mxGraph教程-开发入门指南 概述 mxGraph是一个JS绘图组件适用于需要在网页中设计/编辑Workflow/BPM流程图.图表.网络图和普通图形的Web应用程序.mxgraph下载包中包括用javascript写的前端程序,也包括多个和后端程序(java/C#等)集成的例子.以下是mxgraph应用的几个例子.(你可以到www.longboo.com的主页下载mxgraph和更多的mxgraph实例) 电力系统案例 工作流设计器 化工系统案例 mxGraph客户端是一个图形组件,并提供

Web绘图--mxGraph项目实战(精华篇) 声明     本文部分内容所属论文现已发表,请慎重对待. 需求 由于小论文实验需求,需要实现根据用户日志提取出行为序列,然后根据行为序列生成有向图的形式,并且连接相邻动作的弧上标有执行此次相邻动作的频次,每个动作另附有一个数据集,这样有向图加数据集就构成了用户交互图.为此,自己想到了mxGraph,遂决定学习之. 起步 此次项目实战是受阅读参考文献[1]启发,并在其图形布局实例基础上进行.其原始界面如图1所示,自己要实现的界面布局与之颇有几分神似.

mxgraph的初步介绍与开发入门 前言 由于小论文实验需求,需要实现根据用户日志提取出行为序列,然后根据行为序列生成有向图的形式,并且连接相邻动作的弧上标有执行此次相邻动作的频次.为此,在大师兄徐凯的帮助下,决定学习mxGraph. 官网:http://www.jgraph.com/ Demo:http://jgraph.github.io/mxgraph/javascript/index.html API:http://jgraph.github.io/mxgraph/docs/js-api

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,

题意:给n个字符串(3<=n<=1000),当字符串str[i]的尾字符与str[j]的首字符一样时,可用dot连接.判断用所有字符串一次且仅一次,连接成一串.若可以,输出答案的最小字典序(dot是最小字典序的,比‘a'小). 显然就是以26个字母为结点,n个字符串为边,求解有向图的欧拉通路. 不过这里要注意,26个字母不一定都用上. 先判断有向图的欧拉通路的条件是否成立: 1.有一个结点入度等于出度+1且有一个结点出度等于入度+1且其他结点入度等于出度.(或所有结点入度等于出度) 2.有向图

Arpa's loud Owf and Mehrdad's evil plan time limit per test 1 second memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output As you have noticed, there are lovely girls in Arpa's land. People in Arpa's land are numbered from 1

有向图强连通分量的Tarjan算法 [有向图强连通分量] 在有向图G中,如果两个顶点间至少存在一条路径,称两个顶点强连通(strongly connected).如果有向图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). 下图中,子图{1,2,3,4}为一个强连通分量,因为顶点1,2,3,4两两可达.{5},{6}也分别是两个强连通分量. 直接根据定义,用双向遍历取交集的方法求强连通分量,

1 /* 题意: 给你一个图,求这个有向图示否是一个强连通图(每两个节点都是可以相互到达的)! 思路1:按正向边dfs一遍,将经过的节点计数,如果记录的节点的个数小于n,那么就说明图按照正向边就不是连同的,所以就不是强连通图! 然后按照反向边再进行另一个dfs,同样对经过的节点的个数进行计数,如果个数==n则说明正向遍历和反响遍历都是连通的!那么整个图就是强连通的图! 思路2:直接套用tarjan算法,求出每一个节点所对应的缩点的值, 如果缩点的个数==1,那么证明就会只有一个强连通分量!也就是

/* 题意:单词拼接,前一个单词的末尾字母和后一个单词的开头字母相同 思路:将一个单词的开头和末尾单词分别做两个点并建一条有向边!然后判断是否存在欧拉回路或者欧拉路 再次强调有向图欧拉路或欧拉回路的判定方法: (1)有向图G为欧拉图(存在欧拉回路),当且仅当G的基图连通,且所有顶点的入度等于出度. (2)有向图G为半欧拉图(存在欧拉道路),当且仅当G的基图连通,且存在顶点u的入度比出度大1.v的入度比出度小1, 其它所有顶点的入度等于出度(顶点u,v的个数必须都是1). 求该图的连通性的时候,只

/* NYOJ 99单词拼接: 思路:欧拉回路或者欧拉路的搜索! 注意:是有向图的!不要当成无向图,否则在在搜索之前的判断中因为判断有无导致不必要的搜索,以致TLE! 有向图的欧拉路:abs(In[i] - Out[i])==1(入度[i] - 出度[i])的节点个数为两个 有向图的欧拉回路:所有的节点都有In[i]==Out[i] */ #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdio> #include<

前面分别介绍了邻接表有向图的C和C++实现,本文通过Java实现邻接表有向图. 目录 1. 邻接表有向图的介绍 2. 邻接表有向图的代码说明 3. 邻接表有向图的完整源码 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 邻接表有向图的介绍 邻接表有向图是指通过邻接表表示的有向图. 上面的图G2包含了"A,B,C,D,E,F,G"共7个顶点,而且包含了"<A,B>,<B,C>,

本章是通过C++实现邻接表有向图. 目录 1. 邻接表有向图的介绍 2. 邻接表有向图的代码说明 3. 邻接表有向图的完整源码 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 邻接表有向图的介绍 邻接表有向图是指通过邻接表表示的有向图. 上面的图G2包含了"A,B,C,D,E,F,G"共7个顶点,而且包含了"<A,B>,<B,C>,<B,E>,<B,F>

本章介绍邻接表有向图.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. 邻接表有向图的介绍 2. 邻接表有向图的代码说明 3. 邻接表有向图的完整源码 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/ 更多内容:数据结构与算法

前面分别介绍了邻接矩阵有向图的C和C++实现,本文通过Java实现邻接矩阵有向图. 目录 1. 邻接矩阵有向图的介绍 2. 邻接矩阵有向图的代码说明 3. 邻接矩阵有向图的完整源码 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 邻接矩阵有向图的介绍 邻接矩阵有向图是指通过邻接矩阵表示的有向图. 上面的图G2包含了"A,B,C,D,E,F,G"共7个顶点,而且包含了"<A,B>,<

本章是通过C++实现邻接矩阵有向图. 目录 1. 邻接矩阵有向图的介绍 2. 邻接矩阵有向图的代码说明 3. 邻接矩阵有向图的完整源码 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 邻接矩阵有向图的介绍 邻接矩阵有向图是指通过邻接矩阵表示的有向图. 上面的图G2包含了"A,B,C,D,E,F,G"共7个顶点,而且包含了"<A,B>,<B,C>,<B,E>,<

本章介绍邻接矩阵有向图.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. 邻接矩阵有向图的介绍 2. 邻接矩阵有向图的代码说明 3. 邻接矩阵有向图的完整源码 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/ 更多内容:数据结

Play on Words Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 10000K Total Submissions: 11846   Accepted: 4050 Description Some of the secret doors contain a very interesting word puzzle. The team of archaeologists has to solve it to open that doors. Because ther

用十字链表结构写的,根据数据结构书上的描述和自己的理解实现.但理解的不透彻,所以不知道有没有错误.但实验了几个都ok. #include <iostream> #include <vector> using namespace std; //有向图十字链表表示 #define MAX_VERTEX_NUM 20 typedef struct ArcBox{ int tailvex, headvex; //该弧尾和头顶点的位置 struct ArcBox *hlink, *tlink

有向图的强连通分量: 相互可达关系,每一个集合都是有向图的一个强连通分量SCC. 把一个集合看成一个点,SCC就形成了一个有向无环图——DAG;       如果DFS选择不好,从A点开始DFS,就会把整张图遍历一遍.不是同一个SCC就混乱了,我们希望,可以利用SCC的拓扑序列,从后往前DFS,这样,每次都出来一个SCC,就不用分离了——Kosaraju算法. ——拓扑序列 反图——按照拓扑序列从后往前,就可以分离出每个SCC. #include <bits/stdc++.h> using n

参考书:图论算法理论.实现及应用(北京大学出版社) 输入数据:(test.txt) 程序: /* 邻接矩阵存储有向图 */ #include <cstring> #include <cstdio> #define MAXN 100 int matrix[MAXN][MAXN]; int main() { int n, m; freopen("test.txt", "r", stdin); while(scanf("%d %d&quo

[有向图强连通分量] 在有向图G中,如果两个顶点间至少存在一条路径,称两个顶点强连通(strongly connected).如果有向图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). 下图中,子图{1,2,3,4}为一个强连通分量,因为顶点1,2,3,4两两可达.{5},{6}也分别是两个强连通分量. 大体来说有3中算法Kosaraju,Trajan,Gabow这三种!后续文章中将相继介