本章介绍邻接矩阵无向图.在"图的理论基础"中已经对图进行了理论介绍,这里就不再对图的概念进行重复说明了.和以往一样,本文会先给出C语言的实现:后续再分别给出C++和Java版本的实现.实现的语言虽不同,但是原理如出一辙,选择其中之一进行了解即可.若文章有错误或不足的地方,请不吝指出! 目录 1. 邻接矩阵无向图的介绍 2. 邻接矩阵无向图的代码说明 3. 邻接矩阵无向图的完整源码 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/ 更多内容:数据结

基于vector存图 struct Edge { int u, v, w; Edge(){} Edge(int u, int v, int w):u(u), v(v), w(w){} }; vector<Edge>edges;//把每一条边存下来 vector<int>Map[maxn];//G[i]这个vector存的是以i为起点的所有边在edges里面的下标 void init(int n) { ; i <= n; i++)Map[i].clear(); edges.cl

写在前面 图的存储结构有两种:一种是基于二维数组的邻接矩阵表示法. 另一种是基于链表的的邻接表表示法. 在邻接矩阵中,可以如下表示顶点和边连接关系: 说明: 将顶点对应为下标,根据横纵坐标将矩阵中的某一位置值设为1,表示两个顶点向联接. 图示表示的是无向图的邻接矩阵,从中我们可以发现它们的分布关于斜对角线对称. 我们在下面将要讨论的是下图的两种遍历方法(基于矩阵的): 我们已经说明了我们要用到的是邻接矩阵表示法,那么我首先要来构造图: 1.深度优先遍历算法 分析深度优先遍历 从图的某个顶点出发,

过山车 Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 13476    Accepted Submission(s): 5901 Problem Description RPG girls今天和大家一起去游乐场玩,终于可以坐上梦寐以求的过山车了.可是,过山车的每一排只有两个座位,而且还有条不成文的规矩,就是每个女生必须找个个男生做par

树状动态规划定义 之所以这样命名树规,是因为树形DP的这一特殊性:没有环,dfs是不会重复,而且具有明显而又严格的层数关系.利用这一特性,我们可以很清晰地根据题目写出一个在树(型结构)上的记忆化搜索的程序.而深搜的特点,就是"不撞南墙不回头".这一点在之后的文章中会详细的介绍. 首先是扫盲,介绍几条名词的专业解释以显示我的高端(大部分人可以略过,因为学习到树规的人一下应该都懂--): 动态规划:  问题可以分解成若干相互联系的阶段,在每一个阶段都要做出决策,全部过程的决策是一个决策序列

2018年学习总结博客总目录:第一周 第二周 第三周 第四周 第五周 第六周 第七周 第八周 第九周 教材学习内容总结 第十五章 图 1.图:图(graph)是由一些点(vertex)和这些点之间的连线(edge)所组成的:其中,点通常被成为"顶点(vertex)",而点与点之间的连线则被成为"边"(edge). 2.图的分类:根据边是否有方向,将图可以划分为:无向图和有向图.        无向图是一种边为无序结点对的图.        有序图是一种边为有序结点对

body, table{font-family: 微软雅黑; font-size: 13.5pt} table{border-collapse: collapse; border: solid gray; border-width: 2px 0 2px 0;} th{border: 1px solid gray; padding: 4px; background-color: #DDD;} td{border: 1px solid gray; padding: 4px;} tr:nth-chil

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.

http://www.cnblogs.com/abatei/archive/2008/06/06/1215114.html 8.2 图的存储结构 图的存储结构除了要存储图中各个顶点的本身的信息外,同时还要存储顶点与顶点之间的所有关系(边的信息),因此,图的结构比较复杂,很难以数据元素在存储区中的物理位置来表示元素之间的关系,但也正是由于其任意的特性,故物理表示方法很多.常用的图的存储结构有邻接矩阵.邻接表.十字链表和邻接多重表. 8.2.1  邻接矩阵表示法 对于一个具有n个顶点的图,可以使用n

一.最短路径的定义 在网图和非网图中,最短路径的含义是不同的.由于非网图没有边上的权值,所谓的最短路径,其实就是指两顶点之间经过的边数最少的路径:而对于网图来说,最短路径是指两顶点之间经过的边上权值之和最少的路径,并且称路径上的第一个顶点是源点,第二个顶点是终点.显然,非网图可以理解为所有的边的权值都为1的网图. 二.Dijkstra算法 1.Dijkstra算法描述 有向网中从源点V0到其他终点的最短路径的过程是:初始情况下,若从源点到该顶点有弧,则存在一条路径,路径长度即为该弧上的权值.每求

一.最小生成树的定义 一个连通图的生成树是一个极小的连通子图,它含有图中全部的顶点,但只有足以构成一棵树的n-1条边. 在一个网的所有生成树中,权值总和最小的生成树称为最小代价生成树(Minimum Cost Spanning Tree),简称为最小生成树. 构造最小生成树的准则有以下3条: 只能使用该图中的边构造最小生成树 当且仅当使用n-1条边来连接图中的n个顶点 不能使用产生回路的边 对比两个算法,Kruskal算法主要是针对边来展开,边数少时效率会非常高,所以对于稀疏图有很大的优势:而P

数据结构在Android中也有着大量的运用,这里采用数据结构与源代码分析相结合,来认识Android的数据结构 线性表 线性表可分为顺序存储结构和链式存储结构 顺序存储结构-ArrayList 通过对源代码的产看得知,ArrayList继承自AbstractList,实现了多个接口,其中List里面就实现了常用的一些操作,包括增删改查清除大小等等 public class ArrayList<E> extends AbstractList<E> implements List<

实验9 图及图的操作实验 --博客后半部分有程序的所有代码-- 1.图邻接矩阵存储结构表示及基本操作算法实现 (1)邻接矩阵存储结构类定义: #include "SeqList.h" //包含动态数组结构的顺序表类 #include "SeqQueue.h" //包含静态数组结构的顺序队列类 typedef char VerT; //定义邻接矩阵图类中的VerT class AdjMWGraph { private: SeqList Vertices; //顶点顺序

PRM概率路线图全称 Probabilistic Roadmap,是一种路径规划算法,利用随机撒点的方式将空间抽样并将问题转为图搜索,利用A*或Dijkstra算法找到起始结束节点的最短路径. 可以想到撒点数越密,得到的路径越接近最优路径,不过运算时间也越长. 算法原理如下: 1. 首先确定地图与起始结束点位置,对地图随机撒点,将起始结束节点加入随机点中,并剔除撒到障碍物上的点. 2. 建立所有节点的邻接矩阵无向图,图的边为两两随机点的距离,如果两两随机点直线距离通过障碍物,则设置该边为无穷大.

最短路算法(一) 最短路算法有三种形态:Floyd算法,Shortset Path Fast Algorithm(SPFA)算法,Dijkstra算法. 我个人打算分三次把这三个算法介绍完. (毕竟写太长了又没有人看QAQ……)但是这篇博客好像又双叒叕写的有点长,真的请各位耐心看完QAQ 今天先来介绍最简单的Floyd算法. Part 1:最短路问题是什么? 我们用专业一点的术语表达,大概是这样子的: 若网络中的每条边都有一个数值(长度.成本.时间等),则找出两节点(通常是源节点和阱节点)之间总

题目 班上有 N 名学生.其中有些人是朋友,有些则不是.他们的友谊具有是传递性.如果已知 A 是 B 的朋友,B 是 C 的朋友,那么我们可以认为 A 也是 C 的朋友.所谓的朋友圈,是指所有朋友的集合. 给定一个 N * N 的矩阵 M,表示班级中学生之间的朋友关系.如果M[i][j] = 1,表示已知第 i 个和 j 个学生互为朋友关系,否则为不知道.你必须输出所有学生中的已知的朋友圈总数. 示例 1: 输入: [[1,1,0], [1,1,0], [0,0,1]] 输出: 2 说明:已知学

一.二叉树补充.多叉树 1.二叉树(非递归实现遍历) (1)前提 前面一篇介绍了 二叉树.顺序二叉树.线索二叉树.哈夫曼树等树结构. 可参考:https://www.cnblogs.com/l-y-h/p/13751459.html#_label5_1 (2)二叉树遍历 [递归与非递归实现:] 使用递归实现时,系统隐式的维护了一个栈 用于操作节点.虽然递归代码易理解,但是对于系统的性能会造成一定的影响. 使用非递归代码实现,可以主动去维护一个栈 用于操作节点.非递归代码相对于递归代码,其性能可能

使用二维数组邻接矩阵储存图 无向图: 图G 定义图G[101][101],G[i][j]的值表示从结点vi到vj是否有边或弧,若有,取值为1或权值,若无,则取值为0或∞.以下是图G用邻接矩阵表示的列表:   结点 A B C D A 0 1 1 1 B 1 0 0 1 C 1 0 0 1 D 1 1 1 0 有向图: 图G(无权值)图G(有权值) 定义图G[101][101],G[i][j]的值表示从结点vi到vj是否有边或弧,若有,取值为1或权值,若无,则取值为0或∞.以下是图G用邻接矩阵表示

一.简介 SciPy 是一个开源的 Python 算法库和数学工具包.Scipy 是基于 Numpy 的科学计算库,用于数学.科学.工程学等领域,很多有一些高阶抽象和物理模型需要使用 Scipy.SciPy 包含的模块有最优化.线性代数.积分.插值.特殊函数.快速傅里叶变换.信号处理和图像处理.常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算. 1 安装 下载对应的版本号 numpy+mkl:地址 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy sci

#include "ljjz.h" typedef struct edgedata /*用于保存最小生成树的边类型定义*/ { int beg,en; /*beg,en是边顶点序号*/ int length; /*边长*/ }edge; /*函数功能:prim算法构造最小生成树 函数参数:图的邻接矩阵g;边向量edge */ ]) { edge x; int d,min,j,k,s,v; /* 建立初始入选点,并初始化生成树边集tree*/ ;v<=g.n-;v++) { tre

广度优先搜索以源结点s为出发点,算法始终将已发现和未发现结点之间的边界,沿其广度方向向外扩展.也即算法需要在发现所有距离源结点s为k的所有结点之后才会去发现距离源结点距离为k+1的其他结点. talk is cheap,show me the code!上具体的代码,最容易解释这一切. 该例子是以无向图为基础,代码中注释有具体说明,不在解释每一步: #include <iostream> #include <list> #include <queue> using na