从A到B,有多条路线,要找出最短路线,应该用哪种数据结构来存储这些数据. 这不是显然的考查图论的相关知识了么, 1.图的两种表示方式: 邻接矩阵:二维数组搞定. 邻接表:Map<Vertext,List<Edge>>搞定. 其中邻接矩阵适用于稠密图,即图上的任意两点之间均(差不多都)存在一条边. 而A到B之间的路线,显然是稀疏图,果断的选用邻接表. 2.加权有向图最短路径问题,典型的dijkstra最短路径算法. 说干就干,翻翻<数据结构与算法>,自己用Java大概实现

最近看了点有向图的内容,参考开源项目做了一个简单版本,直接贴代码. /** * 有向图接口,定义需要实现的各个方法,可以选择使用邻接矩阵或者邻接链表来实现 * @param <V> V代表端点,可以根据需要设置器数据类型 */ public interface DGraph<V> { /**深度优先遍历*/ public static final int ITERATOR_TYPE_DFS = 0; /**广度优先遍历*/ public static final int ITERA

对于分词系统的实现来说,主要应集中在两方面的考虑上:一是对语料库的组织,二是分词策略的制订. 1.   Tire树 Tire树,即字典树,是通过字串的公共前缀来对字串进行统计.排序及存储的一种树形结构.其具有如下三个性质: 1)      根节点不包含字符(或汉字),除根节点以外的每个节点只能包含一个字符(汉字) 2)      从根节点到任一节点的路径上的所有节点中的字符(汉字)按顺序排列的字符串(词组)就是该节点所对应的字符串(词组) 3)      每个节点的所有直接子节点包含的字符(汉字

也许最直观的图处理问题就是你常常需要使用某种地图软件或者导航系统来获取从一个地方到另一个地方的路径.我们立即可以得到与之对应的图模型:顶点对应交叉路口,边对应公路,边的权重对应该路段的成本(时间或距离).如果有单行线,那就意味着还需要考虑加权有向图.在这个模型中,问题很容易就可以被归纳为: 找到一个顶点到达另一个顶点的成本最小的路径. 前言 单点最短路径指的就是从源点S到给定的目的顶点V的总权重最小的路径. 从源点S出发,到所有可达的顶点的路径构成了一棵最短路径树(Shortest Path T

任何对JDK集合框架有经验的程序员都熟悉和喜欢java.util.Collections包含的工具方法.Guava沿着这些路线提供了更多的工具方法:适用于所有集合的静态方法.这是Guava最流行和成熟的部分之一. 我们用相对直观的方式把工具类与特定集合接口的对应关系归纳如下: 集合接口 属于JDK还是Guava 对应的Guava工具类 Collection JDK Collections2:不要和java.util.Collections混淆 List JDK Lists Set JDK Set

前文 数据结构与算法--常用数据结构及其Java实现 总结了基本的数据结构,类似的,本文准备总结一下一些常见的高级的数据结构及其常见算法和对应的Java实现以及应用场景,务求理论与实践一步到位. 跳跃表 跳跃列表是对有序的链表增加上附加的前进链接,增加是以随机化的方式进行的,所以在列表中的查找可以快速的跳过部分列表.是一种随机化数据结构,基于并联的链表,其效率可比拟于红黑树和AVL树(对于大多数操作需要O(logn)平均时间),但是实现起来更容易且对并发算法友好.redis 的 sorted S

原文链接 译文链接 译者:沈义扬,校对:丁一 尚未完成: Queues, Tables工具类 任何对JDK集合框架有经验的程序员都熟悉和喜欢java.util.Collections包含的工具方法.Guava沿着这些路线提供了更多的工具方法:适用于所有集合的静态方法.这是Guava最流行和成熟的部分之一. 我们用相对直观的方式把工具类与特定集合接口的对应关系归纳如下: 集合接口 属于JDK还是Guava 对应的Guava工具类 Collection JDK Collections2:不要和jav

转载的,有问题请联系我 原文链接 译文链接 译者:沈义扬,校对:丁一 尚未完成: Queues, Tables工具类 任何对JDK集合框架有经验的程序员都熟悉和喜欢java.util.Collections包含的工具方法.Guava沿着这些路线提供了更多的工具方法:适用于所有集合的静态方法.这是Guava最流行和成熟的部分之一. 我们用相对直观的方式把工具类与特定集合接口的对应关系归纳如下: 集合接口 属于JDK还是Guava 对应的Guava工具类 Collection JDK Collect

本次要解决的问题是:你们村里那些坑坑洼洼的路,到底哪些路才是主干道? 小明:肯定是哪里都能到得了,并且去哪里都相对比较近,并且被大家共用程度高的路是啊! 具体是哪几条路呢?今天就可以给出准确答案 最小生成树的特点 1.可以到达图中任何一个顶点 2. 是一颗树(无环) 3. 最小生成树的边的权重之和是可以链接图中所有顶点的边的集合中,权值之和最小的(运用了贪婪算法思想) 4. 边数 = 图的顶点数量-1 先看主要代码,再看库代码 //Prim算法的 最小生成树 //时间 ElogE E为遍历原图中

加权图相关算法 前言 本文主要介绍加权图算法中两个重要应用:最小生成树和最短路径. 求最小生成树时针对的是加权无向图,加权有向图的最小生成树算法成为"最小属树形图"问题,较为复杂,本文不做讨论. 求最短路径则是针对加权有向图,在不同限制条件下,适应不同的算法: 1. 权重非负,采用Dijkstra算法: 2. 不存在环,采用基于拓扑排序的最短路径算法,能够线性空间内解决问题: 3. 不存在负权重环,即如果存在环,环的各条边权重总和不能为负值,采用Bellman-Ford算法. 加权无向

HDU 3549 Flow Problem(最大流) Time Limit: 5000/5000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) [Description] [题目描述] Network flow is a well-known difficult problem for ACMers. Given a graph, your task is to find out the maximum flow for t

***************************************转载请注明出处:http://blog.csdn.net/lttree*************************************** 最短路 Time Limit: 5000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 28761    Accepted Submissio

     图论,顾名思义就是有图有论.        图:由点"Vertex"和边"Edge "组成,且图分为有向图和无向图(本文讨论有向图),之前做毕业设计的时候研究"多谱流形聚类算法"的时候有研究"Graph".高维数据的聚类就涉及到Graph Cut算法,想象数据为欧式空间的点,数据与数据之间呈现这样或那样的联系,数据就是点,他们的联系由边来决定.PS:本次学习与聚类算法无关,聚类问题具体见之前写的博客.        

<算法 (第4版)>[PDF]下载链接: https://u253469.ctfile.com/fs/253469-231196349 (第4版)>[PDF]"  TITLE="<算法 (第4版)>[PDF]" /> 内容介绍 <算法(第4版)>是Sedgewick之巨著,与高德纳TAOCP一脉相承,是算法领域经典的参考书,涵盖所有程序员必须掌握的50种算法,全面介绍了关于算法和数据结构的必备知识,并特别针对排序.搜索.图处理和

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DAG是公认的下一代区块链的标志.本文从算法基础去研究分析DAG算法,以及它是如何运用到区块链中,解决了当前区块链的哪些问题. 关键字:DAG,有向无环图,算法,背包,深度优先搜索,栈,BlockChain,区块链 图 图是数据结构中最为复杂的一种,我在上大学的时候,图的这一章会被老师划到考试范围之外,作为我们的课后兴趣部分.但实际上,图在信息化社会中的应用非常广泛.图主要包括: 无向图,结点的简单连接 有向图,连接有方向性 加权图,连接带有权值 加权有向图,连接既有方向性,又带有权值 图是由一

下载地址:https://download.csdn.net/download/moshenglv/10777447 算法第四版,文字版,可复制,方便copy代码 目录: 第1章 基 础 ....................... . ..........................11.1 基础编程模型 ..................................... 41.1.1 Java程序的基本结构 ................. 41.1.2原始数据类型与表达式

数据结构与算法--最短路径之Dijkstra算法 加权图中,我们很可能关心这样一个问题:从一个顶点到另一个顶点成本最小的路径.比如从成都到北京,途中还有好多城市,如何规划路线,能使总路程最小:或者我们看重的是路费,那么如何选择经过的城市可以使得总路费降到最低? 首先路径是有向的,最短路径需要考虑到各条边的方向. 权值不一定就是指距离,还可以是费用等等... 最短路径的定义:在一幅有向加权图中,从顶点s到顶点t的最短路径是所有从s到t的路径中权值最小者. 为此,我们先要定义有向边以及有向图. 加权

最短路径 APIs 带权有向图中的最短路径,这节讨论从源点(s)到图中其它点的最短路径(single source). Weighted Directed Edge API 需要新的数据类型来表示带权有向边. Weighted Directed Edge:implementation public class DirectedEdge { private final int v, w; private final double weight; public DirectedEdge(int v,

算法精解:DAG有向无环图 https://www.cnblogs.com/Evsward/p/dag.html DAG是公认的下一代区块链的标志.本文从算法基础去研究分析DAG算法,以及它是如何运用到区块链中,解决了当前区块链的哪些问题. 关键字:DAG,有向无环图,算法,背包,深度优先搜索,栈,BlockChain,区块链 图 图是数据结构中最为复杂的一种,我在上大学的时候,图的这一章会被老师划到考试范围之外,作为我们的课后兴趣部分.但实际上,图在信息化社会中的应用非常广泛.图主要包括: 无