6-2 邻接表存储图的广度优先遍历(20 分) 试实现邻接表存储图的广度优先遍历. 函数接口定义: void BFS ( LGraph Graph, Vertex S, void (*Visit)(Vertex) ); 其中LGraph是邻接表存储的图,定义如下: /* 邻接点的定义 */ typedef struct AdjVNode *PtrToAdjVNode; struct AdjVNode{ Vertex AdjV; /* 邻接点下标 */ PtrToAdjVNode Next; /*

图的遍历的定义: 从图的某个顶点出发访问遍图中所有顶点,且每个顶点仅被访问一次.(连通图与非连通图) 深度优先遍历(DFS): 1.访问指定的起始顶点: 2.若当前访问的顶点的邻接顶点有未被访问的,则任选一个访问之:反之,退回到最近访问过的顶点:直到与起始顶点相通的全部顶点都访问完毕: 3.若此时图中尚有顶点未被访问,则再选其中一个顶点作为起始顶点并访问之,转 2: 反之,遍历结束. 连通图的深度优先遍历类似于树的先根遍历 如何判别V的邻接点是否被访问? 解决办法:为每个顶点设立一个“访问标志”

题目地址:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4444 题意:给你一些n个矩形,给你一个起点,一个终点,要你求从起点到终点最少需要转多少个弯 题解:因为矩形数量很少50个,可以离散化成102*102的坐标,但是人可以贴着墙壁走,但不能穿过墙壁 所以每个点要分成9等分.建筑物的边占1/3,但是这样有漏洞. 1.当两个墙壁贴在一起,中间还可以过,所以要填补中间 2.当两个矩形的角重合,中间也可以过,要填补中间,但是只能填补中间一个点,不能填补全部的9个

1)用邻接矩阵方式进行图的存储.如果一个图有n个节点,则可以用n*n的二维数组来存储图中的各个节点关系. 对上面图中各个节点分别编号,ABCDEF分别设置为012345.那么AB AC AD 关系可以转换为01 02 03, BC BE BF 可以转换为12 14 15, EF可以转换为45.换句话所,我们将各个节点关系存储在一个n*n的二位数组中,数组下标分别对应A-F,有关系的两个节点,在数组中用1表示,否则用0表示.这上图关系可以用6*6数组表示为: 2)深度优先进行图的遍历以及将图转换为

最后一例,搞得快.三天之内走了一次.. 下一步,面象对像的javascript编程. function Dictionary(){ var items = {}; this.has = function (key) { return key in items; }; this.set = function(key, value){ items[key] = value; }; this.remove = function(key){ if (this.has(key)){ delete item

题面 传送门 题解 妈呀调了我整整一天-- 题解太长了不写了可以去看\(shadowice\)巨巨的 //minamoto #include<bits/stdc++.h> #define R register #define ull unsigned int #define fp(i,a,b) for(R int i=(a),I=(b)+1;i<I;++i) #define fd(i,a,b) for(R int i=(a),I=(b)-1;i>I;--i) #define go(

题目链接:http://poj.org/problem?id=1419 思路:只怪数据太弱!直接爆搜,按顺序搜索即可. #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<vector> using namespace std; int n,m,max_num; vector<vector<int> >G; ]

本文兼参考自<算法导论>及<算法>. 以前一直不能够理解深度优先搜索和广度优先搜索,总是很怕去碰它们,但经过阅读上边提到的两本书,豁然开朗,马上就能理解得更进一步. 下文将会用到的一个无向图例子如下: 深度优先搜索 迷宫搜索 在<算法>这本书中,作者写了很好的一个故事.这个故事让我马上理解了深度优先搜索的思想. 如下图1-1所示,如何在这个迷宫中找到出路呢?方法见图1-2. 图1-1 等价的迷宫模型 探索迷宫而不迷路的一种古老办法(至少可以追溯到忒修斯和米诺陶的传说)叫

试实现邻接表存储图的广度优先遍历. 函数接口定义: void BFS ( LGraph Graph, Vertex S, void (*Visit)(Vertex) ) 其中LGraph是邻接表存储的图,定义如下: /* 邻接点的定义 */ typedef struct AdjVNode *PtrToAdjVNode; struct AdjVNode{ Vertex AdjV; /* 邻接点下标 */ PtrToAdjVNode Next; /* 指向下一个邻接点的指针 */ }; /* 顶点表

这个问题是一个典型的类型的问题迷宫广泛的搜索. 在网上看到了很多解决方案. 没什么解决问题的分析报告,不指出其中的关键点.代码更像是一大抄.一些分析师也有很大的文章分析.只是不要全部命中关键,什么是广泛而深刻的,甚至搜索发现,在分析差异.为什么快速搜索宽像,什么样的风暴喊搜索,都错了.代码都是抄过的. 通过一大段的时间研究,最终搞通了. 本题尽管能够说是广搜.可是当中的关键却是剪枝法.为什么呢? 由于迷宫并不能简单地广搜就能搜索出全部路径的,甚至仅仅要迷宫大点就不能搜索出是否有路径.假设没有条件

博文“二分图的最大匹配.完美匹配和匈牙利算法”对二分图相关的几个概念讲的特别形象,特别容易理解.本文介绍部分主要摘自此博文. 还有其他可参考博文: 趣写算法系列之--匈牙利算法 用于二分图匹配的匈牙利算法 1.前言 二分图:简单来说,如果图中点可以被分为两组,并且使得所有边都跨越组的边界,则这就是一个二分图.准确地说:把一个图的顶点划分为两个不相交集 U 和V ,使得每一条边都分别连接U.V中的顶点.如果存在这样的划分,则此图为一个二分图.二分图的一个等价定义是:不含有「含奇数条边的环」的图.图

图的遍历 深度优先搜索(Depth First Search , DFS) --深度优先搜索--我的理解就是分身术的另一种实现方法---用分身术将所有能看到的路都走一遍----这就是深度搜索--- 下面给一个图  让大家理解一下 void DFS(Vertex V) //深度优先搜索的伪码描述 { visited[V]=ture; //先点亮这个节点的灯 for(V的每个临节点 W) //站在V的位置 所有能看到的灯 W if(!Visited[W])//如果没有亮 DFS(W);//走到这个灯

我在两个月以前没有接触过html,css,jquery,javascript.今天我却在这里分享一篇技术贴,可能在技术大牛面前我的文章漏洞百出,也请斧正. 可以看出来,无论是div+css布局还是jquery其实真的很简单,只要不停的练习就会有很大进步.每天150行代码,会帮助我们走的更远.对于编程对于脚本语言,我们这样的学生娃没有和比人一样初中,高中就开始研究,要想走在时代的前沿需要怎样的努力和毅力,是我们一类人需要思考的方向. 下面解释下焦点图,焦点图使用范围非常广,banner和anima

前言 在iOS9之前我们只能使用Spotlight来搜索应用名称来打开指定App,而其他的内容都是提供给系统使用(信息,联系人,邮件等).在iOS9以后Apple允许开发者设置应用中任意内容可以被Spotlight索引到以及用户在选择了搜索内容时会发生什么.如demo所示: 图1 Spotlight搜索应用内结果示意图 简单介绍 在iOS9中提供了三种API来帮助我们实现搜索,如下: 图2 iOS 9新增搜索API NSUserActivity NSUserActivity包含了一些新的方法和属

js实现的文本框内容发生改变立马触发事件简单介绍:本章节介绍一下如何在文本框的内容发生变化的时候,立马触发一个事件执行响应的操作,而不是像是keydow或者keyup事件一样,只能够检测通过键盘输入导致内容的变化, 下面就通过代码实例做一下简单介绍.一.相关知识准备:1.onchange事件:此事件会在元素内容发生改变,且失去焦点的时候触发.浏览器支持度较好.2.onpropertychange事件:此事件会在元素内容发生改变时立即触发,即便是通过js改变的内容也会触发此事件.元素的任何属性改变

数据结构之图 图(Graph) 包含 一组顶点:通常用V (Vertex) 表示顶点集合 一组边:通常用E (Edge) 表示边的集合 边是顶点对:(v, w) ∈E ,其中v, w ∈ V 有向边<v, w> 表示从v指向w的边(单行线) 不考虑重边和自回路 无向图:边是无向边(v, w) 有向图:边是有向边<v, w> 连通:如果从V到W存在一条(无向)路径,则称V和W是连通的 连通图(Connected Graph):如果对于图的任一两个顶点v.w∈V,v和w都是连通的,则称

/////////////////////////////////////////////////////////////// //图的邻接表表示法以及DFS和BFS /////////////////////////////////////////////////////////////// #include <iostream> #include <stdlib.h> #include <queue> using namespace std; //图的邻接表表示法

from:http://blog.itpub.net/14780914/viewspace-588975/ 本文面向于那些软件架构师,设计师和开发人员,他们想使用 IBM® Rational® Software Architect 从 Java™ 源代码来逆向工程生成 UML 类和序列图. 逆向工程经常被用来从已有的源代码中以一种抽象模型 UML 格式来获得丢失的设计文档,其可以用来研究一个系统的静态结构和动态行为,并用于扩展新的特性到产品. 作者详细说明了使用 IBM Rational Sof

你在这个作业中学到了什么?  有什么好的设计值得分享?  感想如何 (太容易 / 太难 / 太无趣)? 我觉得这套题目有点偏难,我不像大牛那样,有很多算法可以选择,我是0算法基础的,所以遇到这题我一个就是想到我一维的应用,我的一维思想不是动态规划,而是通过最大和的特质即:当一段连续的数的总和小于零时  这段数一定不会与其他段的数字相连,我们设这段数字为连续A段,然后通过统计A段中当前最大的结尾数字的后几位的和,若大于0则加入到最大序列并更改结尾数字,否则继续搜索下一个数字并继续统计当前借位数字的

在这一章中,我们首先添加一个搜索产品的模块以增强站点的功能,然后使用视图模型而不是ViewBag向视图传递复杂数据. 注意:如果你想按照本章的代码编写示例,你必须完成第二章或者直接从www.apress.com下载第二章的源代码. 3.1 添加产品搜索 为了执行产品搜索,我们将添加一些功能使其能够按照产品名称.描述和分类进行搜索,从而让用户有一个更好的选择来查找相关结果. 之所以将分类也包含在内,是因为如果用户输入的是"clothes",而不是一件特定的衣服,那么所有的衣服都会被搜索到