图论专题
代码随想录leetcode200题之图论
目录 1 介绍2 训练3 参考 1 介绍 本博客用来记录代码随想录leetcode200题之图论相关题目。 2 训练 题目1：98. 所有可达路径 解题思路：有向图，dfs(fa, node)。 C++代码如下， #include <bits/stdc++.h>using namespace std;int n, m;unordered_map<int,vector<
代码随想录算法训练营第六十四天|图论、KM98. 所有可达路径
代码随想录算法训练营第六十四天 KM98. 所有可达路径 题目链接：KM98. 所有可达路径 #include<iostream>#include<vector>using namespace std;vector<int>path;vector<vector<int>>result;//输入参数为图，开始节点，结束节点void dfs(const vector<vector<int
算法设计与分析：并查集法求图论桥问题
目录 一、实验目的 二、问题描述 三、实验要求 四、算法思想 1. 基准算法 1.1 算法思想 1.2 代码 1.3 时间复杂度 2. 使用并查集的高效算法 2.1 算法思想 2.2 代码： 2.3 时间复杂度： 五、实验结果 一、实验目的 1. 掌握图的连通性。 2. 掌握并查集的基本原理和应用。 二、问题描述 在图论中，一条边被称为“桥”代
数据结构—排序、查找、图论和字符串算法之Java实例
一：引言 在编程的海洋中，算法是程序员的灵魂之光。它们不仅指引着代码的前进方向，更能解决难题，提升效率。虽然各式各样的算法琳琅满目，但其中有一些却是每位程序员必定会遇到且应当深刻掌握的。本文将带您走进这些至关重要的算法世界，一探究竟！ 二：常见算法介绍 1. 排序算法 排序算法是数据整理的利器，它们能将混乱的数据有序化。快速排序、归并排序、插入排序和选择排序等是常见的排序算法。以下是各排序
day64 图论 图论理论基础 深搜 广搜 98. 所有可达路径
图论理论基础 图的种类 整体上一般分为 有向图 和 无向图。 度 无向图中有几条边连接该节点，该节点就有几度。 在有向图中，每个节点有出度和入度。 出度：从该节点出发的边的个数。 入度：指向该节点边的个数。 连通性 在图中表示节点的连通情况，我们称之为连通性。 连通图 在无向图中，任何两个节点都是可以到达的，我们称之为连通图 如果有节点不能到达其他节点，则为非连通图
代码随想录算法训练营第六十四天 | 图论理论基础、深搜理论基础、广搜理论基础、98. 所有可达路径
图论理论基础 我写在了个人语雀笔记中 https://www.yuque.com/yuqueyonghu8mml9e/bmbl71/ex473q4y0ebs0l3r?singleDoc# 深搜理论基础 https://www.yuque.com/yuqueyonghu8mml9e/bmbl71/zamfikz08c2haptn?singleDoc# 98. 所有可达路径 题目链接：9
图论 —— AOV 网与拓扑排序
【AOV网】 日常生活中，一项大的工程可以看作是由若干个子工程组成的集合，这些子工程之间必定存在一定的先后顺序，即某些子工程必须在其他的一些子工程完成后才能开始。 我们用有向图来表现子工程之间的先后关系，子工程之间的先后关系为有向边，这种有向图称为“顶点活动网络”，即：AOV 网。 一个有向无环图称为无环图（Directed Acyclic Graph），简称 DAG 图，因此一个 AOV
图论 —— 图的遍历 —— 哈密顿问题
【基本概念】 哈密尔顿通路：经过图中每个结点且仅经过一次的通路。哈密尔顿回路：经过图中每个结点且仅经过一次的回路。哈密尔顿图：存在哈密尔顿回路的图。竞赛图：每对顶点之间都有一条边相连的有向图，n 个顶点的竞赛图称为 n 阶竞赛图。与欧拉回路的对比：欧拉回路是指不重复地走过所有路径的回路；哈密尔顿回路是指不重复地走过所有点并且最后回到起点的回路。 【判定】 1.哈密尔顿通路的判定 设一无向图
图论 —— 网络流 —— 最大流 —— SAP 算法与 ISAP 算法
【概述】 EK 算法直接进行增广，而 Dinic 则是每次进行 bfs 求出层次图再 dfs 沿着层次图进行多路增广。 然而，Dinic 中每次进行 bfs 求层次图有些浪费，因为层次图的改动并不是很大，在这种思路下，因此考虑直接在每次 dfs 增广的时候修改层次图来优化求最短路的过程。 SAP（Shortest Augment Path），顾名思义是找最短的增广路，将 EK 算法 O(V*
图论 —— 弦图 —— MCS 算法
【概述】 MCS 算法是最大势算法（Maximum Cardinality Search），其常用于弦图的判定、求弦图的最大团、最小着色、最大独立集、最小团覆盖等。 一个无向图的弦图当且仅当其有一个完美消除序列，MCS 算法能够在 O(n+m) 内求出一个完美消除序列的反序。 每次执行 MCS 算法按从 n 到 1 的顺序依次给点标号，标号为 i 的点出现在完美消除序列的第 i 个，设 la
图论 —— 最短路 —— Johnson 算法
【概述】 对于单源最短路来说，有时间复杂度为 O(E+VlogV) 要求权值非负的 Dijkstra，时间复杂度为 O(VE) 适用于带负权值的 Bellman Ford 对于全源最短路来说，除了时间复杂度为 O(V*V*V) 利用动态规划思想的 Floyd 算法外，可以认为是单源最短路径的推广，即分别以每个顶点为源点求其至其他顶点的最短距离 对于每个顶点利用 Ford 算法，时间复杂度为
图论（一）之概念介绍与图形#matlab
图论（一）之概念介绍与图形目录 前言 一、图论介绍 二、基本概念 2.1图的概念 2.2图形分类 2.3邻接矩阵 2.3.1无向图 2.3.2有向图 2.3.3有向赋权图 2.4出度（Outdegree） 2.5入度（Indegree） 3.四种图论图形的matlab代码 4.运行结果 5.图论应用 6.算法 总结 前言 图论——
leetcode刷题记录：hot100强化训练2：二叉树+图论
二叉树 36. 二叉树的中序遍历 递归就不写了，写一下迭代法 class Solution(object):def inorderTraversal(self, root):""":type root: TreeNode:rtype: List[int]"""if not root:return res = []cur = rootstack = []while cur or stack:i
图论第二章图的遍历与活动网络问题
图的遍历 搜索 2.1 DFS遍历 ZOJ 2110 骨头的诱惑 类似于走迷宫问题 从狗的位置在限定步骤内走到骨头的位置 其中有'X'作为墙壁 不能走 dfs()之前要将当前位置设为'X' 之后要恢复现场 设为'.' 程序中有用到剪枝的思想！！！ 代码如下： #include <iostream>#include <cstdio>#include
数据结构与算法分析：图论
图论算法 定义 路径：由一个顶点序列使得这样一条路径。 环：路径，路径长为0，为环。 简单路径：不包含环，所有顶点是互异的，但是第一个和最后一个可以是相同的。 圈：满足的路径称为圈，若各该路径是简单路径，则为简单圈。 连通的无向图：无向图中的每个顶点之间都有路径。 强连通的有向图：每个顶点之间都有路径。 有向图的基础图：去掉有向图上的弧所剩下的无向图。 弱连通的有向图：有向图的基
Python 图论工具
networkx： 一个用Python语言开发的图论与复杂网络建模工具， 内置了常用的图与复杂网络分析算法， 可以方便的进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作。 依赖工具： numpy pyparsing datautil matplotlib networkx 采用随机图做个实验： from random import rand
图论 Kruskal算法 并查集
#include<iostream>#include<cstring>#include<string>#include<cstdio>#include<algorithm>using namespace std;#define MAX 80000int father[MAX], son[MAX];int v,v2, l;struct K
搜索与图论：染色法判别二分图
搜索与图论：染色法判别二分图 题目描述参考代码 题目描述 输入样例 4 41 31 42 32 4 输出样例 Yes 参考代码 #include <cstring>#include <iostream>#include <algorithm>using namespace std;const int N = 100010, M = 200010;in
SDAU训练日志第24篇----------图论算法（基本概念Prim）（2018年5月22日）
省赛结束啦，接着写博客。 在准备比赛的期间没有学习树形结构，回来之后发现大家已经开始学图论了，那我也先学图论，树形结构以后在补上。 开始被图论血虐的过程吧 （版权免责声明：以下图论基本内容整理改编https://blog.csdn.net/saltriver/article/details/54428685，仅供本人学习使用。） 图（graph）是数据结构和算法学中最强大的框架之一
poj 1308 图论
给的不是连续的数字时用标记的方法来做； #include"stdio.h" #include"string.h" int pre[1000005]; int mark[1000005],flag; int find(int k) { if(k!=pre[k]) pre[k]=find(pre[k]); return pre[k]; } void fun(in
[AIGC] 图论在LeetCode算法题中的应用
图论是计算机科学中一个广泛应用的理论基础，学好图论对解决LeetCode等平台上的算法问题至关重要。本文将介绍几种基于图论的LeetCode算法题目，并提供一个基本的解决策略。 文章目录 1. 基础定义2. 示例问题3. 解决策略结论 1. 基础定义 在深入研究示例之前，我们需要了解以下一些基本的图论概念。图是由节点（即顶点）和边构成的。每一条边都连接一对顶点。如果