Python排序搜索基本算法之归并排序实例分析 本文实例讲述了Python排序搜索基本算法之归并排序.分享给大家供大家参考,具体如下: 归并排序最令人兴奋的特点是:不论输入是什么样的,它对N个元素的序列排序所用时间与NlogN成正比.代码如下: # coding:utf-8 defmergesort(seq):   iflen(seq)<=1:     returnseq   mid=int(len(seq)/2)   left=mergesort(seq[:mid])   right=merg…

题目1 : 拓扑排序·二 时间限制:10000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 小Hi和小Ho所在学校的校园网被黑客入侵并投放了病毒.这事在校内BBS上立刻引起了大家的讨论,当然小Hi和小Ho也参与到了其中.从大家各自了解的情况中,小Hi和小Ho整理得到了以下的信息: 校园网主干是由N个节点(编号1..N)组成,这些节点之间有一些单向的网路连接.若存在一条网路连接(u,v)链接了节点u和节点v,则节点u可以向节点v发送信息,但是节点v不能通过该链接向节点u发送信息. 在刚…

拓扑排序是对有向无环图的一种排序,满足例如以下两个条件: 1.每一个顶点出现且仅仅出现一次. 2.若A在序列中排在B的前面.则在图中不存在从B到A的路径. 如上的无环有向图,v表示顶点:v=['a','b','c','d','e'].e表示有向边:e=[('a','b'),('a','d'),('b','c'),('d','c'),('d','e'),('e','c')].代码例如以下: def indegree0(v,e): if v==[]: return None tmp=v[:] for…

概念 很多问题都可转化为图, 利用图算法解决 例如早餐吃薄煎饼的过程 制作松饼的难点在于知道先做哪一步.从图7-18可知,可以首先加热平底锅或者混合原材料.我们借助拓扑排序这种图算法来确定制作松饼的步骤. 从工作流程图得到工作次序排列的算法,称为"拓扑排序" 拓扑排序处理一个DAG(向无环图), 输出顶点的线性序列使得两个顶点v,w,如果G中有(v,w)边,在线性序列中v就出现在w之前. 拓扑排序广泛应用在依赖事件的排期上,还可以用在项目管理. 数据库查询优化和矩阵乘法的次序优化上 算…

拓扑排序 一.基本概念 在一个有向无环图(Directed Acyclic Graph, DAG)中,规定< u,v > 表示一条由u指向v的的有向边.要求对所有的节点排序,使得每一条有向边 < u,v>中u都排在v的前面. 换个形象点的解释,我们在学习一门课程之前,应该需要一定的预备知识,比如在学习B课程之前我们需先学习A(后用< X,Y > 表示X课程是Y课程的预备知识,其实与上述有序偶的含义相同),则有 < A,B >.我们还有 < C,B &g…

小书匠Graph图论 重头戏部分来了,写到这里我感觉得仔细认真点了,可能在NetworkX中,实现某些算法就一句话的事,但是这个算法是做什么的,用在什么地方,原理是怎么样的,不清除,所以,我决定先把图论中常用算法弄个明白在写这部分. 图论常用算法看我的博客: 下面我将使用NetworkX实现上面的算法,建议不清楚的部分打开两篇博客对照理解. 我将图论的经典问题及常用算法的总结写在下面两篇博客中: 图论---问题篇 图论---算法篇 目录: * 11.4拓扑排序算法(TSA) * 11.5最大流问…

Graph Search and Connectivity Generic Graph Search Goals 1. find everything findable 2. don't explore anything twice Generic Algorithm (given graph G, vertex S) --- initialize S explored (all others unexplored) --- while possible: --- choose an edge(…

Prim算法是实现最简单的最小生成树(MST)算法,适合于稠密图.要实现Prim算法,我们主要关注的是增量的变化,也就是从每个非树顶点到树顶点的最短距离,使得最后生成一棵包括所有顶点的树,并且这棵树的边权值之和最小.下面用一个例子说明: 代码如下: _=float('inf') def prim(graph,n): dis=[0]*n pre=[0]*n flag=[False]*n flag[0]=True k=0 for i in range(n): dis[i]=graph[k][i] f…

Dijkstra算法和前一篇的Prim算法非常像,区别就在于Dijkstra算法向最短路径树(SPT)中添加顶点的时候,是按照ta与源点的距离顺序进行的.OSPF动态路由协议就是用的Dijkstra算法.下面还以那个图的例子为例: 代码如下: _=float('inf') def dijkstra(graph,n): dis=[0]*n flag=[False]*n pre=[0]*n flag[0]=True k=0 for i in range(n): dis[i]=graph[k][i]…

class Graph: def __init__(self): self.V = [] class Vertex: def __init__(self, x): self.key = x self.color = 'white' self.d = 10000 self.f = 10000 self.pi = None self.adj = [] self.next = None class Solution: def Dfs(self, G): for u in G.V: u.color =…