前言 这几天复习图论算法,觉得BFS和DFS挺重要的,而且应用比较多,故记录一下. 广度优先搜索 有一个有向图如图a 图a 广度优先搜索的策略是: 从起始点开始遍历其邻接的节点,由此向外不断扩散. 1.假设我们以顶点0为原点进行搜索,首先确定邻接0的顶点集合S0 = {1,2}. 2.然后确定顶点1的集合S1 = {3},顶点2没有邻接点,所以集合为空. 3.然后确定3的邻接点集合S3,因为2已经被遍历过,所以不考虑,所以由顶点3知道的邻接点集合S3 = {4}. 4.然后再确定顶点4的邻接点集

用Javascript实现有向图的广度优先搜索 刚好遇到一个需求,对于一个有向图,指定一个节点 i 作为起点,输出从 i 出发,可以到达的所有节点,也就是图中以 i 作为起点的子连通片,思考了一下,可以用以前学的广度优先搜索解决. 一.有向图的存储 我们用一个邻接矩阵(二维数组)存储有向图的信息,对于一个矩阵graph,若graph[i][j] = true,则表示存在一条由节点 i 到 j 的边. // 使用d3读取json文件 d3.json("test.json", functi

20172325 2018-2019-2 <Java程序设计>第九周学习总结 教材学习内容总结 图的定义 图是由顶点集(VertexSet)和边集(EdgeSet)组成,针对图G,顶点集和边集分别记为V(G)和E(G).依据图的边集是否为有向,可把图分为有向图和无向图,根据图是否有权重,可以分为有权图和无权图. 图的基本术语: 1.邻接点----在一个无向图中,若存在一条边(Vi,Vj),则称Vi,Vj为此边的两个端点,并称它们互为邻接点: 2.出/入边 -----在一个有向图张,若存在一条边

▶ 书中第四章部分程序,加上自己补充的代码,图的深度优先遍历 ● 无向图的广度优先遍历,有向 / 无向图代码仅若干方法名不同 package package01; import edu.princeton.cs.algs4.In; import edu.princeton.cs.algs4.StdOut; import edu.princeton.cs.algs4.Graph; import edu.princeton.cs.algs4.Stack; import edu.princeton.c

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,

广度优先搜索(BFS) 1.将头结点放入队列Q中 2.while Q!=空 u出队 遍历u的邻接表中的每个节点v 将v插入队列中 当使用无向图的邻接表时,复杂度为O(V^2) 当使用有向图的邻接表时,因为每条边只访问一次,不会重复访问,所以总复杂度为O(V+E) 深度优先搜索(DFS) for each vertex u∈V(G)    //执行时间为O(V) DFS(u) DFS内部: for each v 为u的邻接点      //执行时间为O(E) DFS(v) 总执行时间为O(V+E)

一.使用的技术 这个爬虫是近半个月前学习爬虫技术的一个小例子,比较简单,怕时间久了会忘,这里简单总结一下.主要用到的外部Jar包有HttpClient4.3.4,HtmlParser2.1,使用的开发工具(IDE)为intelij 13.1,Jar包管理工具为Maven,不习惯用intelij的同学,也可以使用eclipse新建一个项目. 二.爬虫基本知识 1.什么是网络爬虫?(爬虫的基本原理) 网络爬虫,拆开来讲,网络即指互联网,互联网就像一个蜘蛛网一样,爬虫就像是蜘蛛一样可以到处爬来爬去,把

一,问题描述 给定一个有向图G=(V,E),将之进行拓扑排序,如果图有环,则提示异常. 要想实现图的算法,如拓扑排序.最短路径……并运行看输出结果,首先就得构造一个图.由于构造图的方式有很多种,这里假设图的数据存储在一个文件中, 每一行包含如下的信息: LinkID,SourceID,DestinationID,Cost 其中,LinkID为该有向边的索引,SourceID为该有向边的起始顶点的索引,DestinationID为该有向边的终止顶点的索引,Cost为该有向边的权重. 0,0,1,1

最近看了点有向图的内容,参考开源项目做了一个简单版本,直接贴代码. /** * 有向图接口,定义需要实现的各个方法,可以选择使用邻接矩阵或者邻接链表来实现 * @param <V> V代表端点,可以根据需要设置器数据类型 */ public interface DGraph<V> { /**深度优先遍历*/ public static final int ITERATOR_TYPE_DFS = 0; /**广度优先遍历*/ public static final int ITERA

广度优先树 对于一个图G=(V,E)在跑过BFS算法的过程中会创建一棵广度优先树. 形式化一点的表示该广度 优先树的形成过程是这样的: 对于图G=(V,E)是有向图或是无向图, 和图中的源结点s, 我们定义图G的前驱子图为Gf={Vf, Ef}. 其中Vf = {v ->V : v.f <>NIL} AND {s}, Ef = {(v.f , v) : v->(Vf - {s})} 即,G的前驱子图Gf是这样定义的: Gf中的点集合Vf  中的点是G中的前驱(父结点)结点不为空的

/*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

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

package practice; import java.util.ArrayDeque; import java.util.Iterator; import java.util.Stack; public class TestMain { public static void main(String[] args) { Digraph a = new Digraph(13); a.addEdge(0, 1);a.addEdge(0, 5);/*a.addEdge(2, 3);*/a.addE

一开始我是用c写的,后面才发现广搜要用到队列,所以我就直接使用c++的STL队列来写, 因为不想再写多一个队列了.这次实验写了两个多钟,因为要边写边思考,太菜了哈哈. 主要参考<大话数据结构>这本书,然后加上自己的一些东西改编,这次实验算是完成了: -------------------------------------------------------------------------------- 首先我们来看一下邻接表是怎么存储图的,比如说下面有一个无向图 则它的邻接表是这样的,邻

深度优先搜索DFS和广度优先搜索BFS简单解析 与树的遍历类似,图的遍历要求从某一点出发,每个点仅被访问一次,这个过程就是图的遍历.图的遍历常用的有深度优先搜索和广度优先搜索,这两者对于有向图和无向图均适用. 一.深度优先搜索 1.理解分析 首先,让我们来看一看更些简单的深度优先搜索DFS.顾名思义,这个搜索方法是以深度优先,也就是先一条路走到黑,撞到南墙再回头.我们可以看做是一棵树,优先走到根部,然后换一根继续走到最后.下面给出一张图便于理解. 我们可以看到,我们先从V1出发前往V2,然后继续

广度优先搜索应用举例:计算网络跳数 图结构在解决许多网络相关的问题时直到了重要的作用. 比如,用来确定在互联网中从一个结点到另一个结点(一个网络到其他网络的网关)的最佳路径.一种建模方法是采用无向图,其中顶点表示网络结点,边代表结点之间的联接.使用这种模型,可以采用广度优先搜索来帮助确定结点间的最小跳数. 如图1所示,该图代表Internet中的6个网络结点.以node1作为起点,有不止1条可以通往node4的路径.<node1,node2,node4>,<node1,node3,nod

深度优先搜索(DFS) 广度优先搜索(BFS) 1.介绍 广度优先搜索(BFS)是图的另一种遍历方式,与DFS相对,是以广度优先进行搜索.简言之就是先访问图的顶点,然后广度优先访问其邻接点,然后再依次进行被访问点的邻接点,一层一层访问,直至访问完所有点,遍历结束. 2.无向图的广度优先搜索 下面是无向图的广度优先搜索过程: 所以遍历结果为:A→C→D→F→B→G→E. 3.有向图的广度优先搜索 所以遍历结果为:A→B→C→E→F→D→G. 4. C++代码 #include <iostream>

图遍历的概念: 从图中某顶点出发访遍图中每个顶点,且每个顶点仅访问一次,此过程称为图的遍历(Traversing Graph).图的遍历算法是求解图的连通性问题.拓扑排序和求关键路径等算法的基础.图的遍历顺序有两种:深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS).对每种搜索顺序,访问各顶点的顺序也不是唯一的. 一.图的存储结构 1.1 邻接矩阵 图的邻接矩阵存储方式是用两个数组来表示图.一个一维数组存储图中顶点信息,一个二维数组(邻接矩阵)存储图中的边或弧的信息. 设图G有n个顶点,则邻接矩阵是

在介绍 python 实现图的深度优先和广度优先搜索前,我们先来了解下什么是"图". 1 一些定义 顶点 顶点(也称为"节点")是图的基本部分.它可以有一个名称,我们将称为"键". 边 边(也称为"弧")是图的另一个基本部分.边连接两个顶点,以表明它们之间存在关系. 权重 边可以被加权以示出从一个顶点到另一个顶点的成本.例如,在将一个城市连接到另一个城市的道路的图表中,边上的权重可以表示两个城市之间的距离. 利用这些定义,我们

1. 广度优先搜索介绍 广度优先搜索算法(Breadth First Search),又称为"宽度优先搜索"或"横向优先搜索",简称BFS. 它的思想是:从图中某顶点v出发,在访问了v之后依次访问v的各个未曾访问过的邻接点,然后分别从这些邻接点出发依次访问它们的邻接点,并使得“先被访问的顶点的邻接点先于后被访问的顶点的邻接点被访问,直至图中所有已被访问的顶点的邻接点都被访问到.如果此时图中尚有顶点未被访问,则需要另选一个未曾被访问过的顶点作为新的起始点,重复上述过程