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;…
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…
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…
(a)首先对有向无环图进行拓扑排序,再按拓扑排序的逆序依次计算每个顶点的cost值,每个顶点的cost值为自身的price值与相邻顶点间的cost值得最小值 (b)求出图中的每一个强连通分量,并把所有得强连通分量看成是一个有向无环图,设每一个强连通分量的price值为该强连通分量中顶点的最小的price值.然后再按(a)中的步骤处理DAG package org.xiu68.ch03.ex11; import java.util.ArrayDeque; import java.util.Arra…
#pragma once #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #define StackSize 100 typedef int DataType; //栈元素类型定义 typedef struct{ DataType stack[StackSize]; int top; }SeqStack; //将栈初始化为空栈仅仅须要把栈顶指针top置为 void InitStack(SeqStack *S){ S->top=0;//把栈顶指针置为0…
package org.xiu68.exp.exp10; import java.util.ArrayDeque; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; public class Exp10_2 { //实现Ford-Fulkerson算法,求出给定图中从源点s到汇点t的最大流,并输出最小割. public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated meth…
有向无环图 一个无环的有向图称做有向无环图(directed acycline praph).简称DAG 图.DAG 图是一类较有向树更一般的特殊有向图, dijistra算法 摘自 http://www.cnblogs.com/biyeymyhjob/archive/2012/07/31/2615833.html 1.定义概览 Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的单源最短路径算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径.主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止.Dijk…
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…
原创 除了DFS和BFS求图中最短路径的方法,算法Floyd-Warshall也可以求图中任意两点的最短路径. 从图中任取两点A.B,A到B的最短路径无非只有两种情况: 1:A直接到B这条路径即是最短路径(前提是存在此路径): 2:A先通过其他点,再由其他点到B. 我们并不知道A是否需要通过其他点间接到达B,所以只能比较,用A到B的直接路径和A先通过其他点 再间接到达B的路径长度进行比较,然后更新为较小值. 上图中若要求顶点4到顶点3的最短路径,可以比较顶点4直接到3的路径和顶点4先到1,再到3…
利用dijkstra算法,来完成图中两个顶点间最短的距离,可以直接复制使用,只需要修改参数即可 def dijkstra_raw(edges, from_node, to_node): """ 将节点信息和边进行比较获取正确的边集 :param edges: :param from_node: :param to_node: :return:正无穷大 """ g = defaultdict(list) for l, r, c in edges:…