一.STP的简介 二.STP的概述 三.STP的工作原理 四.生成树的算法 五.BPDU(桥协议数据单元) 六.STP收敛 TP简介 STP - Spanning Tree Protocol(生成树协议) 逻辑上断开环路,防止广播风暴的产生 当线路故障,阻塞接口被激活,恢复通信,起备份线路的作用 二.STP的概述 交换网络环路的产生 广播风暴的形 成多帧复制 MAC地址表紊乱 三.STP工作原理 生成树算法及验证 BPDU(桥协议数据单元) STP的收敛 四.生成树的算法 1.生成树算法分为3个

第一次出现超时 ac不了的题 思路一:对于每个节点用一次dfs dfs中 记录到当前的最长路径,若大于最长,则清除set,并加入当前节点 思路二:先查找只有一个相邻节点的节点进行dfs,由于可能存在闭环,对为访问的节点dfs 思路三:(TQL),大神思路,先以1节点为根用一次dfs(1),求出以1为根的最深点集合,并且完成深度搜索一次,可以知道是否还有不可达点, 如果还有没访问,继续遍历,可以的到连通分量数. 如果大于1,直接打印错误信息 否则,对最深点集合的其中一个进行dfs 即为答案. //

欢迎访问~原文出处——博客园-zhouzhendong 去博客园看该题解 题目传送门 - CodeVS1904 题目传送门 - 洛谷2764 题意概括 给出一个有向无环图,现在请你求一些路径,这些路径覆盖且仅覆盖所有的点一次. 现在让你求最少要几条路径. CodeVS1904 - 只需要输出几条边 洛谷2764 - 先输出路径,再输出几条.(但是截止2017-08-11,还没有SPJ) 题解 话说我这一题一开始在洛谷做,由于没有SPJ,多次爆零,据说在洛谷的那个数据只有网络流可以做?匈牙利挂了(

// 讨论QQ群:135202158 最近做某个东西,最后用图实现了,这里总结一下算法. 假设有以下带权有向无环图(连通或非连通,我这里用的是非连通的): 每个节点(node)可能与其他节点有向地相连,相邻节点的边(edge)有权值(weight)属性.从一个节点到任意一个节点的连的集合称为路径(path),且路径的权为各边权的最小值. 现在的问题就是求所有可能的路径,并算出各路径的权. 以下是简单的C++代码实现,我是用遍历边来实现的,节点和边是两个数据结构: #include <iostre

/** 题目:Taxi Cab Scheme UVALive - 3126 最小路径覆盖解法(必须是DAG,有向无环图) = 结点数-最大匹配 链接:https://vjudge.net/problem/UVALive-3126 题意:lv lrj训练指南P357 思路:最小路径覆盖(必须是DAG,有向无环图) = 结点数-最大匹配 最小路径覆盖:就是在图中找尽量少的路径,使得每个节点恰好在一条路径上(不同的路径不能有公共点),单独的结点也可以作为一条路径. 时间是一个天然的序,因此可以构图G如

有向无环图:无环的有向图,简称 DAG (Directed Acycline Graph) 图. 一个有向图的生成树是一个有向树,一个非连通有向图的若干强连通分量生成若干有向树,这些有向数形成生成森林. 在工程计划和管理方面的应用 除最简单的情况之外,几乎所有的工程都可分为若干个称作“活动”的子工程,并且这些子工程之间通常受着一定条件的约束,例如:其中某些子工程必须在另一些子工 程完成之后才能开始.对整个工程和系统,人们关心的是两方面的问题: 一是工程能否顺利进行,即工程流程是否“合理”: 二是

一.效果图展示及说明 (图一) (图二) 附注说明: 1. 图例都是DAG有向无环图的展现效果.两张图的区别为第二张图包含了多个分段关系.放置展示图片效果主要是为了说明该例子支持多段关系的展现(当前也包括单独的节点展现,图例没有展示) 2.图例中的圆形和曲线均使用的是SVG绘制.之前考虑了三种方式,一种是html5的canvas,一种是原始的html DOM,再有就是SVG.不过canvas对事件的支持不是很好(记得之前看过一篇文章主要是通过计算鼠标定位是否在canvas上的某个区域来触发事件机

1804: 有向无环图 Time Limit: 5 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 187  Solved: 80[Submit][Status][Web Board] Description Bobo 有一个 n 个点,m 条边的有向无环图(即对于任意点 v,不存在从点 v 开始.点 v 结束的路径). 为了方便,点用 1,2,…,n 编号. 设 count(x,y) 表示点 x 到点 y 不同的路径数量(规定 count(x,x)=0),Bobo 想知道  

有向无环图 一个无环的有向图称做有向无环图(directed acycline praph).简称DAG 图.DAG 图是一类较有向树更一般的特殊有向图, dijistra算法 摘自 http://www.cnblogs.com/biyeymyhjob/archive/2012/07/31/2615833.html 1.定义概览 Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的单源最短路径算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径.主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止.Dijk

时间:0.25s空间:4m 题意: 其实就是求无环第K短路. 输入: 给出n,m,k,分别代表,n个点,m条边,第k长路. 接下来m行,三个整数x,y,z,分别代表x,y之间有条费用为x的双向路.保证没有重边. 输出: 第一行两个数a,b,第k小费用a,和经过的点的个数b. 接下来b个数,代表第k短的路径. Sample Input 5 10 3 1 2 6 1 3 13 1 4 18 1 5 35 2 3 14 2 4 34 2 5 17 3 4 22 3 5 15 4 5 34 1 5 Sa

DAG是公认的下一代区块链的标志.本文从算法基础去研究分析DAG算法,以及它是如何运用到区块链中,解决了当前区块链的哪些问题. 关键字:DAG,有向无环图,算法,背包,深度优先搜索,栈,BlockChain,区块链 图 图是数据结构中最为复杂的一种,我在上大学的时候,图的这一章会被老师划到考试范围之外,作为我们的课后兴趣部分.但实际上,图在信息化社会中的应用非常广泛.图主要包括: 无向图,结点的简单连接 有向图,连接有方向性 加权图,连接带有权值 加权有向图,连接既有方向性,又带有权值 图是由一

Bobo 有一个 n 个点,m 条边的有向无环图(即对于任意点 v,不存在从点 v 开始.点 v 结束的路径). 为了方便,点用 1,2,…,n 编号. 设 count(x,y) 表示点 x 到点 y 不同的路径数量(规定 count(x,x)=0),Bobo 想知道     除以 (10 9+7) 的余数. 其中,a i,b j 是给定的数列.   Input 输入包含不超过 15 组数据. 每组数据的第一行包含两个整数 n,m (1≤n,m≤10 5). 接下来 n 行的第 i 行包含两个整

文字描述 与AOV-网相对应的是AOE-网(Activity on Edge)即边表示活动的网.AOE-网是一个带权的有向无环图.其中,顶点表示事件Event,弧表示活动,权表示活动持续的时间.通常,AOE-网可用来估算工程的完成时间. 对AOE-网来说,研究的问题有两个:(1)完成整项工程至少需要多少时间?(2)哪些活动是影响工程进度的关键? 由于在AOE-网中有些活动可以并行地进行,所以完成工程的最短时间是从开始点到完成点的最长路径的长度(指路径上各活动持续时间之和,不是路径上弧的数目).路

条件: 1.每个顶点出现且只出现一次. 2.若存在一条从顶点 A 到顶点 B 的路径,那么在序列中顶点 A 出现在顶点 B 的前面. 有向无环图(DAG)才有拓扑排序,非DAG图没有拓扑排序一说. 一般用有向边指示顺序关系,运用于顺序关系. 例如,下面这个图: 显然是一个DAG图,1→4表示4的入度+1,4是1的邻接点, 代码表示:前者deg[4]++;后者用vector[1].push(4) 如何写出拓扑排序代码? 1.首先将边与边的关系确定,建立好入度表和邻接表. 2.从入度为0的点开始删除

MerkleDAG全面解析 一文读懂什么是默克尔有向无环图 2018-08-16 15:58区块链/技术 MerkleDAG作为IPFS的核心数据结构,它融合了Merkle Tree和DAG的优点,今天阿信带大家一起来探究什么是MerkleDAG,拆分解说Merkle Tree.DAG有向无环图.MerkleDAG在IPFS中的应用. MerkleDAG树形结构图 Merkle Tree Merkle Tree是由美国计算机学家Merkle于1979年申请的专利. Merkle Tree通常也被

题目链接:http://acm.csu.edu.cn/csuoj/problemset/problem?pid=1804 Bobo 有一个 n 个点,m 条边的有向无环图(即对于任意点 v,不存在从点 v 开始.点 v 结束的路径). 为了方便,点用 1,2,…,n 编号. 设 count(x,y) 表示点 x 到点 y 不同的路径数量(规定 count(x,x)=0),Bobo 想知道     除以 (10 9+7) 的余数. 其中,a i,b j 是给定的数列.   Input 输入包含不超

本文的目的是记录一些在学习贝叶斯网络(Bayesian Networks)过程中遇到的基本问题.主要包括有向无环图(DAG),I-Maps,分解(Factorization),有向分割(d-Separation),最小I-Maps(Minimal I-Maps)等.主要参考Nir Friedman的相关PPT. 1  概率分布(Probability Distributions) 令X1,...,Xn表示随机变量:令P是X1,...,Xn的联合分布(joint distribution).如果每

题目链接[https://vjudge.net/problem/CSU-1804] 题意: 给出一个有向无环图,然后让你算下面的结果,count(i,j)表示i->j之间的路径条数. 题解: 根据公式,可以把SUMa[i]提出来,然后对于没给我i点求SUMcount(i,j)*bj; #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long LL; const int mod = 1e9 + 7; const int m

吝啬的国度 时间限制:1000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:3   描述 在一个吝啬的国度里有N个城市,这N个城市间只有N-1条路把这个N个城市连接起来.现在,Tom在第S号城市,他有张该国地图,他想知道如果自己要去参观第T号城市,必须经过的前一个城市是几号城市(假设你不走重复的路).   输入 第一行输入一个整数M表示测试数据共有M(1<=M<=5)组每组测试数据的第一行输入一个正整数N(1<=N<=100000)和一个正整数S(1<=S<=100

对一个有向无环图(Directed Acyclic Graph简称DAG)G进行拓扑排序,是将G中所有顶点排成一个线性序列,使得图中任意一对顶点u和v,若边(u,v)∈E(G),则u在线性序列中出现在v之前.通常,这样的线性序列称为满足拓扑次序(Topological Order)的序列,简称拓扑序列.简单的说,由某个集合上的一个偏序得到该集合上的一个全序,这个操作称之为拓扑排序. 线性结构概念 总的来说,"线性结构"是一个有序数据元素的集合 线性结构满足以下特点: 集合中必存在唯一&

手动博客搬家: 本文发表于20180716 10:49:04, 原地址https://blog.csdn.net/suncongbo/article/details/81061378 首先,感谢以下几位大佬们在此问题上对我的帮助:本市大佬sdqd01, 外省大佬ez_dc, coconight, szlhx01, jxgz03 (均为某OJ用户名) 一.基本概念 有向无环图 (Directed Acyclic Graph, DAG): 没有环的有向图. Tarjan算法缩点.拓扑排序 在有向无环