[0]README 0.1) 本文总结于 数据结构与算法分析, 源代码均为原创, 旨在 理解 "DFS应用--遍历有向图+判断有向图是否有圈" 的idea 并用源代码加以实现 : 0.2) 判断有向图是否有圈的rule-- 一个有向图是无圈图当且仅当它没有背向边,背向边定义,参见: http://blog.csdn.net/pacosonswjtu/article/details/49967255 0.3) 代码最后还添加了打印dfs遍历路径所产生的集合, 对的,dfs 就应该这么玩,

给定一个 m x n 的非负整数矩阵来表示一片大陆上各个单元格的高度.“太平洋”处于大陆的左边界和上边界,而“大西洋”处于大陆的右边界和下边界. 规定水流只能按照上.下.左.右四个方向流动,且只能从高到低或者在同等高度上流动. 请找出那些水流既可以流动到“太平洋”,又能流动到“大西洋”的陆地单元的坐标. 提示: 输出坐标的顺序不重要m 和 n 都小于150 示例: 给定下面的 5x5 矩阵: 太平洋 ~ ~ ~ ~ ~ ~ 1 2 2 3 (5) * ~ 3 2 3 (4) (4) * ~ 2

/*1wangxiaobo@163.com 数据结构C语言版 有向图的十字链表存储表示和实现 P165 编译环境:Dev-C++ 4.9.9.2 */ #include <stdio.h>#include <malloc.h> typedef char InfoType;#define MAX_Info 80 // 信息字符串最大长度+1 #define MAX_VERTEX_NAME 5  // 顶点字符串最大长度+1 typedef char  VertexType[MAX_V

在理解有向图和强连通分量前必须理解与其对应的两个概念,连通图(无向图)和连通分量. 连通图的定义是:如果一个图中的任何一个节点可以到达其他节点,那么它就是连通的. 例如以下图形: 这是最简单的一个连通图,即使它并不闭合.由于节点间的路径是没有方向的,符合从任意一个节点出发,都可以到达其他剩余的节点这一条件,那么它就是连通图了. 连通分量 显然这也是一个图,只不过是由三个子图组成而已,但这并非一个连通图.这三个子图叫做这个图的连通分量,连通分量的内部归根还是一个连通图. 有向图: 在连通图的基础上

1. 深度优先遍历 深度优先遍历(Depth First Search)的主要思想是: 1.首先以一个未被访问过的顶点作为起始顶点,沿当前顶点的边走到未访问过的顶点: 2.当没有未访问过的顶点时,则回到上一个顶点,继续试探别的顶点,直至所有的顶点都被访问过. 在此我想用一句话来形容 “不到南墙不回头”. 1.1 无向图的深度优先遍历图解 以下"无向图"为例: 对上无向图进行深度优先遍历,从A开始: 第1步:访问A. 第2步:访问B(A的邻接点). 在第1步访问A之后,接下来应该访问的是

Lua 之数据结构 数组 通过整数下标访问的table中的元素,即是数组,下标默认从1开始. 一个创建二维数组的例子: mt = {} , do mt[i] = {} , do mt[i][j] = end end 链表 list = nil list = {next=list, value="world"} list = {next=list, value="hello"} local l = list while l do print(l.value) l =

传送门 WORDS1 - Play on Words #graph-theory #euler-circuit Some of the secret doors contain a very interesting word puzzle. The team of archaeologists has to solve it to open that doors. Because there is no other way to open the doors, the puzzle is ver

In a directed graph, we start at some node and every turn, walk along a directed edge of the graph.  If we reach a node that is terminal (that is, it has no outgoing directed edges), we stop. Now, say our starting node is eventually safe if and only

问题描述 X城有一个含有N个节点的通信网络,在通信中,我们往往关心信息从一个节点I传输到节点J的最短路径.遗憾的是,由于种种原因,线路中总有一些节点会出故障,因此在传输中要避开故障节点. 任务一:在己知故障节点的情况下,求避开这些故障节点,从节点I到节点J的最短路径S0. 任务二:在不考虑故障节点的情况下,求从节点I到节点J的最短路径S1.第二最短路径S2. 输入文件 第1行: N I J (节点个数 起始节点 目标节点) 第2-N+1行: Sk1 Sk2-SkN (节点K到节点J的距离为SkJ

目录(?)[+] 1 背景介绍 与C/C++相比,JAVA并不要求我们去人为编写代码进行内存回收和垃圾清理.JAVA提供了垃圾回收器(garbage collector)来自动检测对象的作用域),可自动把不再被使用的存储空间释放掉,也就是说,GC机制可以有效地防止内存泄露以及内存溢出. JAVA 垃圾回收器的主要任务是: 分配内存 确保被引用对象的内存不被错误地回收 回收不再被引用的对象的内存空间 凡事都有两面性.垃圾回收器在把程序员从释放内存的复杂工作中解放出来的同时,为了实现垃圾回收,gar

本文主要通过python实例讲解基于RDF和SPARQL的KBQA系统的构建.该项目可在python2和python3上运行通过. 注:KBQA即是我们通常所说的基于知识图谱的问答系统.这里简单构建的EasyKBQA,数据来源于网络,源码地址看下面补充说明. 目录: -流程原理 -实际过程 -程序运行 -补充说明 流程原理: 该问答系统可以解析输入的自然语言问句,主要运用REFO库的"对象正则表达式"匹配得到结果, 进而生成对应 SPARQL 查询语句,再通过API请求后台基于TDB知

题目 从上往下打印出二叉树的每个节点,同层节点从左至右打印. 考点 1.广度优先遍历 2.binary tree 3.queue 4.deque 思路 按层打印:8.6.10.5.7.9.11 用STL的deque完成两端进出的操作. 规律: 1.从头节点开始放入容器. 2.每次打印一个节点时,如果该节点有子节点,将其左子节点.右子节点依次放入容器内. 3.接下来打印deque的front().直到deque里面没有值. 代码 newcoder /* struct TreeNode { int

数据结构之图 定义(百度百科) 图的术语表 无向图 深度优先搜索 广度优先遍历 有向图 路径问题 调度问题 强连通性 最小生成树(无向图) 最小生成树的贪心算法 加权无向图的数据结构 Kruskal算法 Prim算法 性能特点:(V个顶点E条边) 最短路径 在上上篇博客中,我们介绍了算法中中的查找算法,其中大部分是在介绍查找算法中需要用得到的数据结构.在这一篇博客中,我们将来开启图的新篇章. 数据结构之图 在前面我们所介绍的树的数据结构中,我们可以明显的感觉到,树的表示是分层的,例如父子关系,而

In a network of nodes, each node i is directly connected to another node j if and only if graph[i][j] = 1. Some nodes initial are initially infected by malware.  Whenever two nodes are directly connected and at least one of those two nodes is infecte

某个小镇有 N 个村庄,村庄编号1-N,给出 M 条单向道路,不存在环,即不存在 村庄A可以到达村庄B 且 村庄B也可以到达村庄A的情况.如果村庄A与村庄B之间存在一条单向道路,则说村庄A和村庄B之间存在联系,联系具有无向性,即如果村庄A和村庄B有联系,则村庄B和村庄A有联系:联系具有传递性,即如果存在村庄A和村庄B有联系,村庄B和村庄C有联系,则村庄A和村庄C有联系.现在小镇要在某些村庄里建垃圾站,对建垃圾站的村庄要满足与之有联系的村庄都可以通过单向道路到达该村庄.问小镇能建多少个垃圾站.  

“可视化”是网络安全领域的前沿技术与可靠保障.笔者所在的西电捷通是一家领先的网络安全基础技术国际研究机构.一直从事网络安全基础技术研发与技术转移.笔者在2011年底入职典型技术之上的西电捷通公司,那时公司已经组建了一个神秘而“低调”的团队,2013年团队正式更名为网络安全可视化团队,笔者亦有幸成为了新团队的一员. 对于西电捷通而言,网络安全可视化团队的主要职责是网络安全对抗研究.网络安全协议技术的安全性分析.网络安全协议的设计缺陷验证,所要解决的问题.工作重心与其它企业的安全团队有着较大区别.

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 = 

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,

有向图中N*N矩阵 cost:M, 最多可以遍历的结点个数 例如A可以有0->1->2->0->1 代价:2+2+3+2=9<10 输出4 #include <iostream> using namespace std; int main(){ ;; ]={{,,},{,,},{,,}}; ]; ][]; ;i<N;i++) { ;j<N;j++) { dist[i][j]=A[j][i]; } } ;i<N;i++){last_step[i]=

有向图强连通分量的Tarjan算法 [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,