一:定义邻接表结构储存图 package 图的遍历; //邻接表实现图的建立 //储存边 class EdgeNode { int index; // 习惯了用index,其实标准写法是(adjVertex) int value; // 权值 EdgeNode nextArc; // 指向下一条弧 } // 邻接表节点的类型 class VertexNode { String name; EdgeNode firstArc = new EdgeNode(); // 指向第一条弧 } public

从A到B,有多条路线,要找出最短路线,应该用哪种数据结构来存储这些数据. 这不是显然的考查图论的相关知识了么, 1.图的两种表示方式: 邻接矩阵:二维数组搞定. 邻接表:Map<Vertext,List<Edge>>搞定. 其中邻接矩阵适用于稠密图,即图上的任意两点之间均(差不多都)存在一条边. 而A到B之间的路线,显然是稀疏图,果断的选用邻接表. 2.加权有向图最短路径问题,典型的dijkstra最短路径算法. 说干就干,翻翻<数据结构与算法>,自己用Java大概实现

今天学长对比了最小生成树最快速的求法不管是稠密图还是稀疏图,prim+邻接表+堆优化都能得到一个很不错的速度,所以参考学长的代码打出了下列代码,make_pair还不是很会,大体理解的意思是可以同时绑定两种元素(和struct差不多)但加入堆的时候以第一个元素来进行优先队列,建立的是大根堆由于每次要选出最小的边所以把边取反,最小的那个边加上符号就变成最大的了,大体上就是这样.prim的思想. #include<iostream> #include<cstdio> #include&

题目描述 已知一有向图,构建该图对应的邻接表.邻接表包含数组和单链表两种数据结构,其中每个数组元素也是单链表的头结点,数组元素包含两个属性,属性一是顶点编号info,属性二是指针域next指向与它相连的顶点信息.单链表的每个结点也包含两个属性,属性一是顶点在数组的位置下标,属性二是指针域next指向下一个结点. 输入 第1行输入整数t,表示有t个图 第2行输入n和k,表示该图有n个顶点和k条弧. 第3行输入n个顶点. 第4行起输入k条弧的起点和终点,连续输入k行 以此类推输入下一个图 输出 输出

vector邻接表: ; struct Edge{ int u,v,w; Edge(int _u=0,int _v=0,int _w=0){u=_u,v=_v,w=_w;} }; vector<Edge> E; vector<int> G[maxn]; void init(int l,int r) { E.clear(); for(int i=l;i<=r;i++) G[i].clear(); } void addedge(int u,int v,int w) { E.pus

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

一.基本思想 1)从图中的某个顶点V出发访问并记录: 2)依次访问V的所有邻接顶点: 3)分别从这些邻接点出发,依次访问它们的未被访问过的邻接点,直到图中所有已被访问过的顶点的邻接点都被访问到. 4)重复第3步,直到图中所有顶点都被访问完为止.   二.图的存储结构

本章介绍邻接表有向图.在"图的理论基础"中已经对图进行了理论介绍,这里就不再对图的概念进行重复说明了.和以往一样,本文会先给出C语言的实现:后续再分别给出C++和Java版本的实现.实现的语言虽不同,但是原理如出一辙,选择其中之一进行了解即可.若文章有错误或不足的地方,请不吝指出! 目录 1. 邻接表有向图的介绍 2. 邻接表有向图的代码说明 3. 邻接表有向图的完整源码 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/ 更多内容:数据结构与算法

本章介绍邻接表无向图.在"图的理论基础"中已经对图进行了理论介绍,这里就不再对图的概念进行重复说明了.和以往一样,本文会先给出C语言的实现:后续再分别给出C++和Java版本的实现.实现的语言虽不同,但是原理如出一辙,选择其中之一进行了解即可.若文章有错误或不足的地方,请不吝指出! 目录 1. 邻接表无向图的介绍 2. 邻接表无向图的代码说明 3. 邻接表无向图的完整源码 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/ 更多内容:数据结构与算法

本章是通过C++实现邻接表有向图. 目录 1. 邻接表有向图的介绍 2. 邻接表有向图的代码说明 3. 邻接表有向图的完整源码 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/ 更多内容:数据结构与算法系列 目录 邻接表有向图的介绍 邻接表有向图是指通过邻接表表示的有向图. 上面的图G2包含了"A,B,C,D,E,F,G"共7个顶点,而且包含了"<A,B>,<B,C>,<B,E>,<B,F>

本章是通过C++实现邻接表无向图. 目录 1. 邻接表无向图的介绍 2. 邻接表无向图的代码说明 3. 邻接表无向图的完整源码 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/ 更多内容:数据结构与算法系列 目录 邻接表无向图的介绍 邻接表无向图是指通过邻接表表示的无向图. 上面的图G1包含了"A,B,C,D,E,F,G"共7个顶点,而且包含了"(A,C),(A,D),(A,F),(B,C),(C,D),(E,G),(F,G)"

import java.util.*; public class Main{ static int MAX_VERTEXNUM = 100; static int [] visited = new int[MAX_VERTEXNUM]; public static void main(String [] args){ Graph G = new Graph(); creatGraph(G); output(G); for(int i=0;i<G.vertex_num;i++) visited[i

1 /** 2 * C: Dijkstra算法获取最短路径(邻接矩阵) 3 * 6 */ 7 8 #include <stdio.h> 9 #include <stdlib.h> 10 #include <malloc.h> 11 #include <string.h> 12 13 #define MAX 100 // 矩阵最大容量 14 #define INF (~(0x1<<31)) // 最大值(即0X7FFFFFFF) 15 #defin

到 0 的权是 91 到 2 的权是 31 到 3 的权是 61 到 4 的权是 7 2 到 0 的权是 22 到 3 的权是 5 3 到 0 的权是 33 到 4 的权是 1 4 到 2 的权是 2 0 到 4 的权是 6 遍历思路:线性数组存放着[v0,v1,v2,v3,v4]从0号元素开始 i=0:打印出v0,0入队0出队,去查找v0的邻接表,找到了v4打印出v4,4入队4出队,去查找v4的邻接表,找到了v2打印出v2,2入队2出队,去查找v2的邻接表,找到了v0,v3,因为v0是已访问过

前面分别介绍了邻接表有向图的C和C++实现,本文通过Java实现邻接表有向图. 目录 1. 邻接表有向图的介绍 2. 邻接表有向图的代码说明 3. 邻接表有向图的完整源码 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/ 更多内容:数据结构与算法系列 目录 邻接表有向图的介绍 邻接表有向图是指通过邻接表表示的有向图. 上面的图G2包含了"A,B,C,D,E,F,G"共7个顶点,而且包含了"<A,B>,<B,C>,

前面分别介绍了邻接表无向图的C和C++实现,本文通过Java实现邻接表无向图. 目录 1. 邻接表无向图的介绍 2. 邻接表无向图的代码说明 3. 邻接表无向图的完整源码 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/ 更多内容:数据结构与算法系列 目录 邻接表无向图的介绍 邻接表无向图是指通过邻接表表示的无向图. 上面的图G1包含了"A,B,C,D,E,F,G"共7个顶点,而且包含了"(A,C),(A,D),(A,F),(B,C),

最小生成树,克鲁斯卡尔算法． 算法简述: 将每个顶点看成一个图． 在所有图中找权值最小的边．将这条边的两个图连成一个图, 重复上一步．直到只剩一个图． 注:将abcdef每个顶点看成一个图．将最小权值的边的两个图连接． 连接最小权值为1的两个图,这时a-c,b,d,e,f． 连接最小权值为2的两个图,这时a-c,b,d-f,e． 连接最小权值为3的两个图,这时a-c,b-e,d-f． 连接最小权值为4的两个图,这时a-c-f-d,b-e．(c-f) 连接最小权值为5的两个图,这时a-c-b-e-

最小生成树,普利姆算法． 简述算法: 先初始化一棵只有一个顶点的树,以这一顶点开始,找到它的最小权值,将这条边上的令一个顶点添加到树中 再从这棵树中的所有顶点中找到一个最小权值(而且权值的另一顶点不属于这棵树) 重复上一步．直到所有顶点并入树中． 图示: 注:以a点开始,最小权值为1,另一顶点是c,将c加入到最小生成树中．树中 a-c 在最小生成树中的顶点找到一个权值最小且另一顶点不在树中的,最小权值是4,另一个顶点是f,将f并入树中, a-c-f 重复上一步骤,a-c-f-d, a-c-f-d

我觉得图这一章的学习内容更有难度,其实图可以说是树结构更为普通的表现形式,它的每个元素都可以与多个元素之间相关联,所以结构比树更复杂,然而越复杂的数据结构在现实中用途就越大了,功能与用途密切联系,所以,图结构非常重要,学习起来也是有点难度的,在于图的存储结构和逻辑结构,以及它与其他辅助数据结构相结合(链表,队列等),这需要很清晰的逻辑思维,才能把知识贯通. 这么重要的图,它的特别重要应用(最小生成树.最短路径.拓扑排序.关键路径),还有这些应用中一些著名算法,图的这章内容的丰富,让我大开眼界!

#1097 : 最小生成树一·Prim算法 时间限制:10000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 最近,小Hi很喜欢玩的一款游戏模拟城市开放出了新Mod,在这个Mod中,玩家可以拥有不止一个城市了! 但是,问题也接踵而来——小Hi现在手上拥有N座城市,且已知这N座城市中任意两座城市之间建造道路所需要的费用,小Hi希望知道,最少花费多少就可以使得任意两座城市都可以通过所建造的道路互相到达(假设有A.B.C三座城市,只需要在AB之间和BC之间建造道路,那么AC之间也是可以通过