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;

#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

分层图可以处理从图中选取k条边使其边权变为0,求最短路 Description 在你的强力援助下,PCY 成功完成了之前的所有任务,他觉得,现在正是出去浪的大好时光.于是,他来到高速公路上,找到一辆摩的前往几千公里以外他心仪的那家黄焖鸡米饭. 由于 PCY 的品味异于常人,途经几百个城市的黄焖鸡米饭他都不屑一顾,他只愿意前往他心中最好的那家,但是为了一碗二十块钱的黄焖鸡米饭,他不愿意花上几千块的路费,他希望路费尽量少.高速路上的警察叔叔被他的行为所打动,于是在多方协调下,最多 K 条城市之间的高

public static void main(String[] args) throws Exception { String queryForScanUsers_SQL = "select a.username AS user_name,b.* from tbl_aaa a left join tbl_bbb b where a.id=? limit 10"; //去除WHERE和LIMIT String sqlRegex = "(select\\s+)(.*)(\\s+

在测试雷达时,往往需要测试雷达的数据是否准确,这时就需要在雷达图中显示一条标准的直线作为对比. "create a wall" import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sys def main(distance): theta = np.arange(-45 / 180 * np.pi, 45 / 180 * np.pi, 1 / 180 * np.pi) tmp = np.cos(theta) wall =

ggplot2在一幅图上画两条曲线 print(data)后的结果是 C BROWN.P MI.P 0 0.9216 0.9282 30 0.9240 0.9282 100 0.9255 0.9282 现想要在一张图中画两条曲线.横轴为C,纵轴分别为BROWN.P和MI.P,如何做? 其实很简单 p1<-ggplot(brown.results, aes(x=C)) + geom_point(aes(y=BROWN.P), ) + geom_line(aes(y=BROWN.P, , color

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

(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

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

(点击此处查看原题) 题意 给出一个有n个结点,m条边的DAG图,每个点都有权值,每条路径(注意不是边)的权值为其经过的结点的权值之和,每条路径总是从入度为0的点开始,直至出度为0的点,问所有路径中权值最大者为多少,如下图,加粗的为权值最大者: 解题思路 这是在一个无起点.终点的图中的求最长路的问题,因此无法像一般的最长路问题那样求解. 首先,因为图中只存在点权,为了方便,我们一般将点权转化为边权:取每条边的权值为其终点的权值,将点权转化为边权. 然后,由于我们每条路径都是以入度为0的点开始,以

读取bmp等图片格式中的像素还有难度,就先用这个棋盘图象素来弄了 代码打错一个就一直First-chance exception ,貌似还有一个要用q或者Q才能成功退出,不知道缺少哪句,我用窗口红叉退出也会First-chance exception glTexParameterf写错成glTextureParameteri 随手来个链接https://www.opengl.org/sdk/docs/man/html/glTexParameter.xhtml // // 绘制一个旋转的OpenG

hdu3594 Cactus Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 1131    Accepted Submission(s): 542 Problem Description 1. It is a Strongly Connected graph. 2. Each edge of the graph belongs to

去年因为太low没有做出来校赛的最后一题,遂今年校赛做了这个题,下面我做详细描述. 原题链接 本题大意:给定一个无向图G,每个边的权值为1,图中L表示起点,C表示终点,#表示未通路,给定时间k,让你判断是否能在给定时间k内走到C,并回答路径最短的路径有多少条? 本题思路:裸的搜索问题,由于图过大,所以直接dfs搜会超时,需要先bfs求解答案如果k步内能走到则再进行下一步的求解... 参考代码: #include <cstdio> #include <iostream> #inclu

//n个点m条有向边,求在入度为零的点到n号点的所有路 //径中,哪条边被这些路径覆盖的次数最多 //有关DAG的知识,先记个模板 #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> using namespace std; typedef long long ll; ; ; struct node { int v; int next; ll cnt; }edge

思想:每次找到离原点最近的顶点,以这个点为中心扩展松弛,更新其余点到原点的最短路径. 注意:if(e[u][v]>x)e[u][v]=x; book[ ]数组标记最短路程的顶点集合 #include<algorithm> #include<stdio.h> #include<string.h> #include<iostream> #define N 1000+5 using namespace std; //单元最短路径(x到任意一点的最短路径) i

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

如果原图中的一条边e(u,v)是临界边,则在求解最大流的过程中这条边的流量将会被占满,即在残量图中只存在反向边e(v,u),不存在正向边e(u,v).但是残量图中并不是所有的只存在反向边的顶点对之间的反向边就是临界边.比如假如原始图如下图 其一种可能的残量图如下图所示 顶点S和A之间只存在反向边e(A,S),但是边e(A,S)并不是临界边,因为即使减少边e(S,A)的容量,也会存在另一条路径(S->B->A->T)来弥补减少的这一部分流量,所以,求解的过程中先把所有的在残量图中只存在反向

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define ERROR_NO_MEM -1 /*内存不足的错误码*/ #define MAX_POINT_NUM 5 /*最大的点数*/ #define MAX_EDGE_NUM 7 /*最多的边数*/ #define MAX_VALUE 0xfffffff /*最大路径长度*/ /*表示每个结点的信息*/ struct tagEdgeNode { int value; /*结点数值*/ struct

Dijkstra 算法,用于对有权图进行搜索,找出图中两点的最短距离,既不是DFS搜索,也不是BFS搜索. 把Dijkstra 算法应用于无权图,或者所有边的权都相等的图,Dijkstra 算法等同于BFS搜索. http://www.cnblogs.com/biyeymyhjob/archive/2012/07/31/2615833.html 2.算法描述 1)算法思想:设G=(V,E)是一个带权有向图,把图中顶点集合V分成两组,第一组为已求出最短路径的顶点集合(用S表示,初始时S中只有一个源

小引 看到这个名词-tarjan,大家首先想到的肯定是又是一个以外国人名字命名的算法.说实话真的是很佩服那些算法大牛们,佩服得简直是五体投地啊.今天就遇到一道与求解有向图中强连通分量的问题,我的思路就是遍历图中的每一个点,然后进行深度遍历,看最后能否回归到这个点上.如果可以回归,那么这个点肯定在一个强连通分量上.可是最后想着想着就乱了...... 没办法,自己low啊,就百度了求有向图中强连通分量的算法,于是乎tarjan算法出现在搜索结果上. 下面说一下,tarjan算法用到的一些图的概念.