最短路径问题 概念 可以通过"traceroute"命令来跟踪信息传送的路径: traceroute www.lib.pku.edu.cn 可以将互联网路由器体系表示为一个带权边的图 路由器作为顶点,路由器之间网络连接作为边权重可以包括网络连接的速度.网络负载程度.分时段优先级等影响因素 作为一个抽象,我们把所有影响因素合成为单一的权重 解决信息在路由器网络中选择传播速度最快路径的问题, 就转变为在带权图上最短路径的问题. 这个问题与广度优先搜索BFS算法解决的词梯问题相似, 只是在边

/*图的存储及遍历*/ #include<iostream> using namespace std; //----------------------------------- //邻接矩阵的存储及深度和广度遍历 //----------------------------------- /*邻接矩阵的类型定义*/ #define MAX 10000000 #define MAX_VERTEX_NUM 20 typedef enum{ DG,DN,UDG,UDN }GraphKind;//有

1.图的存储 设点数为n,边数为m 1.1.二维数组 方法:使用一个二维数组 adj 来存边,其中 adj[u][v] 为 1 表示存在 u到 v的边,为 0 表示不存在.如果是带边权的图,可以在 adj[u][v] 中存储u到v的边的边权. 复杂度: 查询是否存在某条边:\(O(1)\) 遍历一个点的所有出边:\(O(n)\) 遍历整张图:\(O(n^2)\) 空间复杂度:\(O(n^2)\) 1.2.邻接表 方法:使用一个支持动态增加元素的数据结构构成的数组,如 vector< int>

邻接矩阵存图 /* * @Author: WZY * @School: HPU * @Date: 2018-11-02 18:35:27 * @Last Modified by: WZY * @Last Modified time: 2018-11-02 19:48:06 */ #include <bits/stdc++.h> #define INF 0x7f7f7f7f #define ms(a,b) memset(a,b,sizeof(a)) const int maxn=1e3+10;

1)用邻接矩阵方式进行图的存储.如果一个图有n个节点,则可以用n*n的二维数组来存储图中的各个节点关系. 对上面图中各个节点分别编号,ABCDEF分别设置为012345.那么AB AC AD 关系可以转换为01 02 03, BC BE BF 可以转换为12 14 15, EF可以转换为45.换句话所,我们将各个节点关系存储在一个n*n的二位数组中,数组下标分别对应A-F,有关系的两个节点,在数组中用1表示,否则用0表示.这上图关系可以用6*6数组表示为: 2)深度优先进行图的遍历以及将图转换为

1.什么是图 图表示"多对多"的关系 包含 一组顶点:通常用 V(Vertex)表示顶点集合 一组边:通常用 E(Edge)表示边的集合 边是顶点对:(v,w)∈ E,其中 v,w ∈ V ,v-w 有向边 <v,w> 表示从 v 指向 w 的边(单行线) v→w 不考虑重边和自回路 常见术语 无向图:图中所有的边无所谓方向 有向图:图中的边可能是双向,也可能是单向的,方向是很重要的 权值:给图中每条边赋予的值,可能有各种各样的现实意义 网络:带权值的图 邻接点:有边直接相

//归并排序递归方法实现 #include <iostream> #include <cstdio> using namespace std; #define maxn 1000005 int a[maxn], temp[maxn]; long long ans; void MergeSort(int a[], int l, int mid, int r) { ; int i = l, n = mid, j = mid, m = r; while ( i<n &&am

图的存储结构 1)邻接矩阵 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)存储图中边或弧的信息. 2)邻接表 3)十字链表 4)邻接多重表 5)边集数组 本文只用代码实现用邻接矩阵方式存储图.忘见谅. 图的遍历 1)深度优先遍历(Depth_First_Search,DFS) 从图中某个顶点 v 出发,访问此顶点,然后从 v 的未被访问的邻接点出发深度优先遍历图,直至图中所有和 v 有路径相通的顶点都被访问到.--------递归思想 2)广度优先遍历(Breadth

一.python操作redis安装和支持存储类型 安装redis模块 pip3 install redis 二.Python操作Redis之普通连接 redis-py提供两个类Redis和StrictRedis用于实现Redis的命令,StrictRedis用于实现大部分官方的命令,并使用官方的语法和命令,Redis是StrictRedis的子类,用于向后兼容旧版本的redis-py import redis r = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=6379

图的遍历一般由两者方式:深度优先搜索(DFS),广度优先搜索(BFS),深度优先就是先访问完最深层次的数据元素,而BFS其实就是层次遍历,每一层每一层的遍历. 1.深度优先搜索(DFS) 我一贯习惯有举例的方法来讲,示例如下:红色代表的是正搜索,蓝色代表回溯,最下面为标志数组. 注意:DFS的搜索出来的序列不是每个人都是一样的,根据具体的程序可能出现不同的顺序. 程序设计:由对深度优先搜索的理解,我们可以知道我们从根节点的开始向下搜索,注意题目中给出的是连通的图,在实际情况下可能有非连通的图,图

呀,图真是一个令人头疼而又很重要的东西.在现实生活中,我们有很多的问题都不能用树来实现,所以烦人啊不伟大的图就出现了—— 图的存储 没有存储哪来的操作,所以存储是最基础的呢. 邻接矩阵 我们对于图的存储需要存储顶点和边的信息,最简单的就是邻接矩阵的方法了. 如果我们想要存储这样的一张图 就可以使用到我们的好伙伴二维数组来帮忙了,具体点来说,如果有一张有 N 个点的图,那么我们就可以使用 N×N 的二维数组来存储.数组的每个元素的值代表了对应的边的数量.就像这个样子—— 这样可以很方便快捷地存储一

Python中内置数据类型list,tuple,dict,set的区别和用法 Python语言简洁明了,可以用较少的代码实现同样的功能.这其中Python的四个内置数据类型功不可没,他们即是list, tuple, dict, set.这里对他们进行一个简明的总结. List 字面意思就是一个集合,在Python中List中的元素用中括号[]来表示,可以这样定义一个List: ? 1 L = [12, 'China', 19.998] 可以看到并不要求元素的类型都是一样的.当然也可以定义一个空的

集合类型    数学上,把set称作由不同的元素组成的集合,集合(set)的成员通常被称作集合元素(set elements).    Python把这个概念引入到它的集合类型对象里.集合对象是一组无序排列的可哈希的值,集合成员可以做字典中的键.数学集合转为Python的集合对象很有效,集合关系测试和union.intersection等操作符在Python里也同样如我们所预想地那样工作.    和其他容器类型一样,集合支持用in和not in操作符检查成员,由len()内建函数得到集合的基数(

PySide——Python图形化界面入门教程(六) ——QListView和QStandardItemModel 翻译自:http://pythoncentral.io/pyside-pyqt-tutorial-qlistview-and-qstandarditemmodel/ 上一个教程中,我们讨论了Qt的QListWidget类,它用来实现简单的单列列表框(list boxes).然而,我们还需要更加灵活的widget来实现列表,Qt为此提供了QListView 来实现多种多样的项.它是一

图的常用存储方式有 2 种: 邻接炬阵 链接表 邻接炬阵的优点和缺点都很明显.优点是简单.易理解,对于大部分图结构而言,都是稀疏的,使用炬阵存储空间浪费就较大. 链接表的存储相比较邻接炬阵,使用起来更方便,对于空间的使用是刚好够用原则,不会产生太多空间浪费.操作起来,也是简单. 本文将以链接表方式存储图结构,在此基础上实现无向图最短路径搜索. 1. 链接表 链接表的存储思路: 使用链接表实现图的存储时,有主表和子表概念. 主表: 用来存储图对象中的所有顶点数据. 子表: 每一个顶点自身会维护一个

这篇文章转自博客教主的一篇博客存储基础:DAS/NAS/SAN存储类型及应用, 他是在张骞的这篇博客DAS,NAS,SAN在数据库存储上的应用上做了部分修改和补充.   一. 硬盘接口类型 1. 并行接口还是串行接口 (1) 并行接口,指的是并行传输的接口,比如有0~9十个数字,用10条传输线,那么每根线只需要传输一位数字,即可完成.从理论上看,并行传输效率很高,但是由于线路上的物理原因,它的传输频率不能太高,所以实际的传输速度并不和并行度成正比,甚至可能更差. (2) 串行接口,指的是串行传输

遍历python语法     2.基本元素:数字.字符串和变量 2.1 python有哪些基本类型? 布尔型(True, False),整型(42,100000),浮点型(3.14159,1.0e8),字符串型("string") 2.2 python中所有的数据都是以对象的形式存在. 对象就是数据实体,变量就是名字.对象有类型之分,基本的就以上几种,对象还分常量和变量. 2.3 变量赋值(=)? 赋值不等于复制,变量赋值只是为数据对象取了一个名字,名字是对对象的引用而不是对象本身.

PySide——Python图形化界面 PySide——Python图形化界面入门教程(四) PySide——Python图形化界面入门教程(四) ——创建自己的信号槽 ——Creating Your Own Signals and Slots 原文链接:http://pythoncentral.io/pysidepyqt-tutorial-creating-your-own-signals-and-slots/ 你不必局限于Qt widget提供的信号,你可以使用Signal类来创建自己的信号

Python使用对象来存储数据,构造任何类型的值都是一个对象. 任何一个对象都有三个特性:身份,类型和值. 身份是对象的唯一标识,可以通过内建函数id()得到,这个值可以认为是该对象的内存地址. Python的类型如下: 标准类型: 整型                    int 布尔型                bool 长整型                long 浮点型                float 复数型                complex 字符串    

图的表示方法主要有邻接矩阵和邻接表.其中邻接表最为常用,因此这里便以邻接表为例介绍一下图的创建及遍历方法. 创建图用到的结构有两种:顶点及弧 struct ArcNode { int vertexIndex; //该弧指向的顶点位置 struct ArcNode* next; //指向下一个弧 InfoType info; //该弧的相关信息,如权重等 }; struct Vertex { VertexType data; //顶点信息 ArcNode* firstArc; //指向第一条依附该

在C中判断变量存储类型(字符常量/数组/动态变量) 在chinaunix论坛上有人问到关于变量存府类型的问题,我觉得可以写个测试代码加深大家对内存使用和布局的理解.下面我把原问题及处理办法贴出来,限供大家参考. 原问题: static void testB (char *src) { /* 判断传入的src 是属于 @1/2/3 ??? */ do_somthing (); } static void testA (char *src) { char *a = "hello world"