[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,

有向图 有向图同无向图的区别为每条边带有方向,表明从一个顶点至另一个顶点可达.有向图的算法多依赖深度搜索算法. 本文主要介绍有向图的基本算法,涉及图的表示.可达性.检测环.图的遍历.拓扑排序以及强连通检测等算法. 1 定义有向图 采用邻接表结构存储边信息,同时提供reverse接口生成反向图,倒置每个边的方向,该接口在后续其他算法中会用到. /** * 采用邻接表表示的有向图 */ public class DiGraph { private final int V; private int E

SAP C4C的客户主数据创建时的重复检查,基于底层HANA数据库的模糊查找功能,根据扫描数据库中已有的数据检测出当前正在创建的客户主数据是否和数据库中记录有重复. 在系统里开启重复检查的配置: 在此处配置主数据模型上每个字段对重复性检查结果共享的权值: 要理解权值的作用,就必须先理解C4C客户主数据重复性检查的算法Levenshtein algorithm.这个算法以开发者Vladimir Levenshtein命名,通过计算Levenshtein(莱文斯坦)距离来衡量两个字符串的相似度. 看

DFS定义 DFS(Depth-First-Search)深度优先搜索算法,是搜索算法的一种.是一种在开发爬虫早期使用较多的方法.它的目的是要达到被搜索结构的叶结点 . 特点 每次深度优先搜索的结果必然是图的一个连通分量.深度优先搜索可以从多点发起.如果将每个节点在深度优先搜索过程中的"结束时间"排序(具体做法是创建一个list,然后在每个节点的相邻节点都已被访问的情况下,将该节点加入list结尾,然后逆转整个链表),则我们可以得到所谓的"拓扑排序",即topolo

(绘图什么真辛苦) 强连通分量: 在有向图 G 中.若两个顶点相互可达,则称两个顶点强连通(strongly connected). 假设有向图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). 比方上面这幅图( a, b, e ), ( d, c, h ), ( f, g ) 分别为三个 SCC. tarjan算法伪代码: 该算法由 Robert Tarjan 发明,原论文:Tarjan1

题目链接:http://acm.split.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1045 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Problem Description Suppose that we have a square city with straight streets. A map of a city is a square board

题意:N个节点的有根树,每个节点有一个weight.有Q个查询,问在以u为根的子树中,有恰好出现了K次的weight有多少种. 这是第一次写莫队算法,之前也只是偶有耳闻. 看了别人的代码打的,还是贴上来吧. #pragma comment(linker, "/STACK:1000000000") #include <iostream> #include <cstdio> #include <fstream> #include <algorith

开始学tarjan的时候,有关无向图的割点.桥.点双边双缩点都比较容易地理解了,唯独对有向图的缩点操作不甚明了.通过对luoguP2656_采蘑菇一题的解决,大致搞清了tarjan算法的正确性. 首先放出有向图缩点tarjan函数的写法: void tarjan(int u) { dfn[u] = low[u] = ++timer; sta[++stp] = u, ins[u] = true; for (int i = head[u]; i; i = edge[i].nxt) { int v =

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4358 题意:以1为根节点含有N(N <= 1e5)个结点的树,每个节点有一个权值(weight <= 1e9).之后有m(m <= 1e5)次查询,每次查询以节点u为子树的树中,权值出现k次的权值有多少个? Sample Input 1 3 1 (n,k) 1 2 2 1 2 1 3 3 (m) 2 1 3   Sample Output Case #1: 1 1 1   思路:建好树之后,

百度百科 https://baike.baidu.com/item/tarjan%E7%AE%97%E6%B3%95/10687825?fr=aladdin 参考博文 http://blog.csdn.net/qq_34374664/article/details/77488976 http://blog.csdn.net/mengxiang000000/article/details/51672725 https://www.cnblogs.com/shadowland/p/5872257.h

计算机科学入门资料之一的<算法与数据结构-C语言版>,覆盖了基础算法的几乎所有分支,其中的一个典型分支为图理论. 一个简介:图论基础-图数据结构基础 一个简洁的博客:图论基础,简列一本书 前言: 图论[Graph Theory]是数学的一个分支.它以图为研究对象.图论中的图是由若干给定的点及连接两点的线所构成的图形,这种图形通常用来描述某些事物之间的某种特定关系 ,用点代表事物,用连接两点的线表示相应两个事物间具有这种关系. 有向图和无向图有严格的集合论定义.在通常状况下,区分图的有向和无向的

前面的文章介绍了如何用Tarjan算法计算无向图中的e-DCC和v-DCC以及如何缩点. 本篇文章资料参考:李煜东<算法竞赛进阶指南> 这一篇我们讲如何用Tarjan算法求有向图的SCC( 强连通分量 )已经如何缩点. 给定一张有向图,若对于图中任意两个节点x和y, 既有x到y的路径,又有y到x的路径,则该有向图是一张“强连通图”. 有向图的极大连通子图被称为“强连通分量”,即SCC. 一个环一定是强连通图.如果既有x到y的路径,又有y到x的路径,那么x和y就一定在一个环中. 这就是Tarja

/* 题目大意:有N个cows, M个关系 a->b 表示 a认为b popular:如果还有b->c, 那么就会有a->c 问最终有多少个cows被其他所有cows认为是popular! 思路:强连通分量中每两个节点都是可达的! 通过分解得到最后一个连通分量A, 如果将所有的强连通分量看成一个大的节点,那么A一定是孩子节点(因为我们先 完成的是父亲节点的强连通分量)! 最后如果其他的强连通分量都可以指向A,那么 A中的每一个cow都会被其他cows所有的cows认为popular! *

DFS基础 深度优先搜索(Depth First Search)是一种搜索思路,相比广度优先搜索(BFS),DFS对每一个分枝路径深入到不能再深入为止,其应用于树/图的遍历.嵌套关系处理.回溯等,可以用递归.堆栈(stack)实现DFS过程. 关于广度优先搜索(BFS)详见:算法与数据结构基础 - 广度优先搜索(BFS) 关于递归(Recursion)详见:算法与数据结构基础 - 递归(Recursion) 树的遍历 DFS常用于二叉树的遍历,关于二叉树详见: 算法与数据结构基础 - 二叉查找树

一.带权有向图 二.算法原理 1)由于我们的节点是从1-6,所以我们创建的列表或数组都是n+1的长度,index=0的部分不使用,循环范围为1-6(方便计算). 2)循环之前,我们先初始化dis数组和mark数组: dis数组中保存我们需要求的开始点(start),到其余所有点的最短路径.初始化的时候,只初始化到自己能够直接到的节点的距离,不能直接到的距离初始化为max_int(即sys.maxsize). mark保存节点的状态,如果已经被计算过,则状态为True,还未被计算过,则为False

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

算法一:快速排序算法 快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法.在平均状况下,排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较.在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较,但这种状况并不常见.事实上,快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快,因为它的内部循环(inner loop)可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来. 快速排序使用分治法(Divide and conquer)策略来把一个串行(list)分为两个子串行(sub-lists). 算法步骤: 1 从数列中挑出一个元素,称为 “

查找功能是数据处理的一个基本功能.数据查找并不复杂,但是如何实现数据又快又好地查找呢?前人在实践中积累的一些方法,值得我们好好学些一下.我们假定查找的数据唯一存在,数组中没有重复的数据存在. (1)顺序查找(普通的数据查找)           设想有一个1M的数据,我们如何在里面找到我们想要的那个数据.此时数据本身没有特征,所以我们需要的那个数据可能出现在数组的各个位置,可能在数据的开头位置,也可能在数据的结束位置.这种性质要求我们必须对数据进行遍历之后才能获取到对应的数据. int find

1 .1 第 1 章─概论   1.1.1 练习题   1 . 下列关于算法的说法中正确的有( ).   Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ .求解某一类问题的算法是唯一的   .算法必须在有限步操作之后停止   .算法的每一步操作必须是明确的,不能有歧义或含义模糊   .算法执行后一定产生确定的结果   A. 1 个   B.2 个   C.3 个   D.4 个   2 . T(n)表示当输入规模为 n 时的算法效率,以下算法效率最优的是( ).   A.T(n)= T(n-1)+1,T(1)=1   C.T(

快速排序算法 快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法.在平均状况下,排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较.在最坏状况下则需要Ο(n2)次比 较,但这种状况并不常见.事实上,快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快,因为它的内部循环(inner loop)可以在大部分的架构 上很有效率地被实现出来. 快速排序使用分治法(Divide and conquer)策略来把一个串行(list)分为两个子串行(sub-lists). 算法步骤: 1 从数列中挑出一个元素,称为 “基准

引言 Tarjan算法是一个基于深度优先搜索的处理树上连通性问题的算法,可以解决,割边,割点,双连通,强连通等问题. 首先要明白Tarjan算法,首先要知道它能解决的问题的定义. 连通图 无向图 由双向边构成的图称之为连通图. 割点与桥 给定的无向图中删去节点x,无向图被分割成两个或两个以上的不相连子图,则称节点x为图的割点(割顶,关键点). 这是一个无向图,其中点4就是一个割点,去掉该点,图会变成,{1,2,3},{5,6}两个不连续的子图,如下图 给定的无向图中删去边e,无向图被分割成两个或