图论专题
【代码随想录训练营第42期 续Day52打卡 - 图论Part3 - 卡码网 103. 水流问题 104. 建造最大岛屿
目录 一、做题心得 二、题目与题解 题目一：卡码网 103. 水流问题 题目链接 题解：DFS 题目二：卡码网 104. 建造最大岛屿 题目链接 题解：DFS 三、小结 一、做题心得 也是成功补上昨天的打卡了。 这里继续图论章节，还是选择使用 DFS 来解决这类搜索问题（单纯因为我更熟悉 DFS 一点），今天补卡的是水流问题和岛屿问题。个人感觉这一章节题对于刚
图论篇--代码随想录算法训练营第五十二天打卡| 101. 孤岛的总面积，102. 沉没孤岛，103. 水流问题，104.建造最大岛屿
101. 孤岛的总面积 题目链接：101. 孤岛的总面积 题目描述： 给定一个由 1（陆地）和 0（水）组成的矩阵，岛屿指的是由水平或垂直方向上相邻的陆地单元格组成的区域，且完全被水域单元格包围。孤岛是那些位于矩阵内部、所有单元格都不接触边缘的岛屿。 现在你需要计算所有孤岛的总面积，岛屿面积的计算方式为组成岛屿的陆地的总数。 解题思路： 从周边找到陆地，然后通过 dfs或者bfs 将
代码随想录 刷题记录-28 图论 (5)最短路径
一、dijkstra（朴素版）精讲 47. 参加科学大会 思路 本题就是求最短路，最短路是图论中的经典问题即：给出一个有向图，一个起点，一个终点，问起点到终点的最短路径。 接下来讲解最短路算法中的 dijkstra 算法。 dijkstra算法：在有权图（权值非负数）中求从起点到其他节点的最短路径算法。 需要注意两点： dijkstra 算法可以同时求 起点到所有节点的最短路径权值不
图论篇--代码随想录算法训练营第五十一天打卡| 99. 岛屿数量（深搜版），99. 岛屿数量（广搜版），100. 岛屿的最大面积
99. 岛屿数量（深搜版） 题目链接：99. 岛屿数量 题目描述： 给定一个由 1（陆地）和 0（水）组成的矩阵，你需要计算岛屿的数量。岛屿由水平方向或垂直方向上相邻的陆地连接而成，并且四周都是水域。你可以假设矩阵外均被水包围。 解题思路： 1、每座岛屿只能由水平方向和/或竖直方向上相邻的陆地连接形成。 2、遇到一个没有遍历过的节点陆地，计数器就加一，然后把该节点陆地所能遍历到的陆地都
图论篇--代码随想录算法训练营第五十天打卡| 深度优先搜索理论基础，98. 所有可达路径，广度优先搜索理论基础
深度优先搜索理论基础 DFS模板： void dfs(参数) {if (终止条件) {存放结果;return;}for (选择：本节点所连接的其他节点) {处理节点;dfs(图，选择的节点); // 递归回溯，撤销处理结果}} 98. 所有可达路径 题目链接：98. 所有可达路径 题目描述： 给定一个有 n 个节点的有向无环图，节点编号从 1 到 n。请编写一个函数，找出并返回所
数据结构实验图论：基于邻接矩阵/邻接表的广度优先搜索遍历（BFS）
数据结构实验图论一：基于邻接矩阵的广度优先搜索遍历 Time Limit: 1000MS Memory limit: 65536K 题目描述 给定一个无向连通图，顶点编号从0到n-1，用广度优先搜索(BFS)遍历，输出从某个顶点出发的遍历序列。(同一个结点的同层邻接点，节点编号小的优先遍历） 输入 输入第一行为整数n（0< n <100），表示数据的组数。 对于
代码随想录算法训练营第六十二天 | 图论part11
97. 小明逛公园 #include <iostream>#include <vector>#include <climits>#include <fstream>using namespace std;void floyd(vector<vector<vector<int>>>& grid) {int n = grid.size() - 1;for (int k = 1; k <= n;
图论 求有向图的所有强连通分量 kosaraju算法
一、问题 如何找到有向图（a）中的所有强连通分量，如图（b) 二、kosaraju算法 Kosaraju的算法（又称为–Sharir Kosaraju算法）是一个线性时间(linear time)算法找到的有向图的强连通分量。 1. 原理 它利用了一个事实，逆图（与各边方向相同的图形反转, transpose graph）有相同的强连通分量的原始图。 2. 逆图
算法训练营|图论第11天 Floyd算法 A*算法
题目：Floyd算法 题目链接： 97. 小明逛公园 (kamacoder.com) 代码： #include<bits/stdc++.h>using namespace std;struct Edge {int to;int val;Edge(int t, int w) :to(t), val(w) {}};int main() {int n, m;cin >> n >> m;i
算法训练营|图论第10天 Bellman_ford:优化算法，判断负权算法，单源有限最短路
题目：Bellman_ford:优化算法 题目链接： 94. 城市间货物运输 I (kamacoder.com) 代码： #include<bits/stdc++.h>using namespace std;struct Edge {int to;int val;Edge(int t, int w) :to(t), val(w) {}};int main() {int n, m;c
算法训练营|图论第8天 拓扑排序 dijkstra
题目： 拓扑排序 题目链接： 117. 软件构建 (kamacoder.com) 代码： #include<bits/stdc++.h>#include<unordered_map>using namespace std;int main() {int n, m;cin >> n >> m;vector<int>inDegree(n, 0);unordered_map<int, v
[Python图论]在用图nx.shortest_path求解最短路径时，节点之间有多条边edge，会如何处理？
问： 在使用图求最短路径时，如果节点之间有多条路径，shortest_route = nx.shortest_path(G, source=start_node, target=end_node, weight='length')会如何处理，会自动选择最短那条吗？ # 输出图G各节点之间有多少条边edge,并给出其长度Edges between 103928 and 25508583:共2条
算法设计与分析：实验五 图论——桥问题
实验内容： 1. 桥的定义 在图论中，一条边被称为“桥”代表这条边一旦被删除，这张图的连通块数量会增加。等价地说，一条边是一座桥当且仅当这条边不在任何环上。一张图可以有零或多座桥。 2. 求解问题 找出一个无向图中所有的桥。 1.基准算法 （1）算法思路： 遍历每条边：对于图中的每一条边 (u, v)，逐条进行处理。移除边 (u, v)：暂时从图中移除边 (u, v)。检查连通性：使
DAY53-图论BFS
kama110.字符串接龙 /*** 遍历每个字母和每个位置替换* @param args*/public static void main(String[] args) {//读取Scanner scan = new Scanner(System.in);int n = scan.nextInt();scan.nextLine();String startStr=scan.next(
代码随想录算法训练营第六十天 | 图论part10
94. 城市间货物运输 I 对于Bellman_ford算法的优化，松弛n-1次，并且每一次都松弛每一条边，其实做了许多没有意义的事情。实际上只去松弛上一次计算过的节点作为出发节点的边即可。 #include <iostream>#include <vector>#include <list>#include <queue>#include <fstream>#include <cl
代码随想录算法训练营第五十七天 | 图论part07
53. 寻宝 prim算法 prim算法 #include <iostream>#include <vector>#include <fstream>#include <climits>using namespace std;int main() {int v, e;int v1, v2, val;ifstream infile("input.txt");cin >> v >> e;ve
代码随想录算法训练营第五十八天 | 图论part08
117. 软件构建 在这一题中，只需要输出一种方法。使用BFS的方法，找到入度为0的节点，将其从树中删去，重复上述步骤，直到没有入度为0的节点。如果此时没有删除所有的节点，表明这个有向图有环，输出-1.否则，正常输出。 #include <iostream>#include <vector>#include <unordered_map>#include <queue>#include
打卡第58天------图论
最近图论的没有好好学习，我预备去参加一个专门针对前端的训练营，继续骑马找马。祈祷上帝帮助我实现两份工作的无缝衔接。 一、拓扑排序精讲 拓扑排序看上去很复杂，其实了解其原理之后，代码不难 代码随想录 二、dijkstra（朴素版）精讲 后面几天都是最短路系列了，对于最短路系列，我的建议是，如果第一次接触最短路算法的话，能看懂原理，能照着代码随想录把代码抄下来就可以了，二刷的时候 再尝试
问题最优解：实际问题转换图论问题
文章目录 图论的本质概念理解指标衡量哪些实际问题可以转换成图论问题？案例：城市交通优化 图算法的作用及求解优化概念理解指标衡量案例：网络流量优化 图论的局限性与可能性概念理解指标衡量案例：社交网络中的用户行为分析 图论结构与模型概念理解指标衡量哪些场景问题可以转换成图模型？案例：医疗诊断中的贝叶斯网络 图论与机器学习概念理解指标衡量常见场景案例：社交网络中的用户行为预测 图算法的并行化与分布
一刷代码随想录（图论9）
dijkstra（堆优化版）精讲 题目即小明参会题 解法：若遇到稀疏图可以考虑处理边而非处理节点，使用邻接表来存储边，使用小顶堆对边进行排序，直接取出最小的边即可，然后从当前点出发遍历剩余数组，更新min数组，在将更新后的数组与路径长度加入小顶堆，相当于用一条新边代替了原来的边，并在小顶堆里自动排序得到最短路径 #include <iostream>#include <vector>#i
代码随想录算法训练营第五十六天 | 图论part06
108. 冗余连接 #include <iostream>#include <vector>using namespace std;void init(vector<int> &father) {for (int i = 0; i < father.size(); ++i) {father[i] = i;}}int find(vector<int>& father, int u) {if (
代码随想录算法训练营第五十五天 | 图论part05
107. 寻找存在的路径 只需要判断是否联通，不需要知道具体路径或者路径数量，可以使用并查集。 // project1.cpp : This file contains the 'main' function. Program execution begins and ends there.//#include <iostream>#include <vector>using names
代码随想录算法训练营第五十二天 | 图论part03
101. 孤岛的总面积 #include <vector>#include <iostream>using namespace std;int dir[4][2] = {0, 1, 0, -1, -1, 0, 1, 0};void dfs(const vector<vector<int>> &grid, vector<vector<bool>> &visited, int x, int y,