class Graph: def __init__(self): self.V = [] class Vertex: def __init__(self, x): self.key = x self.color = 'white' self.d = 10000 self.f = 10000 self.pi = None self.adj = [] self.next = None class Solution: def Dfs(self, G): for u in G.V: u.color =…

拓扑排序 一.基本概念 在一个有向无环图(Directed Acyclic Graph, DAG)中,规定< u,v > 表示一条由u指向v的的有向边.要求对所有的节点排序,使得每一条有向边 < u,v>中u都排在v的前面. 换个形象点的解释,我们在学习一门课程之前,应该需要一定的预备知识,比如在学习B课程之前我们需先学习A(后用< X,Y > 表示X课程是Y课程的预备知识,其实与上述有序偶的含义相同),则有 < A,B >.我们还有 < C,B &g…

小书匠Graph图论 重头戏部分来了,写到这里我感觉得仔细认真点了,可能在NetworkX中,实现某些算法就一句话的事,但是这个算法是做什么的,用在什么地方,原理是怎么样的,不清除,所以,我决定先把图论中常用算法弄个明白在写这部分. 图论常用算法看我的博客: 下面我将使用NetworkX实现上面的算法,建议不清楚的部分打开两篇博客对照理解. 我将图论的经典问题及常用算法的总结写在下面两篇博客中: 图论---问题篇 图论---算法篇 目录: * 11.4拓扑排序算法(TSA) * 11.5最大流问…

算法导论上面快速排序的实现. 代码: def partition(array, left, right): i = left-1 for j in range(left, right): if array[j] <= array[right]: i += 1 array[j], array[i] = array[i], array[j] array[i+1], array[right] = array[right], array[i+1] return i+1 def quicksort(arr…

现在你总共有 numCourses 门课需要选,记为 0 到 numCourses - 1.给你一个数组 prerequisites ,其中 prerequisites[i] = [ai, bi] ,表示在选修课程 ai 前 必须 先选修 bi . 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:[0,1] . 返回你为了学完所有课程所安排的学习顺序.可能会有多个正确的顺序,你只要返回 任意一种 就可以了.如果不可能完成所有课程,返回 一个空数组 . 示例 1: 输入:n…

class Graph: def __init__(self): self.V = [] class Vertex: def __init__(self, x): self.key = x self.color = 'white' self.d = 10000 self.f = 10000 self.pi = None self.adj = [] class Solution: def Dfs(self, G): for u in G.V: u.color = 'white' u.pi = No…

import sys class mergesort(): def merge_sort(self, A, p, r): if p < r: q = (p + r) / 2 self.merge_sort(A, p, q) self.merge_sort(A, q+1, r) self.merge(A, p, q, r) return A def merge(self, A, p, q, r): n1 = q - p + 1 n2 = r - q L = [0 for i in range(n1…

洛谷题目传送门 萝卜大毒瘤 题意可以简化成这样:给一个DAG,求每个点能够从多少个入度为\(0\)的点到达(记为\(k\)). 一个随机做法:给每个入度为\(0\)的点随机一个权值,在DAG上求出每个点能够返回到的入度为\(0\)的点的最小权值,那么这个权值的期望是\(\frac{\text{随机值域}}{k+1}\).多选几套随机权值(蒟蒻选了一百次),跑出来的平均值即可输出. 实在是太玄学了. #include<bits/stdc++.h> #define LL unsigned long…

背景 不同的数据结构有不同的用途,像:数组.链表.队列.栈多数是用来做为基本的工具使用,二叉树多用来作为已排序元素列表的存储,B 树用在存储中,本文介绍的 Graph 多数是为了解决现实问题(说到底,所有的数据结构都是这个目的),如:网络布局.任务安排等. 图的基本概念 示例 顶点(Vertex) 上图的 1.2.3.4.5.6 就是顶点. 邻接(Adjoin) 如果 A 和 B 通过定向边相连,且方向为 A -> B,则 B 为 A 的邻接,如果相连的边是没有方向的,则 A 和 B 互为邻接.…

BFS模板,记住这5个: (1)针对树的BFS 1.1 无需分层遍历 from collections import deque def levelOrderTree(root): if not root: return q = deque([root]) while q: head = q.popleft() do something with this head node... if head.left: q.append(head.left) if head.right: q.append…