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

本章是通过C++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),(B,C),(C,D),(E,G),(F,

本章介绍邻接矩阵无向图.在"图的理论基础"中已经对图进行了理论介绍,这里就不再对图的概念进行重复说明了.和以往一样,本文会先给出C语言的实现:后续再分别给出C++和Java版本的实现.实现的语言虽不同,但是原理如出一辙,选择其中之一进行了解即可.若文章有错误或不足的地方,请不吝指出! 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

如果看完本篇博客任有不明白的地方,可以去看一下<大话数据结构>的7.4以及7.5,讲得比较易懂,不过是用C实现 下面内容来自segmentfault 存储结构 要存储一个图,我们知道图既有结点,又有边,对于有权图来说,每条边上还带有权值.常用的图的存储结构主要有以下二种: 邻接矩阵 邻接表 邻接矩阵 我们知道,要表示结点,我们可以用一个一维数组来表示,然而对于结点和结点之间的关系,则无法简单地用一维数组来表示了,我们可以用二维数组来表示,也就是一个矩阵形式的表示方法. 我们假设A是这个二维数组

源码:https://github.com/cjy513203427/C_Program_Base/tree/master/55.%E5%9B%BE 结点类Noded.h 不需要存储索引 #pragma once #ifndef NODE_H #define NODE_H #include<iostream> using namespace std; class Node { public: Node(); char m_cData; bool m_IsVisited; }; #endif /

写在前面 图的存储结构有两种:一种是基于二维数组的邻接矩阵表示法. 另一种是基于链表的的邻接表表示法. 在邻接矩阵中,可以如下表示顶点和边连接关系: 说明: 将顶点对应为下标,根据横纵坐标将矩阵中的某一位置值设为1,表示两个顶点向联接. 图示表示的是无向图的邻接矩阵,从中我们可以发现它们的分布关于斜对角线对称. 我们在下面将要讨论的是下图的两种遍历方法(基于矩阵的): 我们已经说明了我们要用到的是邻接矩阵表示法,那么我首先要来构造图: 1.深度优先遍历算法 分析深度优先遍历 从图的某个顶点出发,

判断题: 1-1 N2logN和NlogN2具有相同的增长速度. (2分) 1-2 对一棵平衡二叉树,所有非叶结点的平衡因子都是0,当且仅当该树是完全二叉树.(2分) 1-3 无向连通图所有顶点的度之和为偶数. (2分) 1-4 对N个不同的数据采用冒泡排序进行从大到小的排序,当元素基本有序时交换元素次数肯定最多. (2分) 1-5 若用平方探测法解决冲突,则插入新元素时,若散列表容量为质数,插入就一定可以成功. (2分) 选择题: 2-1 设栈S和队列Q的初始状态均为空,元素a.b.c.d.e

/*图的存储及遍历*/ #include<iostream> using namespace std; //----------------------------------- //邻接矩阵的存储及深度和广度遍历 //----------------------------------- /*邻接矩阵的类型定义*/ #define MAX 10000000 #define MAX_VERTEX_NUM 20 typedef enum{ DG,DN,UDG,UDN }GraphKind;//有

大数据,人人都说大数据:类似于人人都知道黄晓明跟AB结婚一样,那么什么是大数据?对不起,作为一个本科还没毕业的小白实在是无法回答这个问题.我只知道目前研究的是高维,分布在n远远大于2的欧式空间的数据如何聚类.今年的研究生数模中用大数据引出了一个国内还不怎么火热的概念——多流形结构.题目中那个给出的流形概念:流形是局部具有欧氏空间性质的空间,欧氏空间就是流形最简单的实例.从而在2000年提出了多流形学习:基于数据均匀采样于一个高维欧氏空间中的低维流形的假设,流形学习试图学习出高维数据样本空间中嵌入

#include "ljjz.h" typedef struct edgedata /*用于保存最小生成树的边类型定义*/ { int beg,en; /*beg,en是边顶点序号*/ int length; /*边长*/ }edge; /*函数功能:prim算法构造最小生成树 函数参数:图的邻接矩阵g;边向量edge */ ]) { edge x; int d,min,j,k,s,v; /* 建立初始入选点,并初始化生成树边集tree*/ ;v<=g.n-;v++) { tre

描述 图(graph)是数据结构 G=(V,E),其中V是G中结点的有限非空集合,结点的偶对称为边(edge):E是G中边的有限集合.设V={0,1,2,……,n-1},图中的结点又称为顶点(vertex),有向图(directed graph)指图中代表边的偶对是有序的,用<u,v>代表一条有向边(又称为弧),则u称为该边的始点(尾),v称为边的终点(头).无向图(undirected graph)指图中代表边的偶对是无序的,在无向图中边(u,v )和(v,u)是同一条边. 输入边构成无向图

描述 图(graph)是数据结构 G=(V,E),其中V是G中结点的有限非空集合,结点的偶对称为边(edge):E是G中边的有限集合.设V={0,1,2,……,n-1},图中的结点又称为顶点(vertex),有向图(directed graph)指图中代表边的偶对是有序的,用<u,v>代表一条有向边(又称为弧),则u称为该边的始点(尾),v称为边的终点(头).无向图(undirected graph)指图中代表边的偶对是无序的,在无向图中边(u,v )和(v,u)是同一条边. 输入边构成无向图

1 语言基础 1.1 c/c++ [转]C/C++ 存储类型 作用域 连接类型 [转]C/C++内存划分 [转]C/C++除法实现方式及负数取模详解 [转]为什么C++编译器不能支持对模板的分离式编译 C/C++:原码.反码和补码 C/C++:拷贝构造函数 C/C++:类模板 1.2 linux C linux内核-双向链表 linux内核-红黑树 1.3 Java Java:基础   1.4 C#   2 开发平台 2.1 .net 2.2 QT QT-[转]基础(略) QT-[转]2D编程

题意:给一个无向图的邻接矩阵,求最小生成树. 解法:Kruskal算法.把边按边权排序,从小到大插入生成树中,如果一个边的两个点都在生成树中则不插入,用并查集维护. 代码: #include<stdio.h> #include<iostream> #include<algorithm> #include<string> #include<string.h> #include<math.h> #include<limits.h&g

/*http://1wangxiaobo@163.com 数据结构C语言版 迪杰斯特拉算法  P189 http://1wangxiaobo@163.com 编译环境:Dev-C++ 4.9.9.2 */ #include <stdio.h>#include <string.h>#include <malloc.h>#include <limits.h>// 迪杰斯特拉算法的实现 #define MAX_NAME 5   // 顶点字符串的最大长度+1#de

/* 数据结构C语言版 弗洛伊德算法  P191 编译环境:Dev-C++ 4.9.9.2 */ #include <stdio.h>#include <limits.h> #define MAX_NAME 5   // 顶点字符串的最大长度+1#define MAX_INFO 20   // 相关信息字符串的最大长度+1typedef int VRType;   // 顶点关系的数据类型#define INFINITY INT_MAX // 用整型最大值代替∞#define MA

1.定义 A graph consists of a set of vertices V and a set of edges E. Each edge is a pair (v, w), where v,w belong to V. 路径 A path in a graph is a sequence of vertices w1, w2, ... ,wn. 长度 The length of such a path is the number of edges on the path, whi

版权声明: 本文由Faye_Zuo发布于http://www.cnblogs.com/zuofeiyi/, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处. 这一个月以来,都在学习平面上的地图搜索,主要涉及到深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS).这两个算法和相关数据结构我整整学习了一个月,中间经历了很多对自己畏难情绪的克服,现在终于搞懂了,不过并没有掌握得很好.要想掌握得很好,需要后期编码来巩固加强了. 先从这道leetcode上面的题目作为引子: Number of islands(

adj_list_network_edge.h // 邻接表网边数据类模板 template <class WeightType> class AdjListNetworkEdge { public: // 数据成员: int adjVex; // 邻接点 WeightType weight; // 权值 // 构造函数模板: AdjListNetworkEdge(); // 无参数的构造函数模板 AdjListNetworkEdge(int v, WeightType w); // 构造邻接

前言 MatrixTree定理是用来解决生成树计数问题的有利工具 比如说这道题 MatrixTree定理的算法流程也非常简单 我们记矩阵\(A\)为无向图的度数矩阵 记矩阵\(D\)为无向图的邻接矩阵 \(A\)矩阵是除了对角线之外各个点值都为\(0\)的矩阵,\(A[i][i]\)表示\(i\)号点的度数 \(D\)矩阵记录两点之间的度数,\(D[i][j]\)表示\(i\)号点与\(j\)号点之间的边数 MatrixTree定理 我们记矩阵\(G=A-D\) 那么\(G\)的所有不同生成树的