足

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    数据结构——

    [在这里插入图片描述] 的存储结构 --- 的邻接矩阵表示 设 A = (V, E) 有 n 个顶点,则的邻接矩阵是一个二维数组 A.Edgen,定义为: [在这里插入图片描述] 无向的邻接矩阵表示 // 顶点信息 ArcNode* firstarc; // 指向第一条附属该顶点的弧 } VNode, AdjList[MAX_VERTEX_NUM]; typedef struct{ // 结构定义 AdjList vertices; // 的顶点结构数组 int vexnum, arcnum; // 顶点数和边数 int kind; } ALGraph; 采用邻接表表示法构造有向 visited[v]) DFS(G, v); } 遍历的过程实质上是对每个顶点查找其邻接点的过程。 若给定的存储结构,则从某一顶点出发的遍历结果应是唯一的。 DFS与BFS算法效率比较 空间复杂度相同,都是O(n)(借用了堆栈或队列); 时间复杂度只与存储结构(邻接矩阵或邻接表)有关,而与搜索路径无关。

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    docker结构框架

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    1777:文件结构

    1777:文件结构” 查看 提交 统计 提问 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 在计算机上看到文件系统的结构通常很有用。 但是在有图形界面之前,没有图形化的表示方法的,那时候最好的方式是把目录和文件的结构显示成一个""的样子,而且使用缩排的形式来表示目录的结构。 每组测试数据表示一个计算机的文件结构。每组测试数据以'*'结尾,而所有合理的输入数据以'#'结尾。

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    数据结构-

    非彼,今天来学习一种十分重要,在生活中也经常使用的数据结构」 一、 就是由一些点与边组成,点之间是边,边两头有点,类似于我们所画的思维导。 那就需要使用到另外一种数据结构『队列』 三、队列 队列很简单,和生活中的排队一样,比如购票,结账时,先排队的人先买到票或者结账完成。 就是有顺序,先进先出(First In First Out)的一种数据结构,它只有两种行为,入队和出队。类比生活中排队,有素质的人不能出现插队吧? 队列常常与栈进行对比,栈是一种先进后出的数据结构,或描述为后进先出(Last In First Out) 深度优先搜索就常使用栈。 四、实现 代码如何实现呢? 在 Python 中则使用字典表示: graph = {} graph["小明"] = ["小花", "小玉", ...] graph["小玉"] = ["小帆", ...]

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    数据结构——

    是一组由边连接的顶点。任何二元关系都可以用来表示。社交网络、道路等都可以用来表示。 例如下面的好友关系: ? 关系 与树的结构相似,他们都是非线性数据结构,而树是的特殊情况。 可分为 有向 和 无向。 有向图表示有方向性,如果图中每两个顶点间在双向上都存在路径,则该是强连通的。 的边还可以加权,这样的称为加权。 ? 有向与加权 邻接表 可以用邻接表表示。 ? } colorMap.set(now, Color.BLACK); } return -1; } 上面代码中 prevVertex 用来追踪顶点,比如一个结构是这样的 加权 简单的实现一个加权,可以改造一下上面的类。

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    数据结构

    简介 有向:若E是有向边(也称为弧)的有限集合时,则称为G为有向 无向:若E是无向边(简称边)的有限集合时,则G为无向 完全:在无向图中,如果任意两个顶点之间都存在边,则称为该图为无向完全 前者的数据顺序存储结构,后者属于的链接存储结构。 邻接矩阵法 所谓邻接矩阵存储,就是用一个一维数组存储图中顶点的信息,用一个二维数组存储图中边的信息(即各顶点之间的邻接关系)。 image.png image.png 十字链表 十字链表是有向的一种链式存储结构的十字链表表示是不唯一的,但一个十字链表表示确定一个。 邻接多重表 邻接多重表是无向的另一种链式存储结构。 又生成树T中所有边可以看做一个等价类,每次添加新的边的过程类似于求解等价类的过程,由此可以采用并查集的数据结构来描述T,从而构造T的时间复杂度为O(|E|log₂|E|) ,因此克鲁斯卡尔算法适合边稀疏而顶点多的

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    数据结构-

    总第120篇 前言 是不同于前面两种数据结构的另一种新的数据结构,线性表中元素与元素之间是被串起来的,每个数据元素只有一个直接前驱和一个直接后继,是一种一对一的数据结构;在树的结构中,数据元素之间有明显的层次关系 但现实中的情况是,人与人之间的关系是复杂的,不是简单的线性关系,也不全是层级关系,而可能交叉相互关系,也就是多对多的数据情况,这就的一个概念,是一种多对多的数据结构相关的各种定义 是由结点的有穷集合V和边对的集合E组成,为了将与树形结构进行区分,在结构中常常将结点称为顶点,边是顶点的有序偶对。若两个顶点之间存在一条边,则表示这两个顶点具有相邻关系。 边上带有权的称为带权,也称为网。 的存储结构 1.邻接矩阵 邻接矩阵是表示顶点之间相邻关系的矩阵。 邻接矩阵是的顺序存储结构,由邻接矩阵的行数或列数可知图中的顶点数。主要有三种的邻接矩阵,有向、无向、有向有权。 ? ? ?

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    【化解数据结构】详解结构,并实现一个结构

    知识点抢先看 什么是结构结构有什么应用场景? 结构有什么方法? 如何实现一个结构? LeetCode 实战 一、什么是结构结构是一种网络结构的抽象模型,是一组由边连接而成的节点 同时可以表示任何二元关系,比如道路、航班… 那为什么可以表示二元关系呢? 因为图中的每一条边都是由两个节点相连而成的,因此可以表示任何二元关系 在我们生活中,每天使用的微信等社交软件,我们的好友关系网也能被形象成一种结构,如图,能表示各种丰富的关系结构 在 JS 中没有结构 根据上面的介绍,我们对结构有了一定的了解,接下来我们封装一个结构,首先,先了解结构有哪些方法 方法 含义 addVertex(value) 向图中添加一个顶点 addEdge(a,b) 向图中添加两点之间的边 找到小镇的法官 总结 在这篇文章中我们详细讲解了结构,如何表示一个结构,如何手写一个结构,博主在自己写博客的时候,也能学到很多东西,从理解到实现,都需要站在另一个角度去思考,如何能清晰的将内容输出

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    【数据结构结构的深度广度搜索

    基本介绍 前面我们学了线性表和树 线性表局限于一个直接前驱和一个直接后继的关系 树也只能有一个直接前驱也就是父节点 当我们需要表示多对多的关系时, 这里我们就用到了的举例说明 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 顶点。 的常用概念 顶点(vertex) 边(edge) 路径 无向(下图 有向 带权 的表示方式 的表示方式有两种:二维数组表示(邻接矩阵);链表表示(邻接表 因此没有空间浪费,邻接表由数组+链表组成 的快速入门案例 代码实现如下图结构. 所谓的遍历,即是对结点的访问。

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    的数据结构_数据结构关于的算法

    文章目录 的定义和术语 连通(强连通) 连通分量(强连通分量) 有向和无向的工程案例 的定义和术语 完全:任意两个点都有一条边相连 连通(强连通) 连通分量(强连通分量 ) 有向和无向的工程案例 #include "pch.h" #include <iostream> using namespace std; //有向 无向 有向网 无向网 enum GraphKing { DG, DN, UDG, UDN }; //定义 typedef struct Node { int *vex; //顶点个数 int vexnum; //顶点数 int edge; //的边数 int **adjmatrix;//的邻接矩阵 GraphKing kind; //的类型 }Mygraph; //创建 void CreateGraph (Mygraph &g,GraphKing king) { cout << "请输入的顶点个数:"; cin >> g.vexnum; cout << "请输入的边的条数:"; cin

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    PHP数据结构-的存储结构

    的顺序存储结构:邻接矩阵 什么是邻接矩阵 首先还是来看看如何用顺序结构来存储。不管是栈、队列、树,我们都可以使用一个简单的数组就可以实现这些数据结构的顺序存储能力。 在的术语中,使用二维数组来表示的的顺序存储结构就叫做邻接矩阵。就像下面这个表格一样。 ? 的链式存储结构:邻接表 说完顺序存储结构,自然不能忽视另一种形式的存储结构,那就是的链式存储结构。其实对于来说,链式结构非常简单和清晰,因为我们只需要知道一个结点和那些结点有边就行了。 接下来,我们来看看如何使用邻接表这种结构来建立。 好了,基础的存储结构已经铺垫完了,关于的概念也都熟悉掌握了,接下来,我们就要准备去做最重要的操作了,那就是如何来对进行遍历。

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    数据结构的脑

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    数据结构(七):

    定义来自维基百科:图论 结构 图中只包含两种类型的元素:顶点(vertex)和边(edge),所以可以由顶点集合和边集合进行表示,即: ? 。 根据边是否具有方向,可以将分为有向和无向两种。 无向 ? graph 有向 ? digraph 上面两张 graph 和 digraph 具有相同的顶点集合 ? ,但是边集合 ? 连通、连通分量与生成树 对于无向,若图中任意两个顶点之间存在路径,则该无向图为连通;对于有向,若图中任意两个顶点之间存在路径,则该有向图为强连通。 对于无向,其极大连通子称为该无向的连通分量;对于有向,其极大强连通子称为该无向的强连通分量。 根据连通分量定义可知,对于连通,极大连通子是其自身,所以的连通分量就是其自身。 对于非连通,因为可以存在多个极大连通子,所以可以具有多个连通分量。 连通的最小连通子也称之为生成树,即包含顶点集合 ? ,但是边的个数为 ? 。

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    8-1 结构

    8-1 结构 1、结构 前面已经讲了 "一对一" 的线性存储结构、"一对多"的树结构 , 现在介绍 "多对多" 的结构 G由两个集合 V和E 组成, 记为G=( V, E) , 其中 V是顶点( 图存储结构可细分两种表现类型,无向 和 有向。 2、常见的的种类 可分为完全,连通、稀疏和稠密: ①完全 若图中各个顶点都与除自身外的其他顶点有关系,这样的无向称为完全。同时,满足此条件的有向则称为有向完全。 ? ②稀疏和稠密 这两种是相对存在的,即如果图中具有很少的边(或弧),此就称为"稀疏";反之,则称此图为"稠密"。 ③连通 在无向图中,若每一对顶点 u和v之间都能找到一条路径,则此称为 连通; 若无向不是连通,但图中存储某个子图符合连通的性质,则称该子图为连通分量。

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