互联网 我们关注一下互联网相关的非常巨大图: 由主机通过网线(或无线)连接而形成的图: 以及由网页通过超链接连接而形成的图. 网页形成的图 以网页(URI作为id)为顶点,网页内包含的超链接作为边,可以转换为一个有向图. 得出这样的结论:网络具有一种基础结构,使得在某种程度上相似的网页相互聚集. 强连通分支Strongly Connected Components 概念 通过一种叫作强连通分支的图算法,可以找出图中高度连通的顶点簇(发现高度聚集节点群). 强连通分支,定义为图G的一个子集C C中

一.邻接表实现 思路:一边遍历,一边倒置边,并添加到新的图中 邻接表实现伪代码: for each u 属于 Vertex for v 属于 Adj[u] Adj1[v].insert(u); 复杂度:O(V+E); 输入: 3 3 a b b c c a 源代码: package C22; import java.util.Iterator; public class C1_3{ public static Adjacent_List getTransposeGraph(Adjacent_Li

/*题意:有向图,求这样的点的数量:所有点都能到达它.缩点成有向无环图,思:如果该强连通有出度,那么 从该出度出去的边必然回不来(已经缩点了),所以有出度的强连通必然不是.那么是不是所有出度为0的强连通 分量都是呢?显然不是,如果存在多个出度为0的强连通,他们必然无解(他们之间必然不连通). 任然遍历边,判断不在一个连通分量中的边(即为缩点后的边)和点,考察期出度即可.*/ #include<iostream> //329ms,1A,基础题. #include<vector> #i

在bellman-ford算法中,循环n-1(n为顶点个数)次可以找出从源点到其他顶点的最多n-1条边的最短路径,若循环k次则可以找出从源点到其他顶点的最多k条边的最短路径. package org.xiu68.ch04.ex12; public class Ex4_10 { public static void main(String[] args) { int[][] edges=new int[][]{ {0,10,0,4,1}, {0,0,0,0,0}, {0,-10,0,0,0}, {

题目大意 二维平面上有 n 个爆炸桶,i−thi-thi−th爆炸桶位置为 (xi,yi)(x_i, y_i)(xi​,yi​) 爆炸范围为 rir_iri​ ,且需要 cic_ici​ 的价格引爆,求把所有桶引爆所需的钱. 分析 通过求有向图的强连通分量,求出所有爆炸块(满足引爆一个块内的任意一个爆炸桶就可以摧毁这个块内的爆炸桶),然后把所有爆炸块视为一个爆炸桶,价值为爆炸块内的价值最小值,然后重建有向图,将新建的有向图所有入度为 0 的点的价值相加,就是答案. AC-Code #includ

有向图的强连通分量即,在有向图G中,如果两个顶点间至少存在一条路径,称两个顶点强连通(strongly connected).如果有向图G的每两个顶点都强连通,称G是一个强连通图.非强连通图有向图的极大强连通子图,称为强连通分量(strongly connected components). 采用的算法是Kosaraju算法. 算法原理:对于图G,转置图(同图中的每边的方向相反)具有和原图完全一样的强连通分量. 具体实现: 1.对原图G进行深度优先遍历,记录每个节点的离开时间time[i]. 2

简单介绍 NetworkX is a Python package for the creation, manipulation, and study of the structure, dynamics, and functions of complex networks. 这个工具包对于图网络的处理非常有用,涵盖了很多算法,用法也非常友好.这里也贴出几个常用链接: NetworkX 主页 NetworkX 文档 NetworkX 文档 PDF 建议直接下一份pdf放着随时查.接下来直接说常规

1.NetworkX 图论与网络工具包 NetworkX 是基于 Python 语言的图论与复杂网络工具包,用于创建.操作和研究复杂网络的结构.动力学和功能. NetworkX 可以以标准和非标准的数据格式描述图与网络,生成图与网络,分析网络结构,构建网络模型,设计网络算法,绘制网络图形. NetworkX 提供了图形的类.对象.图形生成器.网络生成器.绘图工具,内置了常用的图论和网络分析算法,可以进行图和网络的建模.分析和仿真. NetworkX 的官网和文档 官网地址:https://net

理解   在有向图G中,如果两点互相可达,则称这两个点强连通,如果G中任意两点互相可达,则称G是强连通图. 定理: 1.一个有向图是强连通的,当且仅当G中有一个回路,它至少包含每个节点一次.             2.非强连通有向图的极大强连通子图,称为强连通分量(SCC即Strongly Connected Componenet). 在上图中,{1,2,3,4}是一个强连通分量,{5},{6}分别是另外两个强连通分量.怎么判断一个图是否是强连通图,如果不是,有哪些强连通分量,又怎么使它成为强

Kosaraju 算法 一.算法简介 在计算科学中,Kosaraju的算法(又称为–Sharir Kosaraju算法)是一个线性时间(linear time)算法找到的有向图的强连通分量.它利用了一个事实,逆图(与各边方向相同的图形反转, transpose graph)有相同的强连通分量的原始图. 有关强连通分量的介绍在之前Tarjan 算法中:Tarjan Algorithm 逆图(Tranpose Graph ): 我们对逆图定义如下: GT=(V, ET),ET={(u, v):(v,

题目链接:http://poj.org/problem?id=2186 题目大意:有n头牛和m对关系, 每一对关系有两个数(a, b)代表a牛认为b牛是“受欢迎”的,且这种关系具有传递性, 如果a牛认为b牛“受欢迎”, b牛认为c牛“受欢迎”, 那么a牛也认为c牛“受欢迎”. 现在想知道有多少头牛受除他本身外其他所有牛的欢迎? 解题思路:如果有两头或者多头牛受除他本身外其他所有牛的欢迎, 那么在这两头或者多头牛之中, 任意一头牛也受两头或者多头牛中别的牛的欢迎, 即这两头或者多头牛同属于一个强联

图论中所说的图,不是图形图像或地图,而是指由顶点和边所构成的图形结构. 图论不仅与拓扑学.计算机数据结构和算法密切相关,而且正在成为机器学习的关键技术. 本系列结合数学建模的应用需求,来介绍 NetworkX 图论与复杂网络工具包的基本功能和典型算法. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 图论 1.1 图论是什么 图论[Graph Theory]以图为研究对象,是离散数学的重要内容.图论不仅与拓扑学.计算机数据结构和算法密切相关,而且正在成为机

文字描述 有向图强连通分量的定义:在有向图G中,如果两个顶点vi,vj间(vi>vj)有一条从vi到vj的有向路径,同时还有一条从vj到vi的有向路径,则称两个顶点强连通(strongly connected).如果有向图G的每两个顶点都强连通,称G是一个强连通图.有向图的极大强连通子图,称为强连通分量(strongly connected components). 用深度优先搜索求有向图的强连通分量的方法如下并假设有向图的存储结构为十字链表. 1 在有向图G上,从某个定点出发沿以该顶点为尾的弧

没有找到原文出处,请参考一下链接: http://www.cnblogs.com/hiside/archive/2010/12/01/1893878.html http://topic.csdn.net/u/20071023/11/3edb81fc-37b2-4506-906e-44dc0fc521f2.html 一.无向图: 方法1: 如果存在回路,则必存在一个子图,是一个环路.环路中所有顶点的度>=2. n算法: 第一步:删除所有度<=1的顶点及相关的边,并将另外与这些边相关的其它顶点的度

参考资料:http://blog.csdn.net/lezg_bkbj/article/details/11538359 上面的资料,把强连通讲的很好很清楚,值得学习. 在一个有向图G中,若两顶点间至少存在一条路径(即a能到b,b也能到a),则称两个顶点强连通:如果该有向图G中任意两顶点都强连通,则称G为强连通图:在一个非强连通图中,若有子图是强连通图,则称该子图为强连通分量. 有向图强连通分量+链式前向星 模板如下: ; ; struct edge { int next,to; }E[MAXN

搜索一个图是有序地沿着图的边訪问全部定点, 图的搜索算法能够使我们发现非常多图的结构信息, 图的搜索技术是图算法邻域的核心. 一. 图的两种计算机表示 1. 邻接表: 这样的方法表示稀疏图比較简洁紧凑. typedef struct{ int adjvex;//邻接顶点的位置 struct ArcNode *next; int weight;//边的权重 }ArcNode; typedef struct{ VertexType data; ArcNode *firstarc; }VNode, A

[Vijos1022]]Victoria的舞会2 Description Victoria是一位颇有成就的艺术家,他因油画作品<我爱北京天安门>闻名于世界.现在,他为了报答帮助他的同行们,准备开一个舞会.  Victoria准备邀请n个已经确定的人,可是问题来了:  这n个人每一个人都有一个小花名册,名册里面写着他所愿意交流的人的名字.比如说在A的人名单里写了B,那么表示A愿意与B交流:但是B的名单里不见的有A,也就是说B不见的想与A交流.但是如果A愿意与B交流,B愿意与C交流,那么A一定愿意

[有向图强连通分量] 在有向图G中,如果两个顶点间至少存在一条路径,称两个顶点强连通(strongly connected).如果有向图G的每两个顶点都强连通,称G是一个强连通图.非强连通图有向图的极大强连通子图,称为强连通分量(strongly connected components). 下图中,子图{1,2,3,4}为一个强连通分量,因为顶点1,2,3,4两两可达.{5},{6}也分别是两个强连通分量. 直接根据定义,用双向遍历取交集的方法求强连通分量,时间复杂度为O(N^2+M).更好的

示例程序 强连通分量 在有向图中,如果从任意一个顶点出发,都能通过图中的边到达图中的每一个顶点,则称之为强连通图.一张有向图的顶点数极大的强连通子图称为强连通分量.此算法示例基于 parallel Coloring algorithm.每个顶点包含两个部分,如下所示:colorID:在向前遍历过程中存储顶点 v 的颜色,在计算结束时,具有相同 colorID 的顶点属于一个强连通分量. transposeNeighbors:存储输入图的转置图中顶点 v 的邻居 ID. 算法包含以下四部分:生成转

给定一个有向图 G = (V, E) ,对于任意一对顶点 u 和 v,有 u --> v 和 v --> u,亦即,顶点 u 和 v 是互相可达的,则说明该图 G 是强连通的(Strongly Connected).如下图中,任意两个顶点都是互相可达的. 对于无向图,判断图是否是强连通的,可以直接使用深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS),从任意一个顶点出发,如果遍历的结果包含所有的顶点,则说明图是强连通的. 而对于有向图,则不能使用 DFS 或 BFS 进行直接遍历来判断.如下图中,