本博文是是博主在学习数据结构图的这一章知识时做的一些总结,代码运行环境:visual studio2017 纯C语言 ,当然掌握了方法,你也可以试着用其它的语言来实现同样的功能. 下面的程序主要实现了对有向图,有向网,无向图,无向网,无向图的深度优先遍历,广度优先遍历,有向无环图的拓扑排序功能等. 主要代码实现如下: #pragma once #include<stdio.h> #include"stdlib.h" #define ElemType char #define

作为一名linux系统下的C语言开发,日常工作中经常遇到两个问题: 一是分析代码过程中,各种数据结构互相关联,只通过代码很难理清系统中所有结构体的整体架构,影响代码消化的效率; 二是多层头文件嵌套包含,在新增需要被多处引用的结构体或者函数接口时,难以找到合适的地方放置结构体和函数接口的定义. 为解决这两个问题,用python分别写了两个脚本: 第一个脚本用于绘制关键数据结构的关联关系图,协助快速理解组织架构,加速理解代码逻辑: 第二个脚本用于分析指定目录下的头文件包含关系,协助新增结构体或者函数

python数据结构之图的实现,官方有一篇文章介绍,http://www.python.org/doc/essays/graphs.html 下面简要的介绍下: 比如有这么一张图: A -> B A -> C B -> C B -> D C -> D D -> C E -> F F -> C 可以用字典和列表来构建 graph = {'A': ['B', 'C'], 'B': ['C', 'D'], 'C': ['D'], 'D': ['C'], 'E':

还是畅通工程 Time Limit : 4000/2000ms (Java/Other)   Memory Limit : 65536/32768K (Java/Other) Total Submission(s) : 5   Accepted Submission(s) : 3 Font: Times New Roman | Verdana | Georgia Font Size: ← → Problem Description 某省调查乡村交通状况,得到的统计表中列出了任意两村庄间的距离.省

python数据结构之图的实现方法 本文实例讲述了python数据结构之图的实现方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 下面简要的介绍下: 比如有这么一张图:     A -> B     A -> C     B -> C     B -> D     C -> D     D -> C     E -> F     F -> C 可以用字典和列表来构建     graph = {'A': ['B', 'C'],        'B': ['C', 'D'

本文实例讲述了python数据结构之图深度优先和广度优先用法.分享给大家供大家参考.具体如下: 首先有一个概念:回溯 回溯法(探索与回溯法)是一种选优搜索法,按选优条件向前搜索,以达到目标.但当探索到某一步时,发现原先选择并不优或达不到目标,就退回一步重新选择,这种走不通就退回再走的技术为回溯法,而满足回溯条件的某个状态的点称为"回溯点". 深度优先算法: (1)访问初始顶点v并标记顶点v已访问.(2)查找顶点v的第一个邻接顶点w.(3)若顶点v的邻接顶点w存在,则继续执行:否则回溯到

//有向图的拓扑排序 //杨鑫 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #define MAX_NAME 3 #define MAX_VERTEX_NUM 20 typedef int InfoType; //存放网的权值 typedef char VertexType[MAX_NAME]; //字符串类型 typedef enum{DG, DN, AG, AN}GraphKind; //{有

图(G)由顶点集(V)和边集(E)组成,G=(V,E) 常用概念: ①V(G)表示图G中顶点的有限非空集,V永不为空: ②用|V|表示图G中顶点的个数,也称为图G的阶: ③E(G)表示图G中顶点之间关系(边)的集合: ④用|E|表示图G中边的条数. 图分为: ①有向图:有向边(弧)的有限集合<V,W>: ②无向图:无向边(边)的有限集合(V,W). 简单图:不存在顶点到自身的边,同一条边不重复出现. 多重图:某两个结点之间的边数多于一条,又允许顶点通过一条边和自己关联. 完全图:任意两个结点之

图G由顶点集V和边集E组成,记为G=(V,E) 图不可为空,一定有顶点集不为空 有向图:有向边(弧)的有限集合 无向图:无向边的有限集合 连通:顶点V到顶点V'有路径 连通分量:无向图中的极大连通子图(极大:1.顶点足够多:2.极大连通子图包含依附这些点的所有边) 强连通分量:有向图中的极大强连通子图 连通的生成树:包含图中的全部n个顶点,但只有n-1条边的极小连通子图 度:以该顶点为一个端点的边数目 入度(ID):以顶点为终点的有向边数目 出度(OD):以顶点为起点的有向边数目 图的存储结构

一.深度优先搜索(Depth-First-Search 简称:DFS) 1.1 遍历过程: (1)从图中某个顶点v出发,访问v. (2)找出刚才第一个被顶点访问的邻接点.访问该顶点.以这个顶点为新的顶点,重复此步骤,直到访问过的顶点没有未被访问过的顶点为止. (3)返回到步骤(2)中的被顶点v访问的,且还没被访问的邻接点,找出该点的下一个未被访问的邻接点,访问该顶点. (4)重复(2) (3) 直到每个点都被访问过,遍历结束. 例无权图:(默认为字母顺序) (1)从顶点A出发,访问该图 (2)A

一.数据结构的基本概念 1.1-数据结构是什么? 数据结构是计算机存储和组织数据的方式.数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合.一般情况下,精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率.数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关. 想要对大型复杂程序的构造进行系统而科学的研究,必须首先对这些程序中所包含的数据结构进行深入的研究. 数据:通常用于描述客观事物,是对客观事物的符号表示.例如:在我们平时使用的各种文字.数字和特定符号都可以称之为数据.而在计算机中,数据是指所有能

1.什么是数据结构? 数据结构,就是我们计算机内部的运算,编程语言的基础工作模式吧,个人总结的 = = !! 数据:说简单一点,就是计算机二进制机器码,然后通过一些复杂的操作,变为复杂的语言. 数据元素:数据有集合和元素的区别,集合里的个体就是数据元素,相对应的就是数据结构. 线性表: 说简单一点,就是线性存储结构,每个表中有大量的元素,这些元素在物理位置中都是连接起来的. 这些元素有直接前驱和直接后继.线性表的位置是相邻的. 比如,位置1,位置2,位置3......位置N. 还有一点,线性表的

邻接矩阵 网上很少有C# 写图的数据结构的例子,实际的项目中也从来没用过Array 这坨东西,随手写个,勿喷. namespace LH.GraphConsole { public struct Graph { public Graph(int vertexNumber, int edgeNumber) { Vertexs = new string[vertexNumber]; Edges = new int[vertexNumber, vertexNumber]; } public Strin

Part 1 预计使用7天的时间来过掉图相关的数据结构.第一天主要是一天图的基本概念,熟练掌握定义是一切交流和沟通的基础. 1定义 1.1图 有穷非空顶点,外加边. G(V,E) Graph Vertex Edge 顶点就是 点,有穷非空. 顶点之间的关系就是边,边可空. 1.2 分类 无向边:无方向的边. 有向边:有方向的边,弧. 简单图:无重复边和自己到自己的顶点. 带权的图称为网. 无向图的度:顶点的边数. 有向图的度:顶点的弧的数量分为入度和出度. 连通图:任意两点有路径. 生成树:无向

本节主要说程序中的栈函数栈的关系以及栈和递归算法的关系. 一.函数调用时的栈 1.程序调用时的栈是也就是平时所说的函数栈是数据结构的一种应用,函数调用栈一般是从搞地质向低地址增长的,栈顶为内存的低地址,栈底为内存的高地址.函数调用栈中存储的是数据的活动记录.活动记录是函数一些信息.如下如所所示: 2.假如有如下程序: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> void fun(char* a) { char* b; strcpy(b,a); }

图的实现是一件很麻烦的事情,很多同学可能在学数据结构时只是理解了图的基本操作和遍历原理,但并没有动手实践过.在此,我说说我的实现过程. 首先,在草稿纸上画一个图表,这里是有向图,无向图也一样,如下: 我用的是vector+vector容器作为存储结构,如下:vector+vector)                                                  |0|——|1|——|3|                                            

R语言存储数据的结构包括:标量.向量.矩阵.数组.数据框和列表:可以处理的数据类型包括:数值型.字符型.逻辑型.复数型和原生型. 数据结构 向量 向量是用来存储数值型.字符型或逻辑型数据的一维数组.单个向量中的数据类型必须一致. a <- c(1,2,3,4,5,6) b <- c("one","two","three") c <- c(TRUE,TRUE,FALSE) 矩阵 矩阵是一个二维数组,每个元素的数据类型一致. >

发现个好东西思维导图, 最近开始用MindManager整理博客 . 作者 :万境绝尘  转载请注明出处 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/18964835 . 一. 静态图概述 1. 静态图引入 (1) 图的分类 图的分类 : 图分为结构行为图 和动态行为图,结构行为图包括 用例图, 类图,对象图,组件图,配置图; 动态行为图 包括状态图,活动图,时序图,协作图; (2) 静态图内容 静态图概念 :类图,对象图,包图 是静态图

无论是直方图还是经验分布图,要从比较上鉴别样本是否处近似于某种类型的分布是困难的 QQ图可以帮我们鉴别样本的分布是否近似于某种类型的分布 R语言,代码如下: > qqnorm(w);qqline(w)> w <- c(75.0, 64.0, 47.4, 66.9, 62.2, 62.2, 58.7, 63.5,+ 66.6, 64.0, 57.0, 69.0, 56.9, 50.0, 72.0)> qqnorm(w);qqline(w)

抽象数据类型(ADT)是指一个数学模型以及定义在该模型上的一组操作,通常用(数据对象,数据关系,基本操作集)这样的三元组来表示抽象数据类型. 数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合,由逻辑结构.存储结构.数据的运算组成. 数据结构的逻辑结构有线性结构(一对一).树(一对多)以及图(多对多). 数据结构的存储结构有顺序结构.链式结构.索引结构和散列结构. 数据的运算由运算的定义以及运算的实现构成. 算法有以下五个特性:①有穷性:②确定性:③可行性:④输入:⑤输出. 时间复杂度T(