04. 图论算法-补充

最新推荐文章于 2025-12-22 09:43:16 发布
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#图论 #哈密尔环 #哈密尔路径 #二部集合

本文提供了关于图论算法的补充内容，旨在帮助读者更好地理解并掌握图论算法的相关概念及应用。
0x6A.图论 - 网络流初步
繁凡さん的博客
07-07 1064
网络流初步学习
0x66.图论 - Tarjan算法与无向图连通性
繁凡さん的博客
06-15 1954
目录一、无向图的割点与桥割点桥/割边时间戳搜索树追溯值 声明： 本系列博客是《算法竞赛进阶指南》+《算法竞赛入门经典》+《挑战程序设计竞赛》的学习笔记，主要是因为我三本都买了 按照《算法竞赛进阶指南》的目录顺序学习，包含书中的少部分重要知识点、例题解题报告及我个人的学习心得和对该算法的补充拓展，仅用于学习交流和复习，无任何商业用途。博客中部分内容来源于书本和网络（我尽量减少书中引用），由我个人整理总结（习题和代码可全都是我自己敲哒）部分内容由我个人编写而成，如果想要有更好的学习体验或者希望学习到更全面的
图论中的概念（1）——子图、商图与补图
scienceknight的博客
01-12 9976
子图(subgraph) 设G=(V, E)和G¢=(V¢, E¢)是两个(有向的或无向的)图。 (1) 若V¢ÍV且E¢Í E，则称G¢为G的子图； (2) 若V¢ÌV且 E¢Ì E，则称G¢为G的真子图(proper-)； (3) 若V¢=V且E¢Í E，则称G¢为G的生成子图(spanning-)； (4)当V¢=V且E¢=E ，或 V¢=V且E¢=Æ时，称G¢为G的平凡子图(trivial-)；即，图G 本身和G的零图是G的平凡子图。 商图(quotient graph) ...
图论算法补充--Tarjan求割点
m0_74707185的博客
04-09 979
前面讲到过Tarjan算法的在有向图中缩点应用，这里主要讲解一下Tarjan算法在无向图中的应用，即利用Tarjan算法求无向图的割点问题。易知，在无向无环图中，如果节点度数大于等于2，说明它是割点。但是在无向有环图中，上述结论就不可以用了，所以需要利用Tarjan算法来求割点。
图论模型-弗洛伊德算法★★★
huahua121_的博客
07-20 1800
弗洛伊德算法是对迪杰斯特拉算法和贝尔曼福特算法的补充，它可以直接求出任意两点之间的最短路径。
图论算法补充--Tarjan求割点（AI梳理版）
m0_74707185的博客
04-09 538
在无向图中，割点是指去掉该点及与该点相连的所有边后，图的连通分量会增加的点。比如在一个城市交通网络（可看作无向图 ，节点是地点，边是道路 ）中，某个关键地点（割点 ）被封锁，会导致原本连通的区域被分割成多个不相连的部分。通过 Tarjan 算法，可以高效地找出无向图中的割点，在网络拓扑分析、通信网络健壮性分析等领域有广泛应用。
图论算法----并查集中的启发式合并
crosnken的博客
02-25 7227
一、启发式合并的算法原理 一听这名字，感觉好高大上，实际上很简单。 之前讲过并查集的大部分时间都浪费在了find()函数上，于是就对find()函数进行了优化，其实还有一种算法可以使find()函数的时间复杂度控制在O(logn)左右，这种算法就是启发式合并。 并查集是一种树型的数据结构，而树也有它的深度，如果我们把一棵深度大的树的根节点接在了一棵深度小的树上，那么整棵树的深度为那一棵深度大
【数据结构】从零开始认识图论 --- 并查集与最小生成树算法
叫我龙翔的博客
11-07 696
这篇文章首先引用了席慕蓉的诗句，随后系统介绍了图论的基础概念和存储结构。主要内容包括： 图的基本概念：定义了顶点、边、有向图和无向图，解释了完全图、邻接顶点、顶点的度（入度和出度）、路径及路径长度等关键术语。 图的存储结构： 邻接矩阵：通过二维数组表示顶点间关系，适合稠密图，查询效率高但空间消耗大； 邻接表：用数组存储顶点，链表存储边，适合稀疏图，空间效率高但查询效率较低。 C++实现示例：展示了邻接矩阵的模板类实现，包含构造函数、添加边、打印等基本操作。 文章通过理论解释和代码示例，系统介绍了图论的基础知
0x61.图论 - 最短路
繁凡さん的博客
06-02 1184
对于一张无向图，我们可以把无向边看作两条方向相反的有向边，所以对于图我们都将其作为有向图来看待。 一般用邻接表来存储图，空间复杂度为O(n+m)O(n+m)O(n+m)。 int nex[N],ver[N],head[N],edge[N],tot; void add(int u,int v,int val){ ver[++tot] = v; egde[tot] = val; nex[tot] = head[u]; head[u] = tot; } for(int i= he
0x68.图论 - 二分图的匹配
繁凡さん的博客
06-24 921
二分图 概述 二分图又称作二部图，是图论中的一种特殊模型。设G=(V,E)是一个无向图，如果顶点V可分割为两个互不相交的子集(A,B)，并且图中的每条边(i,j)所关联的两个顶点i和j分别属于这两个不同的顶点集(i in A,j in B)，则称图G为一个二分图。 如上图就是一个标准的二分图 性质： 二分图不存在长度为奇数的环 一、二分图的判定 此题来源于《挑战程序设计竞赛》 DFS vector<int> G[MAX_V];//图的表示 int V;//顶点数 int color[M
0x63.图论 - 树的直径与最近公共祖先
繁凡さん的博客
06-07 883
树的直径于LCA最近公共祖先
c++图论————图的基本与遍历
qizhiburce的博客
12-18 815
本文介绍了图论的基础概念和常用算法。主要内容包括：1.图的基本术语（结点、边、度数、权重等）和分类（有向/无向图、完全图、连通图）；2.两种存储方式（邻接表和邻接矩阵）及其适用场景；3.图的遍历算法（DFS和BFS）的实现原理与代码示例；4.两个典型例题解析：（1）帮派地位问题：通过DFS计算子树大小并排序；（2）可行路径方案数问题：使用BFS结合动态规划统计最短路径数。文章结合代码示例详细说明了算法实现过程，并解释了关键步骤的设计思路。
【算法基础篇】（三十五）图论基础之最小生成树：从原理到实战，彻底吃透 Prim 与 Kruskal 算法
2301_79248256的博客
12-18 1067
本文介绍了最小生成树(MST)的核心概念和两种经典算法：Prim算法和Kruskal算法。Prim算法采用"加点法"，逐步扩展生成树；Kruskal算法采用"加边法"，通过并查集构建生成树。文章详细讲解了两种算法的实现思路、代码示例（包含邻接矩阵和邻接表版本）和时间复杂度分析，并提供了算法选择建议。最后通过两道经典例题（买礼物和滑雪）展示了算法的实际应用，帮助读者巩固理论知识并提升实战能力。最小生成树在通信网络、交通规划等领域有广泛应用，是图论中的重要基础算法。
代码随想录算法训练营第五十天｜图论理论基础，深搜理论基础，98. 所有可达路径，广搜理论基础
m0_63939729的博客
12-17 329
例如：通信网络（拓扑排序、最短路算法），社交网络（深搜、广搜），路径优化（最短路算法），任务调度（拓扑排序），生物信息学（基因为节点，基因关系为边），游戏开发（A * 算法等）等等。深搜三部曲：1.确定函数 & 参数，2.确定终止条件，3. for(选择本节点连接的节点) - 处理节点 - dfs（图，选择的节点） - 回溯，撤销处理结果。定义全局变量（四个方向的遍历那个）dir = [[0, 1], [1, 0], [-1,0], [0,-1]]中，任何两个节点是可以相互到达的，我们称之为 强连通图）
算法基础（图论）—拓扑排序
2401_87986548的博客
12-22 558
拓扑排序拓扑排序1有向⽆环图若⼀个有向图中，则称为(directed acycline graph)，简称 DAG 图。2.AOV ⽹举⼀个现实中的例⼦：课程的学习是有优先次序的，如果规划不当会严重影响学习效果。课程间的先 后次序可以⽤有向图表⽰：ViVjViVjAOV ⽹中不能有回路，否则就不能确定回路中的活动究竟哪个先实施。3拓扑排序拓扑排序的⽬标是将，使得。在课程问题中，相当于就是找到⼀个排课的合法顺序。具体流程可借助进⾏：1.将图中所有⼊度为 0 的点，加⼊到队列中；2.
基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
12-22
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
深入解析区间图及其图论算法的稀缺资料
本资源提供了一套关于图论算法的讲解，特别关注于区间图的应用和分析，这是一种特殊的图结构，通常用于表示和处理一组区间的相互关系问题。 区间图，顾名思义，是一种与区间相关的图。在一个区间图中，节点代表区间...
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