FireMonkey 绘图(1) FMX 的 Canvas 在不同的系统上会分别使用:WinVista.Win7: D2D (FMX.Canvas.D2D.pas)WinXP: GDI+ (FMX.Canvas.GDIP.pas)Mac 系列: Core Graphics (FMX.Canvas.Mac.pas) 和 HTML5 中的 Canvas 非常类似, 现在的 Canvas 模糊了 Pen 的概念:之前的 Canvas.Pen 对应: Canvas.Stroke;之前的 Canvas.B

思想:图G是不带权的无向连通图.一条边的长度计为1,因此,求带顶点u和顶点v的最短的路径即求顶点u和顶点v的边数最少的顶点序列.利用广度优先遍历算法,从u出发进行广度遍历,类似于从顶点u出发一层一层地向外扩展,当第一次找到顶点v时队列中便包括了从顶点u到顶点v近期的路径,如图所看到的,再利用队列输出最路径(逆路径),所以设计成非循环队列. 相应算法例如以下: typedef struct  { int data;//顶点编号 int parent;//前一个顶点的位置 } QUEUE;//非循环

<script> //图的构建 function vnode() { this.visited=0; this.vertex=0; this.arcs=new Array(); } function G() { this.adjlist=new Array(); } function creategraph() { var a=[[2,3,6],[1,5,4],[4,6,1],[2,3,5],[4,2,6],[3,5,1]]; var g=new G(); for (i=0;i<6;i+

简单路径(不包括环) DFS遍历以及回溯得到结果 void dfs(ALGraph graph, int v, int end, bool visit[], int path[], int cnt) { visit[v] = true; path[cnt++] = v; if(v == end) { for(int i = 0; i < cnt; i++) { cout<<path[i]<<" "; } cout<<endl; return;

篇一:WinForm开发总体概述与技术实现 篇二:WinForm开发扇形图统计和Excel数据导出 篇三:Access远程连接数据库和窗体打包部署 [小记]:最近基于WinForm+Access数据库完成一个法律咨询管理系统.本系统要求类似网页后台管理效果,并且基于局域网内,完成多客户端操作同一数据库,根据权限不同分别执行不同功能模块.核心模块为级联统计类型管理.数据库咨询数据扇形统计.树的操作.咨询数据的管理.手写分页.Excel数据的导出.多用户操作服务器数据等.并支持多用户同时操作,远程连

1.Dijkstra 1)      适用条件&范围: a)   单源最短路径(从源点s到其它所有顶点v); b)   有向图&无向图(无向图可以看作(u,v),(v,u)同属于边集E的有向图) c)   所有边权非负(任取(i,j)∈E都有Wij≥0); 2)      算法描述: 在带权图中最常遇到的问题就是,寻找两点间的最短路径问题. 解决最短路径问题最著名的算法是Djikstra算法.这个算法的实现基于图的邻接矩阵表示法,它不仅能够找到任意两点的最短路径,还可以找到某个指定点到其他

题目:设计风景线 题意:给定一个无向图,图可能是非连通的,如果图中存在环,就输出YES,否则就输出图中最长链的长度. 分析:首先我们得考虑这是一个无向图,而且有可能是非连通的,那么就不能直接像求树那样来求最长链.对于本题,首先得 判断环,在这里我们就用并查集判环,因为并查集本身就是树型结构,如果要连接的两点的祖先都相同,那么就已经有环了, 这样直接输出YES,如果没有环,就应该输出最长链长度,那么我们每次可以对每一个没有访问过的节点进行两次bfs,就可以 求出,然后每次更新最大值即可. #inc

仿造<<Java常用算法手册>>里面对的算法,使用C#实现了一遍. 理论知识我就不讲解了,在这本书里面已经写的非常完美! 代码如何下: using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace 图结构 { public class GraphMatrix { ; //最大顶点 ; //最大权

图的表示方法主要有邻接矩阵和邻接表.其中邻接表最为常用,因此这里便以邻接表为例介绍一下图的创建及遍历方法. 创建图用到的结构有两种:顶点及弧 struct ArcNode { int vertexIndex; //该弧指向的顶点位置 struct ArcNode* next; //指向下一个弧 InfoType info; //该弧的相关信息,如权重等 }; struct Vertex { VertexType data; //顶点信息 ArcNode* firstArc; //指向第一条依附该

之前已经成功写过一次代码,今天重新看这个题目时,一下子又没了思路,在草稿纸上比划了大概十分钟才想到实现的思路.思路跟上次实现的完全一样,发现时间长了就忘记了!真是好记性不如烂笔头,何况我这么差的记性呢!现把解决该问题时,自己的思路写下来分享一下.(注意重点看我怎么思考的,不要一下子就看代码) 图 1 要输出如图1所示的菱形,第一反应是看看这个菱形有什么特点.在草稿纸上比划了半天,将图1转化成了图2用数字表示的图 图 2 比较图1和图2发现有以下特点: (1)图2中的每一个数字代表图1中每个*号在

目录 Django forms组件 bound and unbound form instance forms渲染有关 隐藏一个字段,不渲染它 form 校验 form类 ModelForm 利用ModelForm关键就在于model's field mapping to form's field ModelForm.save() 详解 class Meta !!!重写覆盖默认的modelField字段(即自定义一些modelform属性) form有关多选择Field的使用 form's fi

一.检查kvm和libvirt 是否安装 查看内核模块中是否含有kvm lsmod | grep kvm 查看cpu是否支持虚拟化 egrep -c '(vmx|svm)' /proc/cpuinfo 结果有值,说明支持 二.安装软件 安装qemu-kvm yum install -y qemu-kvm 安装libvirt yum install -y libvirt 安装virt-install yum install -y virt-install 安装virt-manager yum in

文字描述 相关定义:假若在删去顶点v以及和v相关联的各边之后,将图的一个连通分量分割成两个或两个以上的连通分量,则称顶点v为该图的一个关节点.一个没有关节点的连通图称为重连通图. 在重连通图上,任意一对顶点之间至少存在两条路径, 则在删去某个顶点以及依附于该顶点的各边时也不破坏图的连通性.若在连通图上至少删除k个顶点才能破坏图的连通性,则称此图的连通度为k. 判断图是否是重连通的,可以先利用深度优先搜索求得图的关节点,一个没有关节点的图便是重连通的.由深度优先生成树可得出两类关节点的特性: 1

会话 从打开浏览器访问到关闭浏览器,这就是一次会话. cookie 技术 cookie是保存在浏览器的,安全度比较低. # 设置cookie范式,在view中设置 def index(request): # 查看是否有num的这个cookie num = request.COOKIES.get('num') if num: num = str(int(num)+1) else: num = ' response = render(request, 'teacher/index.html', co

文字描述 从图中某一顶点出发遍历图中其余顶点,且使每一个顶点仅被访问一次,这一过程就叫图的遍历. 深度优先搜索:类似树的先根遍历:假设初始状态下,图中所有顶点都未曾被访问,则从某个顶点出发,访问此顶点,然后依次从v的未被访问的邻接点出发继续深度优先遍历图,直到图中所有和v有路径相通的顶点都被访问到:若此时图中尚有顶点未被访问,则另选一个未曾被访问的顶点作起始点. 广度优先搜索:类似数的层次遍历:以v为起始点,由近及远,依次访问和v有路径相通且路径长度为1,2,…的顶点. 示意图 算法分析 深度优

文字描述 邻接多重表是无向图的另一种链式存储结构. 虽然邻接表是无向图的一种很有效的存储结构,在邻接表中容易求得顶点和边的各种信息. 但是,在邻接表中每一条边(vi,vj)有两个结点,分别在第i个和第j个链表中,这给某些图的操作带来不便.如对已被搜索过的边作记号或删除一条边等,此时需要找到表示同一条边的两个结点.因此,在进行这类操作的无向图的问题中采用邻接多重表更合适. 邻接多重表的结构和十字链表类型.边结点和顶点结点如下示: 边结点由6个域组成:mark为标志域,可标记这条边是否被搜索过: i

文字描述 十字链表是有向图的另一种链式存储结构. 在十字链表中,对应于有向图中每一条弧有一个结点,对应于每个顶点也有一个结点.这些结点的结构如下所示: 在弧结点中有5个域: 尾域tailvex和头域headvex分别指示弧尾和弧头这两个顶点在图中的位置,链域hlink指向与弧头相同的下一条弧, 而链域tlink指向弧尾相同的下一条弧, info域指向该弧的相关信息; 弧头相同的弧在同一链表上, 弧尾相同的弧也在同一链表上. 它们的头结点即为顶点结点,它由3个域组成:其中data域存储和顶点相关的

文字描述 邻接表是图的一种链式存储结构.在邻接表中,对图中每个顶点建立一个单链表,第i个单链表的结点表示依附顶点vi的边(对有向图是指以顶点vi为尾的弧).单链表中的每个结点由3个域组成,其中邻接点域adjvex指示与顶点vi邻接的点在图中的位置:链域nextarc指示下一条边或弧的结点:数据域info存储和边或弧相关的信息如权值等.每个链表上附设一个表头结点,在表头结点中,除了设有链域firstarc指向链表中第一个结点外,还设有存储顶点vi的名或其他有关信息的数据域data. 在无向图的邻接

文字描述 用两个数组分别存储顶点信息和边/弧信息. 示意图 算法分析 构造一个采用邻接矩阵作存储结构.具有n个顶点和e条边的无向网(图)G的时间复杂度是(n*n + e*n), 其中对邻接矩阵G.arcs的初始化耗费了n*n的时间. 借助于邻接矩阵容易判定两个顶点之间是否有边/弧相连,并容易求得各个顶点的度.对于无向图,顶点vi的度是邻接矩阵地i行(或第i列)的元素之和:对于有向图,第i行的元素之和为顶点vi的出度:第j列的元素之和为顶点vj的入度: 代码实现 /* 以数组表示法(邻接矩阵)作为

1.Kruskal算法 Kruskal算法基于贪心,因此它追求的是近似最优解,也就是说由Kruskal得出的生成树并不一定是最优解. Kruskal算法求最小生成树的关键在于,每次选取图中权值最小(及贪心),并不会构成环的边,直到所有点都被囊括.一般,边的个数=点的个数-1. 如下无向图: 要找到最小生成树,克鲁斯卡尔算法的步骤如下: 2.Java实现 针对上述<算法导论>中的例子,有Java代码如下: import java.util.ArrayList; import java.util.

本章中,将学习另外一种非线性数据结构--图.这是学习的最后一种数据结构,后面将学习排序和搜索算法. 第九章 图 图的相关术语 图是网络结构的抽象模型.图是一组由边连接的节点(或顶点).学习图是重要的,因为在任何二元关系都可以用图来表示. 任何社交网络都可以用图来表示. 我们还可以用图来表示道路.航班以及通信状态 一个图 G= (V,E)由以下元素组成. V:一组顶点 E:一组边.连接V中的顶点 由一条边连接在一起的顶点称为相邻顶点.比如,A和B 是相邻的,A和D是相邻的,A和C是相邻的,A和E是