广度优先搜索应用举例:计算网络跳数 图结构在解决许多网络相关的问题时直到了重要的作用. 比如,用来确定在互联网中从一个结点到另一个结点(一个网络到其他网络的网关)的最佳路径.一种建模方法是采用无向图,其中顶点表示网络结点,边代表结点之间的联接.使用这种模型,可以采用广度优先搜索来帮助确定结点间的最小跳数. 如图1所示,该图代表Internet中的6个网络结点.以node1作为起点,有不止1条可以通往node4的路径.<node1,node2,node4>,<node1,node3,nod

前言 这几天复习图论算法,觉得BFS和DFS挺重要的,而且应用比较多,故记录一下. 广度优先搜索 有一个有向图如图a 图a 广度优先搜索的策略是: 从起始点开始遍历其邻接的节点,由此向外不断扩散. 1.假设我们以顶点0为原点进行搜索,首先确定邻接0的顶点集合S0 = {1,2}. 2.然后确定顶点1的集合S1 = {3},顶点2没有邻接点,所以集合为空. 3.然后确定3的邻接点集合S3,因为2已经被遍历过,所以不考虑,所以由顶点3知道的邻接点集合S3 = {4}. 4.然后再确定顶点4的邻接点集

本文实例讲述了Python数据结构与算法之图的广度优先与深度优先搜索算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 根据维基百科的伪代码实现: 广度优先BFS: 使用队列,集合 标记初始结点已被发现,放入队列 每次循环从队列弹出一个结点 将该节点的所有相连结点放入队列,并标记已被发现 通过队列,将迷宫路口所有的门打开,从一个门进去继续打开里面的门,然后返回前一个门处 """ procedure BFS(G,v) is let Q be a queue Q.enqueue(v) lab

不论今天的计算机技术变化,新技术的出现,所有都是来自数据结构与算法基础.我们需要温故而知新.        算法.架构.策略.机器学习之间的关系.在过往和技术人员交流时,很多人对算法和架构之间的关系感到不可理解,算法是软的,架构是硬的,难道算法和架构还有什么关系不成?其实不然,算法和架构的关系非常紧密.在互联网时代,我们需要用算法处理的数据规模越来越大,要求的处理时间越来越短,单一计算机的处理能力是不可能满足需求的.而架构技术的发展,带来了很多不同特点的分布式计算平台.算法为了能够应用到这些分布

最近忙着准备各种笔试的东西,主要看什么数据结构啊,算法啦,balahbalah啊,以前一直就没看过这些,就挑了本简单的<啊哈算法>入门,不过里面的数据结构和算法都是用C语言写的,而自己对python相对比较熟悉,而且感觉用python实现数据结构相对容易一点.就把这个月来学到的一些,整理一下做个月底总结. 涉及到的书有<啊哈算法>.<复杂性思考>.<数据结构基础(C语言版) 第二版>.<Python Algorithms>,以及其他大牛们的网上教

写在前面的话:关于数据结构与算法讲解的书籍很多,但是用python语言去实现的不是很多,最近有幸看到一本这样的书籍,由Brad Miller and David Ranum编写的<Problem Solving with Algorithms and Data Structures Using Python>,地址为:http://interactivepython.org/runestone/static/pythonds/index.html是英文的,写的不错,里面代码的实现也很详细,很多

自从工作后就没什么时间更新博客了,最近抽空学了点Python,觉得Python真的是很强大呀.想来在大学中没有学好数据结构和算法,自己的意志力一直不够坚定,这次想好好看一本书,认真把基本的数据结构和算法补一补. Python讲数据结构和算法的书,我想说的是真的太少了!!广泛搜索,中文的图书基本上没有,倒是找到两本外文的: Problem Solving with Algorithms and Data Structures (用Python讲解数据结构与算法) Python Algorithms

<数据结构与算法JavaScript描述> 基本信息 作者: (美)Michael McMillan 译者: 王群锋 杜欢 丛书名: 图灵程序设计丛书 出版社:人民邮电出版社 ISBN:9787115363398 上架时间:2014-8-5 出版日期:2014 年8月 开本:16开 版次:1-1 所属分类:计算机 > 软件与程序设计 > 网络编程 > javascript 更多关于>>> <数据结构与算法JavaScript描述> 编辑推荐 随着

栈(Stack)是限定仅在表尾进行插入或删除操作的线性表.表尾为栈顶(top),表头为栈底(bottom),不含元素的空表为空栈. 栈又称为后进先出(last in first out)的线性表. 堆栈可以用链表和数组两种方式实现,一般为一个堆栈预先分配一个大小固定且较合适的空间并非难事,所以较流行的做法是 Stack 结构下含一个数组.如果空间实在紧张,也可用链表实现,且去掉表头. 栈的链式表示结构图: 用js数组可以非常简单地实现栈的顺序表示,故这里不赘述.这里主要讲解一下栈的链式表示. /

图.prim算法.dijkstra算法 1. 图的定义 图(Graph)可以简单表示为G=<V, E>,其中V称为顶点(vertex)集合,E称为边(edge)集合.图论中的图(graph)表示的是顶点之间的邻接关系. (1) 无向图(undirect graph)      E中的每条边不带方向,称为无向图.(2) 有向图(direct graph)      E中的每条边具有方向,称为有向图.(3) 混合图       E中的一些边不带方向, 另一些边带有方向.(4) 图的阶      指

  行解算法题,没错,就是这么方便. 当然也可以使用 Node.js 环境来执行,具体参考Node.js官方文档即可. 二 对象和面向对象编程 js中5种数据类型,并没有定义更多的数据类型,但是运用js中一切皆对象的思想,可以自己很方便的去构造出各种复杂的数据类型对象. 这里讨论到的数据结构都被实现为对象. JavaScript 提供了多种方式来创建和使用对象. 这里通过如下方式创建: 定义包含属性和方法声明的构造函数, 并在构造函数后紧跟方法 的定义. 下面是一个检查银行账户对象的构造函数:

阅读目录 什么是算法 算法效率衡量 算法分析 常见时间复杂度 Python内置类型性能分析 数据结构 顺序表 链表 栈 队列 双端队列 排序与搜索 冒泡排序 选择排序 插入排序 希尔排序 快速排序 归并排序 常见排序算法效率比较 搜索 树与树算法 二叉树 二叉树的遍历 补充: 什么是算法 算法是独立存在的一种解决问题的方法和思想. 算法的五大特性 输入: 算法具有0个或多个输入 输出: 算法至少有1个或多个输出 有穷性: 算法在有限的步骤之后会自动结束而不会无限循环,并且每一个步骤可以在可接受的

 说明:C++程序员面试题目总结(涉及C++基础知识.多线程多进程.TCP/IP网络编程.Linux操作.数据结构与算法) 内容来自作者看过的帖子或者看过的文章,个人整理自互联网,如有侵权,请联系作者删除. 作者为工作两年经验的C++程序员,因巩固知识体系,面试,梳理以往看到过的知识点,故总结如下相关题目, 题目答案请自行google baidu,这里只提供题目. 一.C++基础知识面试题总结 1.多态的实现 2.说说C/C++的区别 3.const关键字 4.说说malloc/free 和 n

数据结构与算法--最短路径之Bellman算法.SPFA算法 除了Floyd算法,另外一个使用广泛且可以处理负权边的是Bellman-Ford算法. Bellman-Ford算法 假设某个图有V个顶点E条边. 该算法主要流程是: 初始化.到起点s的距离distTo[s]设置为0,其余顶点的dist[]设置为正无穷: 以任意次序放松图中的所有E条边,重复V轮: V轮放松结束后,判断是否存在负权回路.如果存在,最短路径没有意义. 根据流程可以给出代码,如下 package Chap7; import

数据结构与算法--最短路径之Floyd算法 我们知道Dijkstra算法只能解决单源最短路径问题,且要求边上的权重都是非负的.有没有办法解决任意起点到任意顶点的最短路径问题呢?如果用Dijkstra算法,可以这样做: Dijkstra[] all = new Dijkstra[graph.vertexNum()]; for (int i = 0; i < all.length; i++) { all[i] = new Dijkstra(graph, i); } for (int s = 0; s

数据结构与算法--最短路径之Dijkstra算法 加权图中,我们很可能关心这样一个问题:从一个顶点到另一个顶点成本最小的路径.比如从成都到北京,途中还有好多城市,如何规划路线,能使总路程最小:或者我们看重的是路费,那么如何选择经过的城市可以使得总路费降到最低? 首先路径是有向的,最短路径需要考虑到各条边的方向. 权值不一定就是指距离,还可以是费用等等... 最短路径的定义:在一幅有向加权图中,从顶点s到顶点t的最短路径是所有从s到t的路径中权值最小者. 为此,我们先要定义有向边以及有向图. 加权

第十九章 Scala语言的数据结构和算法19.1 数据结构(算法)的介绍19.2 看几个实际编程中遇到的问题19.2.1 一个五子棋程序19.2.2 约瑟夫问题(丢手帕问题)19.2.3 其它常见算法问题19.3 稀疏数组 sparsearray19.3.1 基本介绍19.3.2 应用实例19.3.3 课后练习19.4 队列 queue19.4.1 队列的一个使用场景19.4.2 队列介绍19.4.3 数组模拟单向队列19.4.4 数组模拟环形队列19.5 链表 linked list19.5.

本章中,将学习另外一种非线性数据结构--图.这是学习的最后一种数据结构,后面将学习排序和搜索算法. 第九章 图 图的相关术语 图是网络结构的抽象模型.图是一组由边连接的节点(或顶点).学习图是重要的,因为在任何二元关系都可以用图来表示. 任何社交网络都可以用图来表示. 我们还可以用图来表示道路.航班以及通信状态 一个图 G= (V,E)由以下元素组成. V:一组顶点 E:一组边.连接V中的顶点 由一条边连接在一起的顶点称为相邻顶点.比如,A和B 是相邻的,A和D是相邻的,A和C是相邻的,A和E是

第一章 数据结构与算法的引入 1.1 数据结构的基本概念 一. 学习数据结构的意义 程序设计 = 数据结构 + 算法 目前,80%的待处理的数据具有“算法简单”(四则运算.检索.排序等),“对象复杂”(数据类型不同.数据量大.需要保存)等特点,故合理组织数据.选择较好的数据结构可为高效算法(时间少.占用空间小)提供理想的对象. 二.基本术语 1.数据(data): 是对客观事物的符号的表示,是所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称.(P1表1-1中,学号.姓名.性别.民族等列为字符型

前文 数据结构与算法--常用数据结构及其Java实现 总结了基本的数据结构,类似的,本文准备总结一下一些常见的高级的数据结构及其常见算法和对应的Java实现以及应用场景,务求理论与实践一步到位. 跳跃表 跳跃列表是对有序的链表增加上附加的前进链接,增加是以随机化的方式进行的,所以在列表中的查找可以快速的跳过部分列表.是一种随机化数据结构,基于并联的链表,其效率可比拟于红黑树和AVL树(对于大多数操作需要O(logn)平均时间),但是实现起来更容易且对并发算法友好.redis 的 sorted S

1.了解基本数据结构及特点 如,有哪些二叉树,各有什么特点 树二叉搜索树 每个节点都包含一个值,每个节点至多有两棵子树,左孩子小于自己,右孩子大于自己,时间复杂度是O(log(n)),随着不断插入节点,二叉树树高变大,当只有左(右)孩子时,时间复杂度变为O(n). 平衡二叉树保证每个节点左右子树高度差绝对值不超过1.比如,AVL树在插入和删除数据是经常需要旋转以保持平衡.适合插入删除少场景. 红黑树非严格平衡二叉树,更关注局部平衡,而非总体平衡,没有一条路径比其他路径长出两倍,接近平衡,减少了许