PTA数据结构与算法题目集(中文)  7-6 7-6 列出连通集 (25 分)   给定一个有N个顶点和E条边的无向图,请用DFS和BFS分别列出其所有的连通集.假设顶点从0到N−1编号.进行搜索时,假设我们总是从编号最小的顶点出发,按编号递增的顺序访问邻接点. 输入格式: 输入第1行给出2个整数N(0)和E,分别是图的顶点数和边数.随后E行,每行给出一条边的两个端点.每行中的数字之间用1空格分隔. 输出格式: 按照"{ v​1​​ v​2​​ ... v​k​​ }"的格式,每行输出

学习了图的深度优先和广度优先遍历,发现不管是教材还是网上,大都为C语言函数式实现,为了加深理解,我以C++面向对象的方式把图的深度优先和广度优先遍历重写了一遍. 废话不多说,直接上代码: #include<iostream> using namespace std; //构造一个循环队列来存放广度优先算法的下标 #define ADD 5; using namespace std; class CirQueue { private: int * base; int front,rear,siz

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

网站的树结构 深度优先算法和实现 广度优先算法和实现 网站的树结构 通过伯乐在线网站为例子: 并且我们通过访问伯乐在线也是可以发现,我们从任何一个子页面其实都是可以返回到首页,所以当我们爬取页面的数据的时候就会涉及到去重的问题,我们需要将爬过的url记录下来,我们将上图进行更改 在爬虫系统中,待抓取URL队列是很重要的一部分,待抓取URL队列中的URL以什么样的顺序排队列也是一个很重要的问题,因为这涉及到先抓取哪个页面,后抓取哪个页面.而决定这些URL排列顺序的方法,叫做抓取策略.下面是常用的两

首先先谈谈深度优先和广度优先的定义 深度优先搜索算法(英语:Depth-First-Search,DFS)是一种用于遍历或搜索树或图的算法.沿着树的深度遍历树的节点,尽可能深的搜索树的分支.当节点v的所在边都己被探寻过,搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点.这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止.如果还存在未被发现的节点,则选择其中一个作为源节点并重复以上过程,整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止.属于盲目搜索. 深度优先搜索 节点进行深度优先搜索的顺序 概况 类别: 搜索算

1.优化聚合查询示例 假设我们现在有一些关于电影的数据集,每条数据里面会有一个数组类型的字段存储表演该电影的所有演员的名字. { "actors" : [ "Fred Jones", "Mary Jane", "Elizabeth Worthing" ] } 如果我们想要查询出演影片最多的十个演员以及与他们合作最多的演员,使用聚合是非常简单的: { "aggs" : { "actors"

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

第三百三十八节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—深度优先与广度优先原理 网站树形结构 深度优先 是从左到右深度进行爬取的,以深度为准则从左到右的执行(递归方式实现)Scrapy默认是深度优先的   广度优先 是以层级来执行的,(列队方式实现)

  网站树形结构 深度优先 是从左到右深度进行爬取的,以深度为准则从左到右的执行(递归方式实现)Scrapy默认是深度优先的   广度优先 是以层级来执行的,(列队方式实现)

遍历 图的遍历,所谓遍历,即是对结点的访问.一个图有那么多个结点,如何遍历这些结点,需要特定策略,一般有两种访问策略: 深度优先遍历 广度优先遍历 深度优先 深度优先遍历,从初始访问结点出发,我们知道初始访问结点可能有多个邻接结点,深度优先遍历的策略就是首先访问第一个邻接结点,然后再以这个被访问的邻接结点作为初始结点,访问它的第一个邻接结点.总结起来可以这样说:每次都在访问完当前结点后首先访问当前结点的第一个邻接结点. 我们从这里可以看到,这样的访问策略是优先往纵向挖掘深入,而不是对一个结点的所

当buckets数量特别多的时候,深度优先和广度优先的原理,图解 假如我们有如下数据数据:每个演员的每个电影的评论. 现在我们的需求是找到前10名的演员所演的电影的评论.这是一个两层聚合题.     查询语句体如下: { "aggs" : { "actors" : { "terms" : { "field" : "actors", "size" : 10, "collect_m

网站的树结构 深度优先算法和实现 广度优先算法和实现 网站的树结构 通过伯乐在线网站为例子: 并且我们通过访问伯乐在线也是可以发现,我们从任何一个子页面其实都是可以返回到首页,所以当我们爬取页面的数据的时候就会涉及到去重的问题,我们需要将爬过的url记录下来,我们将上图进行更改 在爬虫系统中,待抓取URL队列是很重要的一部分,待抓取URL队列中的URL以什么样的顺序排队列也是一个很重要的问题,因为这涉及到先抓取哪个页面,后抓取哪个页面.而决定这些URL排列顺序的方法,叫做抓取策略.下面是常用的两

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

在上一篇文章中,我们学习完了图的相关的存储结构,也就是 邻接矩阵 和 邻接表 .它们分别就代表了最典型的 顺序存储 和 链式存储 两种类型.既然数据结构有了,那么我们接下来当然就是学习对这些数据结构的操作啦,也就是算法的部分.不管是图还是树,遍历都是很重要的部分,今天我们就先来学习最基础的两种图的遍历方式. 树的遍历演化到图的遍历 还记得在树的学习中,我们讲到过先序.中序.后序以及层序遍历这几种遍历形式吗?其实先序.中序和后序可以看作是一种遍历方式,它们都是使用栈结构来进行遍历,特点就是先一条路

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v,再找v的另外一个未访问过的邻接点.(4)若顶点w尚未被访问,则访问顶点w并标记顶点w为已访问.(5)继

Python 类声明 语法: class 类名: 类体 例: #--encoding:utf-8-- # class AddressBookEntity: myVersion=0.1 def __init__(self,name,phone): self.name=name self.phone=phone def updatePhone(self,newPhone): self.phone=newPhone print 'update user\' phone :'+newPhone tom=

poptest是国内唯一一家培养测试开发工程师的培训机构,以学员能胜任自动化测试,性能测试,测试工具开发等工作为目标.如果对课程感兴趣,请大家咨询qq:908821478,咨询电话010-84505200.首先要理解搜索步,一个完整的搜索步包括两个处理 a) 获得当前位置上,有几条路可供选择 b) 根据选择策略,选择其中一条路,并走到下个位置 相当于在漆黑的夜里,你只能看清你站的位置和你前面的路,但你不知道每条路能够通向哪里. 搜索的任务就是,给出初始位置和目标位置,要求找到一条到达目标的路径.

Letter Combinations of a Phone Number Given a digit string, return all possible letter combinations that the number could represent. A mapping of digit to letters (just like on the telephone buttons) is given below. Input:Digit string "23" Outpu

我们常说,python2 是深度优先,python3 是广度优先, 其实具体来说是 python2.2 及其以前是深度优先 python2.3及其以后就是广度优先了 python官网 讲解1 以及super子类调用父类的讲解 super详解 有这样一种需求: 一个类继承多个父类,同时这些类都有相同的方法名,但是具有不同的方法体,而且,子类需要调用所有父类的该方法 class Base: def vcr(self): pass class A(Base): def vcr(self): print

主要参考资料:数据结构(C语言版)严蔚敏   ,http://blog.chinaunix.net/uid-25324849-id-2182922.html   代码测试通过. package 图的建立与实现; import java.util.*; public class MGraph { final int MAXVEX = 100; final int INFINITY = 65535; int[] vexs = new int[MAXVEX]; //顶点表 int[][] arc =

1.什么是图的搜索? 指从一个指定顶点可以到达哪些顶点   2.无向完全图和有向完全图 将具有n(n-1)/2条边的无向图称为无向完全图(完全图就是任意两个顶点都存在边). 将具有n(n-1)条边的有向图称为有向完全图. 栗子1: 具有6个顶点的无向图,当有多少条边的时候,能确保是一个连通图? 6个顶点组成的完全图,需要6(6-1)/2=10条,则需要的边数是10+1=11条 栗子2: 要连通具有n个顶点的有向图至少需要n条边   3.顶点的度 对于无向图,顶点的度表示以该顶点作为一个端点的边的