PTA 6-1 求采用邻接矩阵作为存储结构的无向图各顶点的度 (6分) 函数接口定义: 函数接口为: void dgree(MGraph G); G为采用邻接矩阵作为存储结构的有向图 裁判测试程序样例: #include <stdio.h> #define MVNum 100 //最大顶点数 typedef struct{ char vexs[MVNum]; //存放顶点的一维数组 int arcs[MVNum][MVNum]; //邻接矩阵 int vexnum,arcnum; //图的当前

顶点的度 顶点的图.给定一个有向图,输出各顶点的出度和入度. 输入格式: 输入文件中包含多个测试数据,每个测试数据描述了一个无权有向图.每个测试数据的第一行为两个正整数n 和m,1 ≤ n ≤ 100,1 ≤ m ≤ 500,分别表示该有向图的顶点数目和边数,顶点的序号从1 开始计起.接下来有m 行,每行为两个正整数,用空格隔开,分别表示一条边的起点和终点.每条边出现一次且仅一次,图中不存在自身环和重边.输入文件最后一行为0 0,表示输入数据结束. 输出格式: 对输入文件中的每个有向图,输出两行

(一).完全图.偶图与补图 1.每两个不同的顶点之间都有一条边相连的简单图称为完全图 (complete graph).在同构意义下,n个顶点的完全图只有一个,记为 2.所谓具有二分类(X, Y)的偶图(或二部图)是指一个图,它的点集可以分解为两个(非空)子集X和Y,使得每条边的一个端点在X中,另一个端点在Y中.完全偶图是指具有二分类(X, Y)的简单偶图,其中X的每个顶点与Y的每个顶点相连,若|X|=m,|Y|=n,则这样的偶图记为  Km, n 偶图是一种常见数学模型 例1 学校有6位教师将

图--双链式存储结构 顶点 和 边 的定义 1.Vertex.java 2.Edge.java 3.AbstractGraph.java 1. public class Vertex {private Object info;//顶点信息private LinkedList adjacentEdges;//顶点的邻接边表private LinkedList reAdjacentEdges;//顶点的逆邻接边表,无向图时为空private boolean visited;//访问状态private

拓扑排序: 按照有向图给出的次序关系,将图中顶点排成一个线性序列,对于有向图中没有限定次序关系的顶点,则可以人为加上任意的次序关系,由此所得顶点的线性序列称之为拓扑有序序列.显然对于有回路的有向图得不到拓扑有序序列,因为有回路的话,顶点的先后次序就不确定了. 例如:例如,下图,我们可以人为限定次序:A B C D 或 A C B D 解释:该输出顺序特点就是后面的顶点输出必然后于该顶点的前驱顶点 算法: 从有向图中选取一个没有前驱(没有在它之前活动)的顶点,输出之: 从有向图中删去此顶点以及所有

本文参考自<复杂性思考>一书的第二章,并给出这一章节里我的习题解答. (这书不到120页纸,要卖50块!!,一开始以为很厚的样子,拿回来一看,尼玛.....代码很少,给点提示,然后让读者自己思考怎么实现) 先定义顶点和边 class Vertex(object): def __init__(self, label=''): self.label = label def __repr__(self): return 'Vertex(%s)' % repr(self.label) # __repr

第一章 数据结构与算法的引入 1.1 数据结构的基本概念 一. 学习数据结构的意义 程序设计 = 数据结构 + 算法 目前,80%的待处理的数据具有“算法简单”(四则运算.检索.排序等),“对象复杂”(数据类型不同.数据量大.需要保存)等特点,故合理组织数据.选择较好的数据结构可为高效算法(时间少.占用空间小)提供理想的对象. 二.基本术语 1.数据(data): 是对客观事物的符号的表示,是所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称.(P1表1-1中,学号.姓名.性别.民族等列为字符型

转载:http://duanple.blog.163.com/blog/static/70971767201281610126277/   作者:Grzegorz Malewicz, Matthew H. Austern .etc.Google Inc 2010-6 原文:http://people.apache.org/~edwardyoon/documents/pregel.pdf 译者:phylips@bmy 2012-09-14 译文:http://duanple.blog.163.co

图一.概念.图: 是一种复杂的非线性数据结构.图的二元组定义: 图 G 由两个集合 V 和 E 组成,记为:G=(V, E)  其中: V 是顶点的有穷非空集合,E 是 V 中顶点偶对(称为边)的有穷集. 通常,也将图 G 的顶点集和边集分别记为 V(G) 和 E(G) . E(G) 可以是空集.若 E(G) 为空,则图 G 只有顶点而没有边. 有向图: 若图 G 中的每条边都是有方向的,则称 G 为有向图 (Digraph) .无向图: 若图 G 中的每条边都是没有方向的,则称 G 为无向图

判断题: 1-1 N2logN和NlogN2具有相同的增长速度. (2分) 1-2 对一棵平衡二叉树,所有非叶结点的平衡因子都是0,当且仅当该树是完全二叉树.(2分) 1-3 无向连通图所有顶点的度之和为偶数. (2分) 1-4 对N个不同的数据采用冒泡排序进行从大到小的排序,当元素基本有序时交换元素次数肯定最多. (2分) 1-5 若用平方探测法解决冲突,则插入新元素时,若散列表容量为质数,插入就一定可以成功. (2分) 选择题: 2-1 设栈S和队列Q的初始状态均为空,元素a.b.c.d.e

前言 Dijkstra算法是最短路径算法中为人熟知的一种,是单起点全路径算法.该算法被称为是“贪心算法”的成功典范.本文接下来将尝试以最通俗的语言来介绍这个伟大的算法,并赋予java实现代码. 一.知识准备: 1.表示图的数据结构 用于存储图的数据结构有多种,本算法中笔者使用的是邻接矩阵.  图的邻接矩阵存储方式是用两个数组来表示图.一个一维数组存储图中顶点信息,一个二维数组(邻接矩阵)存储图中的边或弧的信息. 设图G有n个顶点,则邻接矩阵是一个n*n的方阵,定义为: 从上面可以看出,无向图的边

#include<cstdio> #include<cstring> ]; int find(int x) { if(visited[x]!=x) return find(visited[x]); return x; } void make(int a,int b) { int f1=find(a); int f2=find(b); if(f1!=f2) visited[f2]=f1; } int main() { ]; int n,m,i,j,x,y; while(scanf(&

(一)图与网络的基本概念 一.无向图 含有的元素为顶点,弧和权重,但是没有方向 二.有向图 含有的元素为顶点,弧和权重,弧具有方向. 三.有限图.无限图 顶点和边有限就是有限图,否则就是无限图. 四.简单图 既没有环,也没有两条边连接同一对顶点的图 五.完全图.二分图 每一对不同的顶点都有一条边相连的简单图称为完全图. 六.子图 就是被包含的图 七.顶点的度 就是顶点连接了几条边. 性质:1.全部顶点的度相加为偶数 2. 任意一个图的奇顶点的个数为偶数. (二)图与网络的数据结构 一.邻接矩阵表

请编写一个谱聚类算法,实现"Normalized Spectral Clustering-Algorithm 3 (Ng 算法)" 结果如下 谱聚类算法核心步骤都是相同的: •利用点对之间的相似性,构建亲和度矩阵: •构建拉普拉斯矩阵: •求解拉普拉斯矩阵最小的特征值对应的特征向量(通常舍弃零特征所对应的分量全相等的特征向量): •由这些特征向量构成样本点的新特征,采用K-means等聚类方法完成最后的聚类. 采用K-means等聚类方法完成最后的聚类  意思是,对特征向量构成的矩阵T

数据结构之图 图(Graph) 包含 一组顶点:通常用V (Vertex) 表示顶点集合 一组边:通常用E (Edge) 表示边的集合 边是顶点对:(v, w) ∈E ,其中v, w ∈ V 有向边<v, w> 表示从v指向w的边(单行线) 不考虑重边和自回路 无向图:边是无向边(v, w) 有向图:边是有向边<v, w> 连通:如果从V到W存在一条(无向)路径,则称V和W是连通的 连通图(Connected Graph):如果对于图的任一两个顶点v.w∈V,v和w都是连通的,则称

[说明:Pregel这篇是发表在2010年的SIGMOD上,Pregel这个名称是为了纪念欧拉,在他提出的格尼斯堡七桥问题中,那些桥所在的河就叫Pregel.最初是为了解决PageRank计算问题,由于MapReduce并不适于这种场景,所以需要发展新的计算模型去完成这项计算任务,在这个过程中逐步提炼出一个通用的图计算框架,并用来解决更多的问题.核心思想源自BSP模型,这个就更早了,是在上世纪80年代由Leslie Valiant(2010年图灵奖得主)提出,之后在1990的Communicat

      在计算机科学中,二叉树是每个节点最多有两个子树的树结构.通常子树被称作“左子树”(left subtree)和“右子树”(right subtree).二叉树常被用于实现二叉查找树和二叉堆.       二叉树的每个结点至多只有二棵子树(不存在度大于2的结点),二叉树的子树有左右之分,次序不能颠倒.       二叉树的第i层至多有 2^(i-1) 个结点:       深度为k的二叉树至多有 2^h - 1 个结点:       对任何一棵二叉树,若其终端节点数为n0,度为2的节点

题目链接: 点这里 题目 D. Vitaly and Cycle time limit per test1 second memory limit per test256 megabytes inputstandard input outputstandard output 问题描述 After Vitaly was expelled from the university, he became interested in the graph theory. Vitaly especially

接下来的问题是,当模型是对称的时候,结果是符合预期的,但是当模型是不对称的时候,结果是错误的,如下: 输入: 顶点:233 输出: 这又是什么鬼...,我的马呢!!! 看来逻辑上还是有错误 注意这时候C++输出的调试信息如下: 错误提示为:Input to EIG must not contain NaN,然后是一堆烫烫烫... 还有一个提示是: Matrix is close to singular or badly scaled. Results may be inaccurate. RCO

转载自:http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3691463.html Ⅰ 图的基本概念 1. 图的定义 定义: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"边或弧"(edege).通常记为,G=(V,E). 2. 图的种类 根据边是否有方向,将图可以划分为:无向图和有向图. 2.1 无向图 上面的图G0是无向图,无向图的