前言 查阅了网上许多关于通过DFS算法对有向图中所有简单回路的查找,发现有很多关于使用DFS求解有向回路中所有简单回路的帖子,(在按照节点编号情况下)但大多数仅仅寻找了编号递增的回路.又或者未对结果去重.P.S.下述有向图中所有节点均使用数字进行编号,如节点0.节点1 \(\cdots\) 1. 算法描述 本算法基于DFS,思路与传统DFS基本类似,只不过在遍历过程中对所经过的路径通过一个栈进行保存,当找到回路时,检测此条回路是否已经在结果集中出现,若未出现,则将其放入结果集.本过程中比较关键的

面向对象第三单元JML总结 JML理论基础及工具链梳理 JML语言理论基础 JML语言是对于JAVA进行规格化设计的一种表述语言,他能以一种统一化语言,逻辑性强的格式,向程序设计者描述这一方法实现的功能,从而规范设计者去按照这一方向实现方法.从而避免了使用自然语言而导致描述上不清晰的问题,并且也提供了代码的可维护性,其他程序员可以通过阅读规格从而更好地理解代码. 本次JML三次作业中主要使用的JML语句如下: \forall  表达式语法类似于for语句的语法,是全称量词修饰表达式,表示给定范围

import java.util.ArrayList; import java.util.List; // 模块E public class AdjMatrixGraph<E> { protected SeqList<E> vertexlist; // 顺序表存储图的顶点集合 protected int[][] adjmatrix; // 图的邻接矩阵 二维图 存储的是每个顶点的名称(A,B,C,D....) ; // private final int MAX_WEIGHT = 

sdut 2140 图结构练习——判断给定图是否存在合法拓扑序列 Time Limit: 1000ms   Memory limit: 65536K  有疑问?点这里^_^ 题目描述  给定一个有向图,判断该有向图是否存在一个合法的拓扑序列. 输入  输入包含多组,每组格式如下. 第一行包含两个整数n,m,分别代表该有向图的顶点数和边数.(n<=10) 后面m行每行两个整数a b,表示从a到b有一条有向边.   输出  若给定有向图存在合法拓扑序列,则输出YES:否则输出NO.   示例输入 1

最小生成树,克鲁斯卡尔算法． 算法简述: 将每个顶点看成一个图． 在所有图中找权值最小的边．将这条边的两个图连成一个图, 重复上一步．直到只剩一个图． 注:将abcdef每个顶点看成一个图．将最小权值的边的两个图连接． 连接最小权值为1的两个图,这时a-c,b,d,e,f． 连接最小权值为2的两个图,这时a-c,b,d-f,e． 连接最小权值为3的两个图,这时a-c,b-e,d-f． 连接最小权值为4的两个图,这时a-c-f-d,b-e．(c-f) 连接最小权值为5的两个图,这时a-c-b-e-

欢迎参加——BestCoder周年纪念赛(高质量题目+多重奖励) Air Raid Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 3841    Accepted Submission(s): 2536 Problem Description Consider a town where all the streets are one-w

数据结构之图 图(Graph) 包含 一组顶点:通常用V (Vertex) 表示顶点集合 一组边:通常用E (Edge) 表示边的集合 边是顶点对:(v, w) ∈E ,其中v, w ∈ V 有向边<v, w> 表示从v指向w的边(单行线) 不考虑重边和自回路 无向图:边是无向边(v, w) 有向图:边是有向边<v, w> 连通:如果从V到W存在一条(无向)路径,则称V和W是连通的 连通图(Connected Graph):如果对于图的任一两个顶点v.w∈V,v和w都是连通的,则称

[概念]疏松图&稠密图: 疏松图指,点连接的边不多的图,反之(点连接的边多)则为稠密图. Tips:邻接矩阵与邻接表相比,疏松图多用邻接表,稠密图多用邻接矩阵. 邻接矩阵: 开一个二维数组graph[ ][ ]来记录图中点a与点b之间是否连通,初始化为0(或者-1之类的看情况):如果图中有可忽略的重边(如 只需重边中的最小边或最大边),则保存需要的那条边的边权,但如果有无法忽略的重边,就一定不要用邻接矩阵. int graph[MAXN][MAXN]; void graphInit() { me

1 场景描述 系统中用到了进度计划编制功能,支持从project文件直接导入数据,并能够在系统中对wbs任务进行增.删.改操作.wbs任务分解中一个重要的概念就是前置任务,前置任务设置确定了不同任务项之间的依赖关系,以软件开发的一般过程为例,需求调研就是系统设计的前置任务.具体来说前置任务又分为以下四种类型 Finish-to-Start (FS) 把这个任务的开始日期和前提条件任务的结束日期对齐,一般用于串行的任务安排,前一个任务必须完成后才能启动下一个新任务 Start-to-Start (

由于一直不适用邻接表 ,现在先贴一段使用邻接矩阵实现图的拓扑排序以及判断有无回路的问题.自己做的图.将就看吧. package TopSort; import java.util.LinkedList; import java.util.Scanner; /*拓扑序列:对一个有向无环图(Directed Acyclic Graph简称DAG)G进行拓扑排序,是将G中所有顶点排成一个线性 * 序列,使得图中任意一对顶点u和v,若<u,v> ∈E(G),则u在线性序列中出现在v之前. * */ p

一.图的定义 图是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成,通常表示为: G=(V,E) 其中:G表示一个图,V是图G中顶点的集合,E是图G中顶点之间边的集合. 注: 在线性表中,元素个数可以为零,称为空表: 在树中,结点个数可以为零,称为空树: 在图中,顶点个数不能为零,但可以没有边. 二.图的基本术语 略. 三.图的遍历 图的遍历是在从图中某一顶点出发,对图中所有顶点访问一次且仅访问一次. 图的遍历操作要解决的关键问题: ① 在图中,如何选取遍历的起始顶点? 解决方案:从编号小的顶点开始

大意:一个人要送n份货,给出一个矩阵,表示任意两个点间的直接路径长度,求从起点0送完这n份货(到达指定的n个地点)再回到起点0的最短时间.经过任意顶点的次数不限. 分析:既然是可以过多个点,那我们可以想到先用FD算法求出两两顶点的最短路, dp[i][j]表示在状态i的条件下到点j的最短时间,显然如果i == (1 << (j - 1)),表示从只经过点j,这时候dp[i][j] = dis[0][j],否则就是要经过别的点到达j这里枚举当前状态下经过的除了j的其他点,注意一定是当前状态下,采

Arbitrage Problem Description Arbitrage is the use of discrepancies in currency exchange rates to transform one unit of a currency into more than one unit of the same currency. For example, suppose that 1 US Dollar buys 0.5 British pound, 1 British p

题目链接: http://poj.org/problem?id=1511 题目大意: 这道题目比较难理解,我读了好长时间,最后还是在队友的帮助下理解了题意,大意就是,以一为起点,求从一到其他各点的最短回路总和. 解题思路: 解决这个题目有几个容易错的,解决了离ac就不远了^_^. 1:数据范围是1<=边数<=顶点数<=1000000,所以不能用邻接矩阵,要用邻接表,用vector实现时要动态申请内存. 2:求得是起始点到其他点的最短回路和,我们可以建两个邻接表(一个正向,一个负向邻接表)

7-3 Summit (25分)   A summit (峰会) is a meeting of heads of state or government. Arranging the rest areas for the summit is not a simple job. The ideal arrangement of one area is to invite those heads so that everyone is a direct friend of everyone. No

L3-008. 喊山 一个山头呼喊的声音可以被临近的山头同时听到.题目假设每个山头最多有两个能听到它的临近山头.给定任意一个发出原始信号的山头,本题请你找出这个信号最远能传达到的地方.[何为最远?大致就是BFS的遍历层次吧,可以说是了.] 输入格式: 输入第一行给出3个正整数n.m和k,其中n(<=10000)是总的山头数(于是假设每个山头从1到n编号).接下来的m行,每行给出2个不超过n的正整数,数字间用空格分开,分别代表可以听到彼此[这里说明是双向边!]的两个山头的编号.这里保证每一对山头只

bfs遍历图模板伪代码: bfs(u){ //遍历u所在的连通块 queue q; //将u入队 inq[u] = true; while (q非空){ //取出q的队首元素u进行访问 for (从u出发可达的所有的顶点v){ if (inq[v] == false){ //如果v未曾加入过队列 //将v入队: inq[v] = true; } } } } BFSTraversal(G){ //遍历图G for (G的所有顶点u){ if (inq[u] == false){ BFS(u); }

//不存在负权回路 //边权可能为负数 #include <cstring> #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; , INF = 1e9; int n, m, Q; int d[N][N];//邻接矩阵 void floyd() {//动态规划 ; k <= n; k ++ ) ; i <= n; i ++ ) ; j <= n; j ++ ) d[i][j] =

2021蓝桥杯省赛C++A组试题E 回路计数 状态压缩DP 题目描述 蓝桥学院由21栋教学楼组成,教学楼编号1到21.对于两栋教学楼a和b,当a和b互质时,a和b之间有一条走廊直接相连,两个方向皆可通行,否则没有直接连接的走廊. 小蓝现在在第一栋教学楼,他想要访问每栋教学楼正好一次,最终回到第一栋教学楼(即走一条哈密尔顿回路),请问他有多少种不同的访问方案?两个访问方案不同是指存在某个i,小蓝在两个访问方法中访问完教学楼i后访问了不同的教学楼. 提示:建议使用计算机编程解决问题. 解题思路 哈密

论文标题:Mask and Reason: Pre-Training Knowledge Graph Transformers for Complex Logical Queries 论文地址: https://arxiv.org/abs/2208.07638 论文会议: KDD 2022 17.(2022.8.16)KDD-kgTransformer:复杂逻辑查询的预训练知识图谱Transformer 17.(2022.8.16)KDD-kgTransformer:复杂逻辑查询的预训练知识图谱

1. 前言 树是一种很重要的数据结构,最初对数据结构的定义就是指对树和图的研究,后来才广义化了数据结构这个概念.从而可看出树和图在数结构这一研究领域的重要性. 树和图重要的原因是,它让计算机能建模出现实世界中更多领域里错综复杂的信息关系,让计算机服务这些领域成为可能. 本文将和大家聊聊树的基本概念,以及树的物理存储结构以及实现. 2. 基本概念 数据结构的研究主要是从 2 点出发: 洞悉数据与数据之间的逻辑关系. 设计一种物理存储方案.除了存储数据本身还要存储数据之间的逻辑关系,并且能让基于此数