边赋以权值的图称为网或带权图,带权图的生成树也是带权的,生成树T各边的权值总和称为该树的权. 最小生成树(MST):权值最小的生成树. 生成树和最小生成树的应用:要连通n个城市需要n-1条边线路.可以把边上的权值解释为线路的造价.则最小生成树表示使其造价最小的生成树. 构造网的最小生成树必须解决下面两个问题: 1.尽可能选取权值小的边,但不能构成回路: 2.选取n-1条恰当的边以连通n个顶点: MST性质:假设G＝(V,E)是一个连通网,U是顶点V的一个非空子集.若(u,v)是一条具有最小权值的

1 Floyd算法 1.1 解决问题/提出背景 多源最短路径(带权有向图中,求每一对顶点之间的最短路径) 方案一:弗洛伊德(Floyd算法)算法 算法思想:动态规划法 时间复杂度:O(n^3) 形式上,相对较为简单 方案二:分别以图中的每个顶点为源点,共调用[n次][迪杰斯特拉(Dijkstra)算法] 算法思想:贪心算法 时间复杂度:O(n^3) 形式上,相对较为复杂 补充 Dijkstra算法主要应用于:求解[单源最短路径] 1.2 算法描述 1.3 编程复现 1> 定义图模型(邻接矩阵表示

虽说是生成树,但我只将生成的边输出了.至于怎么用这些边来创建树...我不知道_(:з」∠)_ //Prime方法生成最小生成树 void GraphAdjacencyListWeight::GenerateMSCPPrime(int FirstVertex) { int *visited = new int[VertexNumber]; memset(visited, , VertexNumber * sizeof(int)); //-1代表没用到 //0代表此点已放进容器 CLOSEEDGE

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

http://poj.org/problem?id=2631 2333水题, 有一个小技巧是说随便找一个点作为起点, 找到这个点的最远点, 以这个最远点为起点, 再次找到的最远点就是这个图的最远点 证明可以用三角形定理 #include<iostream> #include<cstdio> #include<vector> #include<cstring> #define maxn 10005 using namespace std; struct don

kurskal算法更适合稀疏图 kruskal算法伪代码: int kruskal(){ 令最小生成树的边权之和为ans, 最小生成树的当前边数为Num_Edge; 将所有边按边权从小到大排序; for (从小到大枚举所有的边){ if (当前测试边的两个端点在不同的连通块中){ 将测试边加入最小生成树中; ans += 测试边的边权; 最小生成树的当前边数Num_Edge加一; 当前边数Num_Edge等于顶点数减1是结束循环; } } return ans; } 具体实现: struct e

一,介绍 本文实现带权图的最短路径算法.给定图中一个顶点,求解该顶点到图中所有其他顶点的最短路径 以及 最短路径的长度.在决定写这篇文章之前,在网上找了很多关于Dijkstra算法实现,但大部分是不带权的.不带权的Dijkstra算法要简单得多(可参考我的另一篇:无向图的最短路径算法JAVA实现):而对于带权的Dijkstra算法,最关键的是如何“更新邻接点的权值”.本文采用最小堆作为辅助,以重新构造堆的方式实现更新邻接点权值. 对于图而言,存在有向图和无向图.本算法只需要修改一行代码,即可同时

什么是最短路径? 单源最短路径(所谓单源最短路径就是只指定一个顶点,最短路径是指其他顶点和这个顶点之间的路径的权值的最小值) 什么是最短路径问题? 给定一带权图,图中每条边的权值是非负的,代表着两顶点之间的距离.指定图中的一顶点为源点,找出源点到其它顶点的最短路径和其长度的问题,即是单源最短路径问题. 什么是Dijkstra算法? 求解单源最短路径问题的常用方法是Dijkstra(迪杰斯特拉)算法.该算法使用的是贪心策略:每次都找出剩余顶点中与源点距离最近的一个顶点. 算法思想 带权图G=<V,

题面: 羽毛球队有男女运动员各n人.给定2 个n×n矩阵P和Q.P[i][j]是男运动员i和女运动员j配对组成混合双打的男运动员竞赛优势:Q[i][j]是女运动员i和男运动员j配合的女运动员竞赛优势.由于技术配合和心理状态等各种因素影响,P[i][j]不一定等于Q[j][i].男运动员i和女运动员j配对组成混合双打的男女双方竞赛优势为P[i][j]*Q[j][i].设计一个算法,计算男女运动员最佳配对法,使各组男女双方竞赛优势的总和达到最大. 题解: 看完题很容易发现这就是一个带权二分图匹配,

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

KM(Kuhn-Munkres)算法求带权二分图的最佳匹配 相关概念 这个算法个人觉得一开始时有点难以理解它的一些概念,特别是新定义出来的,因为不知道是干嘛用的.但是,在了解了算法的执行过程和原理后,这些概念的意义和背后的作用就渐渐的显示出来了.因此,先暂时把相关概念列出来,看看,有个大概印象就好,等到了解了算法的流程后,在看原理中会有这些概念,那个时候回来细看就好了. 完备匹配:定义 设G＝<V1,V2,E>为二部图,|V1|≤|V2|,M为G中一个最大匹配,且|M|＝|V1|,则称M为V1

二分图算法包括 匈牙利算法 与 KM算法. 匈牙利算法 在这里写上模板. 题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2063 #include<stdio.h> #include<string.h> #define mem(a, b) memset(a, b, sizeof(a)) ], cnt; int k, m, n; //k为组合数,m为女生人数,n为男生人数 ], master[]; struct Edge { int t

一.带权有向图 二.算法原理 1)由于我们的节点是从1-6,所以我们创建的列表或数组都是n+1的长度,index=0的部分不使用,循环范围为1-6(方便计算). 2)循环之前,我们先初始化dis数组和mark数组: dis数组中保存我们需要求的开始点(start),到其余所有点的最短路径.初始化的时候,只初始化到自己能够直接到的节点的距离,不能直接到的距离初始化为max_int(即sys.maxsize). mark保存节点的状态,如果已经被计算过,则状态为True,还未被计算过,则为False

UVA1349 题意:给定一些有向带权边,求出把这些边构造成一个个环,总权值最小 解法: 对于带权的二分图的匹配问题可以用通过KM算法求解. 要求最大权匹配就是初始化g[i][j]为0,直接跑就可以: 要求最小权匹配就是初始化g[i][j]为-INF,加边的时候边权为负,最后输出答案的相反数. 因为要求每个点恰好属于一个圈,意味着每个点都有一个唯一的后继. 反过来,只要每个点都有唯一的后继,每个点一定属于某个圈. 唯一的是我们想到了二分图的概念,我们对于每个点,建立由u到v的二分图, 之后问题就

How far away ? Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 28961    Accepted Submission(s): 11639 Problem Description There are n houses in the village and some bidirectional roads connectin

狄克斯特拉算法(Dijkstra’s algorithm) 找出最快的路径使用算法——狄克斯特拉算法(Dijkstra’s algorithm). 使用狄克斯特拉算法 步骤 (1) 找出最便宜的节点,即可在最短时间内前往的节点. (2) 对于该节点的邻居,检查是否有前往它们的更短路径,如果有,就更新其开销. (3) 重复这个过程,直到对图中的每个节点都这样做了. (4) 计算最终路径. 术语 权重(weight): 狄克斯特拉算法用于每条边都有关联数字的图,这些数字称为权重(weight). 加

// 讨论QQ群:135202158 最近做某个东西,最后用图实现了,这里总结一下算法. 假设有以下带权有向无环图(连通或非连通,我这里用的是非连通的): 每个节点(node)可能与其他节点有向地相连,相邻节点的边(edge)有权值(weight)属性.从一个节点到任意一个节点的连的集合称为路径(path),且路径的权为各边权的最小值. 现在的问题就是求所有可能的路径,并算出各路径的权. 以下是简单的C++代码实现,我是用遍历边来实现的,节点和边是两个数据结构: #include <iostre

并查集&种类并查集&带权并查集 前言: 因为是学习记录,所以知识讲解+例题推荐+练习题解都是放在一起的qvq 目录 并查集基础知识 并查集基础题目 种类并查集知识 种类并查集题目 并查集&种类并查集部分题解 带权并查集知识 带权并查集题目 带权并查集题解 并查集基础: 普通的并查集+路径压缩相信大家还是会的,就主要是两个操作: 查询某个元素属于哪个集合 合并两个集合成为一个大集合 提出一点,就是求最小生成树的Kruskal算法也是在使用并查集后才是完整的Kruskal 并查集基础题

题目链接:https://www.51nod.com/onlineJudge/questionCode.html#!problemId=1459 题意:中文题诶- 思路:带权值的最短路,这道题数据也没啥特殊,spaf,floyd, dijkstra 都可以过,我这里就写个dijkstra好了．．． dijkstra算法和最小生成树的prime有点像,prime算法是将所有点分成两个点集s, w,初始时s中只有一个点,然后依次将w中距离s集合最近的点加入s集合中,直至w为空集．． 这两个算法的区别

带权图的最小生成树--Prim算法和Kruskal算法 带权图的最短路径算法--Dijkstra算法 package graph; // path.java // demonstrates shortest path with weighted, directed graphs 带权图的最短路径算法 // to run this program: C>java PathApp ////////////////////////////////////////////////////////////