小話資料結構-圖 (聚焦與於實現的理解)
數學使我們能夠發現概念和聯絡這些概念的規律，這些概念和規律給了我們理解自然現象的鑰匙。
——愛因斯坦
前言
本文程式碼基於C++實現，閱讀本文，需要有以下知識
-
教熟練使用C++ STL庫中的vector，map，pair等；
-
對於遞迴和簡單搜尋演算法（dfs，bfs）有粗淺的理解；
-
稍微的離散數學或者是線性代數知識（可能是我瞎掰的，沒有也罷
相關推薦
小話資料結構-圖 (聚焦與於實現的理解)
數學使我們能夠發現概念和聯絡這些概念的規律，這些概念和規律給了我們理解自然現象的鑰匙。 ——愛因斯坦 前言 本文程式碼基於C++實現，閱讀本文，需要有以下知識 教熟練使用C++ STL庫中的vector，map，pair等； 對於遞迴和簡單搜尋演算法（dfs，bfs）有粗
資料結構 圖的基本操作實現
實驗題目： 圖的基本操作實現 實驗環境： Visual C++ 6.0 實驗目的：掌握圖的鄰接矩陣和鄰接表兩個儲存結構及表示。 掌握圖的DFS和BFS兩種遍歷演算法。 理解並
資料結構——圖（7）——最短路徑與Dijkstra's Algorithm
帶權圖 在圖中，給每一條路徑帶上一定的權重，這樣的圖我們稱為帶權圖。如下圖所示： 我們現在來回顧一下BFS跟DFS的基本思想： 深度優先搜尋：繼續沿著路徑搜尋，直到我們需要回溯，但這種方式不保證最短路徑。 廣度優先搜尋：檢視包含距離1的鄰居，然後是距離2的鄰
資料結構——圖（9）——拓撲排序與DFS
DAG圖與AOV網 一個無環的有向圖稱為有向無環圖（DAG）。圖的頂點可以表示要執行的任務，並且邊可以表示一個任務必須在另一個之前執行的約束; 在這個應用程式中，拓撲排序只是任務的有效序列。 當且僅當圖形沒有有向迴圈時，即如果它是有向無環圖（DAG），則可以進行拓撲排序。 任何DAG
資料結構——圖的儲存與遍歷（鄰接矩陣）
圖的儲存與遍歷（鄰接矩陣） #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #define MAXVEX 20 /*最大頂點個數*/ #define INFINITY 32767
資料結構——圖（7）——最短路徑與Dijkstra's Algorithm
帶權圖 在圖中，給每一條路徑帶上一定的權重，這樣的圖我們稱為帶權圖。如下圖所示： 我們現在來回顧一下BFS跟DFS的基本思想： 深度優先搜尋：繼續沿著路徑搜尋，直到我們需要回溯，但這種方式不保證最
資料結構——圖 連通圖與連通分量
note: 連通是無向圖中的概念 接下來介紹兩個演算法：判斷圖的連通性與標記連通分量。 1. 判斷一個圖是否連通. Determine whether an undirected graph is connected class Undirected : virtual p
演算法與資料結構基礎8：C++實現有向圖——鄰接表儲存
前面實現了連結串列和樹，現在看看圖。 連結串列是一對一的對應關係； 樹是一對多的對應關係； 圖是多對多的對應關係。 圖一般有兩種儲存方式，鄰接表和鄰接矩陣。 先看鄰接表。 鄰接表就是將圖中所有的點用一個數組儲存起來，並將此作為一個連結串列的頭， 連結串列中儲存跟這個點相鄰的
演算法與資料結構基礎9：C++實現有向圖——鄰接矩陣儲存
鄰接矩陣的儲存比鄰接表實現起來更加方便，也更加容易理解。 鄰接矩陣就是用一個二維陣列matrix來儲存每兩個點的關係。如果兩個點m，n之間有邊，將陣列matrix[]m[m]設為1，否則設為0。 如果有權，則將matrix[m]n[]設為權值，定義一個很大或者很小的數(只要
[從今天開始修煉資料結構]圖的最短路徑 —— 迪傑斯特拉演算法和弗洛伊德演算法的詳解與Java實現
在網圖和非網圖中，最短路徑的含義不同。非網圖中邊上沒有權值，所謂的最短路徑，其實就是兩頂點之間經過的邊數最少的路徑；而對於網圖來說，最短路徑，是指兩頂點之間經過的邊上權值之和最少的路徑，我們稱路徑上第一個頂點是源點，最後一個頂點是終點。 我們講解兩種求最短路徑的演算法。第一種，從某個源點到其餘各頂點的最短路徑
山東大學軟體學院 《資料結構、演算法與應用 c++語言描述》實驗指導書
實驗要求 採用良好的程式設計風格；關鍵操作要有註釋。 程式能夠執行，顯示執行結果。 二、 開發工具
資料結構 圖的深度優先遍歷 C
分享一下我老師大神的人工智慧教程！零基礎，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow 也歡迎大家轉載本篇文章。分享知識，造福人民，實現我們中華民族偉大復興！
大話資料結構--圖的最小生成樹-java實現
普利姆(Prim)演算法 最小生成樹 * A * / | \ * B- -F- -E * \ / \ / * C -- D * A B C D E F * 0 1 2 3 4 5 * * A-B 6 A-
大話資料結構--圖的遍歷-java實現
圖的遍歷分為深度優先遍歷和廣度優先遍歷 總結下圖的遍歷： 深度優先遍歷 就像一棵樹的前序遍歷 A B C D E F G H A 1 1 B 1 1 1 C 1 1 1
Python資料結構之: 棧與佇列
棧(stacks) 是一種只能通過訪問其一端來實現資料儲存與檢索的線性資料結構，具有後進先出(last in first out，LIFO)的特徵 stack = [] stack.append("A") #A入棧 stack.append("B") #B入棧 st
資料結構——圖（2）——圖的儲存和表示方式.md
圖的儲存方式 在實踐中，圖最常見的策略是： 將每個節點的連線儲存在鄰接列表中。 將整個圖形的連線儲存在鄰接矩陣中。 用鄰接連結串列來表示圖之間的關係 在圖中表示連線的最簡單方法是在每個節點的資料結構中儲存與其連線的節點的列表。該結構稱為鄰接列表。 例如
資料結構——圖（3）——深度優先搜尋演算法（DFS）思想
圖的遍歷 圖由頂點及其邊組成，圖的遍歷主要分為兩種： 遍歷所有頂點 遍歷所有邊 我們只討論第一種情況，即不重複的列出所有的頂點，主要有兩種策略：深度優先搜尋（DFS）,廣度優先搜尋（BFS） 為了使深度和廣度優先搜尋的實現演算法的機制更容易理解，假設提
資料結構——圖（1）——圖的簡單介紹
圖的簡介 我們先回顧一下之前介紹的樹的概念，在樹的定義中，每個節點只能有一個父類，並且樹中不能出現有環形。但是你可曾想過，當一棵樹沒有任何規則的時候，會發生什麼嗎？ 現在，我們給圖（graph）下一個定義： 圖，是一種用節點和邊來表示相互關係的數學模型。（A graph is a
資料結構——圖（6）——深入分析BFS演算法
DFS的不足和BFS演算法 雖然我們知道根據DFS演算法我們可以找到所有的，由起始節點到目標節點的所有路徑，但並不代表那條路是最短的或者是最佳的。就像我們上篇文章所說的一樣，對於同一幅圖，非遞迴演算法找到的路徑就明顯比遞迴演算法找的要短。 回顧我們之前提到的BFS的基本思想：從起始頂
資料結構——圖（5）——深入分析DFS演算法
對DFS的過程分析 在前面的文章中我們提到了這樣的一幅圖： 我們知道，在DFS中，我們採用的是遞迴的方式進行實現的，並且給每一個遍歷過的點都做上了標記，目的是為了防止程式進入死迴圈。（為什麼樹可以不需要呢？因為樹沒有環） 利用之前專欄提到的遞迴模式，我們可以寫出下面的虛擬碼：