利用_DFS_来判断无向图是否存在环的条件思路,我看一次_DFS_是否能访问到之前访问到的节点,如果能够访问到,就说明图存在环,那么关键问题就是判断是一次DFS?,追根到_DFS_算法的实现细节,发现我们设置_visited_数组时只有设置0和1两个状态,那么就可以改进以下之前的_DFS_算法,将_visited_各个状态表示成如下状态: 0: 没有被访问过 1: 刚刚访问,但是邻接点没有被全部访问完 2: 所有的邻接点都被访问完了,这里就可以判定_DFS_一定退出了   关键问题就解决了,

问题与解答 问题描述 判断有向图中是否有环. 输入格式 输入数据第一行是一个正整数,表示n个有向图,其余数据分成n组,每组第一个为一个整数,表示图中的顶点个数n,顶点数不超过100,之后为有向图的邻接矩阵. 输出格式 输出结果为一行,如果有环,则输出1,如果无环,则输出0.按顺序输出这n个有向图的判断结果,前后结果的输出不加空格. 样例输入 3 2 0 1 0 0 4 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 3 0 1 1 0 0 0 0 0 0 样例输出 010 //判

题目大意: 给你一个关系图,判断是否合法.每个人都有师父和徒弟,可以有很多个: 若A是B的师父,B是C的师父,则A也算C的师父. 不合法:  1) . 互为师徒:(有回路)  2) .你的师父是你徒弟的徒弟,或者说你的徒弟是你师父的师父.(出现回路) 思路: 判断有向图中是否存在回路或至少3元环: 此题至少有三种做法,此处更新拓扑排序的做法: 解题方法: 一:拓扑排序: 1) . 统计每个点的入度: 2) . 将入度为0的点加入队列: 3) . 出去队首元素,将此元素所连接的点入度减一,若此后入

问题:如何判断一个单向链表中是否存在环? 例如: 链表中存在环(B-->D): <-- <--^ | | v | A-->B-->C-->D 链表中不存在环: A-->B-->C-->D-->E-->F 解题思路:   从一个实际的生活场景出发,两个人,在一个环形的操场上跑步的时候,如果有一个人跑得比另一个人还要快,那么,在n圈之后,这两个人总会在操场上的某个点相遇.将操场类比于链表中存在的环路径,将两个人看成两个指针,那么这道题的解题思路

和LeetCode 207. Course Schedule(拓扑排序-求有向图中是否存在环)类似. 注意到.在for (auto p: prerequistites)中特判了输入中可能出现的平行边或自环. 代码: class Solution { public: vector<int> findOrder(int numCourses, vector<pair<int, int>>& prerequisites) { // [0, {1, 2, 3}], me

题意:给你一个无向图,判断是否存在长度为K的环. 思路:dfs遍历以每一个点为起点是否存在长度为k的环.dfs(now,last,step)中的now表示当前点,last表示上一个访问的 点,step一个记录路径长度的计数器,s[i]记录从起点到i点的路径长度.如果某点被访问第二次,则说明出现环,判断当前路径长度和它第一次出现是的 长度差是否等于K即可. #include<cstdio> #include<cstring> using namespace std; ; bool e

B - Benny's Compiler Time Limit:2000MS     Memory Limit:65536KB     64bit IO Format:%lld & %llu Submit Status Practice ZOJ 2475 Description These days Benny has designed a new compiler for C programming language. His compilation system provides a com

You want to visit a strange country. There are n cities in the country. Cities are numbered from 1 to n. The unique way to travel in the country is taking planes. Strangely, in this strange country, for every two cities A and B, there is a flight fro

一:题目大意:   给你一个关系图,判断是否合法,    每个人都有师父和徒弟,可以有很多个:  不合法:  1) . 互为师徒:(有回路)  2) .你的师父是你徒弟的徒弟,或者说你的徒弟是你师父的师父.(3元环或更多元环) 二:简单理解就是: 判断有向图中是否存在回路或至少3元环:  此题至少有三种做法,此处更新拓扑排序的做法: 三: 1. 拓扑排序: 1) . 统计每个点的入度: 2) . 将入度为0的点加入队列: 3) . 出去队首元素,将此元素所连接的点入度减一,若此后入度为0则加入队

没有找到原文出处,请参考一下链接: http://www.cnblogs.com/hiside/archive/2010/12/01/1893878.html http://topic.csdn.net/u/20071023/11/3edb81fc-37b2-4506-906e-44dc0fc521f2.html 一.无向图: 方法1: 如果存在回路,则必存在一个子图,是一个环路.环路中所有顶点的度>=2. n算法: 第一步:删除所有度<=1的顶点及相关的边,并将另外与这些边相关的其它顶点的度

题目链接: https://cn.vjudge.net/problem/POJ-1860 Several currency exchange points are working in our city. Let us suppose that each point specializes in two particular currencies and performs exchange operations only with these currencies. There can be s

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

[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,

引入 快慢指针经常用于链表(linked list)中环(Cycle)相关的问题.LeetCode中对应题目分别是: 141. Linked List Cycle 判断linked list中是否有环 142. Linked List Cycle II 找到环的起始节点(entry node)位置. 简介 快指针(fast pointer)和慢指针(slow pointer)都从链表的head出发. slow pointer每次移动一格,而快指针每次移动两格. 如果快慢指针能相遇,则证明链表中有

题目: You are given a binary tree with unique integer values on each node. However, the child pointers on each node may point to any other node in the tree including itself, introducing cycles into the binary tree. A cycle is defined when you can trave

[问题描述] 对于一个带负权值边的有向图,实现Bellman-Ford算法,求出从指定顶点s到其余顶点的最短路径,并判断图中是否存在负环. package org.xiu68.exp.exp10; public class Exp10_1 { public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub int[][] edges=new int[][]{ {0,10,0,4,1}, {0,0,0,0,0}

小引 看到这个名词-tarjan,大家首先想到的肯定是又是一个以外国人名字命名的算法.说实话真的是很佩服那些算法大牛们,佩服得简直是五体投地啊.今天就遇到一道与求解有向图中强连通分量的问题,我的思路就是遍历图中的每一个点,然后进行深度遍历,看最后能否回归到这个点上.如果可以回归,那么这个点肯定在一个强连通分量上.可是最后想着想着就乱了...... 没办法,自己low啊,就百度了求有向图中强连通分量的算法,于是乎tarjan算法出现在搜索结果上. 下面说一下,tarjan算法用到的一些图的概念.

在图论中,连通图基于连通的概念.在一个无向图 G 中,若从顶点vi到顶点vj有路径相连(当然从vj到vi也一定有路径),则称vi和vj是连通的.如果 G 是有向图,那么连接vi和vj的路径中所有的边都必须同向.如果图中任意两点都是连通的,那么图被称作连通图.如果此图是有向图,则称为强连通图(注意:需要双向都有路径).图的连通性是图的基本性质.   严格定义(摘抄): 对一个图 G=(V,E) 中的两点 x 和 y ,若存在交替的顶点和边的序列 Γ=(x=v0-e1-v1-e2-...-ek-(v

1.如何判断一个链表是否有环? 2.如果链表为存在环,如果找到环的入口点? 1.限制与要求 不允许修改链表结构. 时间复杂度O(n),空间复杂度O(1). 2.思考 2.1判断是否有环 如果链表有环,那么在遍历链表时则会陷入死循环,利用这个特征,我们可以设计这样的算法. 使用一个slow指针,一个fast指针. slow指针一次往后遍历以1个节点,fast指针一次往后遍历2个节点,一直做这样的操作. 如果fast指针在遍历过程中,遍历到了NULL节点说明链表没有环. 否则当slow指针和fals

From:http://blog.csdn.net/china_skag/article/details/6915323判断网页中的ID是否有重复的:指定ID判断 $(function(){ $("body [id]").each(function(){ var ids = $(this).attr("id"); if( $("body [id="+ids+"]").length >= 2 ){ alert("

js六大数据类型:number.string.object.Boolean.null.undefined string: 由单引号或双引号来说明,如"string" number: 什么整数啊浮点数啊都叫数字,你懂的~ Boolean:  就是true和false啦 undefined: 未定义,就是你创建一个变量后却没给它赋值~ null:  故名思久,null就是没有,什么也不表示 object: 这个我也很难解释的说.就是除了上面五种之外的类型 如何判断js中的数据类型:type