前面分别介绍了邻接矩阵无向图的C和C++实现,本文通过Java实现邻接矩阵无向图. 目录 1. 邻接矩阵无向图的介绍 2. 邻接矩阵无向图的代码说明 3. 邻接矩阵无向图的完整源码 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 邻接矩阵无向图的介绍 邻接矩阵无向图是指通过邻接矩阵表示的无向图. 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

一.需求:计算网页访问量前三名 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * 需求:计算网页访问量前三名 * 用户:喜欢视频 直播 * 帮助企业做经营和决策 * * 看数据 */ object UrlCount { def main(args: Array[String]): Unit = { //1.加载数据 val conf:SparkConf = new Spa

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),

一,问题描述 给出一个无向图,指定无向图中某个顶点作为源点.求出图中所有顶点到源点的最短路径. 无向图的最短路径其实是源点到该顶点的最少边的数目. 本文假设图的信息保存在文件中,通过读取文件来构造图.文件内容的格式参考这篇文章第一部分. 二,算法实现思路 无向图的最短路径实现相对于带权的有向图最短路径实现要简单得多. 源点的最短路径距离为0,从源点开始,采用广度优先的顺序,首先将与源点邻接的顶点的路径求出,然后再依次求解图中其他顶点的最短路径. 由于顶点的最短路径的求解顺序 是一个 广度优先的顺

一,问题描述 给出一个无向图,指定无向图中某个顶点作为源点.求出图中所有顶点到源点的最短路径. 无向图的最短路径其实是源点到该顶点的最少边的数目. 本文假设图的信息保存在文件中,通过读取文件来构造图.文件内容的格式参考这篇文章第一部分. 二,算法实现思路 无向图的最短路径实现相对于带权的有向图最短路径实现要简单得多. 源点的最短路径距离为0,从源点开始,采用广度优先的顺序,首先将与源点邻接的顶点的路径求出,然后再依次求解图中其他顶点的最短路径. 由于顶点的最短路径的求解顺序 是一个 广度优先的顺

package practice; import java.util.Iterator; import java.util.Stack; import edu.princeton.cs.algs4.*; public class TestMain { public static void main(String[] args) { Graph a = new Graph(6); a.addEdge(2, 4); a.addEdge(2, 3); a.addEdge(1, 2); a.addEdg

图像处理中一般使用稠密方法,即对图像进行像素集合进行处理.在图像拓扑方面,更多地应用图计算方法. 寻找无向图联通子集的JAVA版本,代码: //查找无向图的所有连通子集//wishchin!!! public static ArrayList<Set<Integer>> findAllCons(Boolean adjM[][]) { ArrayList<Set<Integer>> conSets = new ArrayList<Set<Integ

在网图和非网图中,最短路径的含义不同.非网图中边上没有权值,所谓的最短路径,其实就是两顶点之间经过的边数最少的路径:而对于网图来说,最短路径,是指两顶点之间经过的边上权值之和最少的路径,我们称路径上第一个顶点是源点,最后一个顶点是终点. 我们讲解两种求最短路径的算法.第一种,从某个源点到其余各顶点的最短路径问题. 1,迪杰斯特拉(Dijkstra)算法 迪杰斯特拉算法是一个按路径长度递增的次序产生最短路径的算法,每次找到一个距离V0最短的点,不断将这个点的邻接点加入判断,更新新加入的点到V0的距

一.基于邻接矩阵表示法的无向图 邻接矩阵是一种利用一维数组记录点集信息.二维数组记录边集信息来表示图的表示法,因此我们可以将图抽象成一个类,点集信息和边集信息抽象成类的属性,就可以在Java中描述出来,代码如下: class AMGraph{ private String[] vexs = null; //点集信息 private int[][] arcs = null; //边集信息 } 每一个具体的图,就是该类的一个实例化对象,因此我们可以在构造函数中实现图的创建,代码如下: public

网上看了很多别人写的A*算法,都是针对栅格数据进行处理,每次向外扩展都是直接八方向或者四方向,这样利于理解.每次移动当前点,gCost也可以直接设置成横向10斜向14. 但是当我想处理一个连续的数据集,比如一个网络状的图,难道我还要先把这个数据图切分成网格,计算节点落在网格中的位置,再进行操作吗?在现实世界中,也会有很多使用矢量数据比栅格数据更为简便的情况. 显然我们可以自己动手,借助别人的代码进行重构,让A*也能对图使用. 代码结构如下: 其中AStar是A*算法的核心类,GraphAdjLi

基本概念 图的定义 一个图是由点集 \(V=\{v_i\}\) 和 \(V\) 中元素的无序对的一个集合 \(E=\{e_k\}\) 所构成的二元组,记为 \(G=(V,E)\),\(V\) 中的元素 \(v_i\) 叫做顶点,\(E\) 中的元素 \(e_k\) 叫做边. 对于 \(V\) 中的两个点 \(u, v\),如果边 \((u, v)\) 属于 \(E\),则称 \(u,v\) 两点相邻,\(u,v\) 称为边 \((u, v)\) 的端点. 我们可以用 \(m(G)=|E|\) 表

前面我们介绍了树这种数据结构,树是由n(n>0)个有限节点通过连接它们的边组成一个具有层次关系的集合,把它叫做“树”是因为它看起来像一棵倒挂的树,包括二叉树.红黑树.2-3-4树.堆等各种不同的树,有对这几种树不了解的可以参考我前面几篇博客.而本篇博客我们将介绍另外一种数据结构——图,图也是计算机程序设计中最常用的数据结构之一,从数学意义上讲,树是图的一种,大家可以对比着学习. 1.图的定义 我们知道,前面讨论的数据结构都有一个框架,而这个框架是由相应的算法实现的,比如二叉树搜索树,左子树上所有

目录 1 问题描述 2 解决方案   1 问题描述 具体链接:https://uva.onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&page=show_problem&problem=995 2 解决方案 具体代码如下: package com.liuzhen.practice; import java.util.ArrayList; import java.util.Scanner; public class

目录 1 问题描述 2 解决方案   1 问题描述 John's trip Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 8998   Accepted: 3018   Special Judge Description Little Johnny has got a new car. He decided to drive around the town to visit his friends. Johnny wan

目录 1 问题描述 2 解决方案   1 问题描述 Problem Description 欧拉回路是指不令笔离开纸面,可画过图中每条边仅一次,且可以回到起点的一条回路.现给定一个图,问是否存在欧拉回路?   Input 测试输入包含若干测试用例.每个测试用例的第1行给出两个正整数,分别是节点数N ( 1 < N < 1000 )和边数M:随后的M行对应M条边,每行给出一对正整数,分别是该条边直接连通的两个节点的编号(节点从1到N编号).当N为0时输入结束.   Output 每个测试用例的输

中文翻译: 但是,唉!一天,项链被撕破了,珠子散落在屋檐上.我姐姐尽力把地板上的珠子都捡起来了.但她不确定自己是否能收集到所有的照片.现在,她来找我帮忙.她想知道是否有可能让克劳斯使用她在里面的所有珠子,请帮助我写一个程序来解决这个问题.输入这个输入包含t'测试用例.输入的第一行包含整数.bead的数目每个测试用例的第一行包含一个整数n(5<n 1000),因为我妹妹可以收集.接下来的n行中的每一行都包含两个描述珠子颜色的整数.颜色由从1到50的整数表示,对于输入中的每个测试用例,首先输出示例输

1 问题描述 Problem Description 欧拉回路是指不令笔离开纸面,可画过图中每条边仅一次,且可以回到起点的一条回路.现给定一个图,问是否存在欧拉回路? Input 测试输入包含若干测试用例.每个测试用例的第1行给出两个正整数,分别是节点数N ( 1 < N < 1000 )和边数M:随后的M行对应M条边,每行给出一对正整数,分别是该条边直接连通的两个节点的编号(节点从1到N编号).当N为0时输入结 束. Output 每个测试用例的输出占一行,若欧拉回路存在则输出1,否则输出0

一个网络(有向带权图)中节点u的PageRank的计算公式: PR(u)表示节点u的PageRank值,d为衰减因子(damping factor)或阻尼系数,一般取d=0.85,N为网络中的节点总数,nb(u)表示节点有的所有邻居节点的集合,d(v)表示节点v的出度(如果是无向图,就是度),w(u,v)表示节点v的边<u,v>所占的权重(如果对于无权图或者认为每条边的权重都一样,那么w(u,v)=1),PR(v)表示节点v的PageRank值. 由此可以看出要算出节点u的PR值需要先知道它的

package graph; import java.util.LinkedList; import java.util.Queue; import thinkinjava.net.mindview.util.Stack; //类名:Vertex //属性: //方法: class Vertex{ public char label; //点的名称,如A public boolean wasVisited; public Vertex(char lab){ //构造函数 label = lab;

图一.概念.图: 是一种复杂的非线性数据结构.图的二元组定义: 图 G 由两个集合 V 和 E 组成,记为:G=(V, E)  其中: V 是顶点的有穷非空集合,E 是 V 中顶点偶对(称为边)的有穷集. 通常,也将图 G 的顶点集和边集分别记为 V(G) 和 E(G) . E(G) 可以是空集.若 E(G) 为空,则图 G 只有顶点而没有边. 有向图: 若图 G 中的每条边都是有方向的,则称 G 为有向图 (Digraph) .无向图: 若图 G 中的每条边都是没有方向的,则称 G 为无向图