04. 图论算法-补充

最新推荐文章于 2025-08-11 21:20:08 发布
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分类专栏： 图论算法 文章标签： 图论 哈密尔环 哈密尔路径 二部集合
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Al_assad/article/details/75153962
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。

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0x66.图论 - Tarjan算法与无向图连通性
繁凡さん的博客
06-15 1830
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
0x61.图论 - 最短路
繁凡さん的博客
06-02 1052
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
图论中的概念（1）——子图、商图与补图
scienceknight的博客
01-12 9442
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
04-09 806
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 1678
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
04-09 461
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 7052
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
图论--DAG与拓扑排序
信息学奥赛学案
07-07 1489
DAG 图与拓扑排序
0x6A.图论 - 网络流初步
繁凡さん的博客
07-07 909
网络流初步学习
0x68.图论 - 二分图的匹配
繁凡さん的博客
06-24 764
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
06-07 751
树的直径于LCA最近公共祖先
代码随想录算法训练营第五十九天|图论part9
xindafu的博客
08-10 208
（Function Call Operator Overload），它让一个对象可以像函数一样被调用。dijkstra（堆优化版）精讲。1.选取距离源节点并且未访过的节点。Container：底层容器类型。对所有边进行n-1次松弛操作。现在改为用邻接链表去存储图。2.标记选取节点为已访问。带有负权值的单源最短路径。Compare：比较器。
2025.8.6 图论（1）Solution
最新发布
Brilliant_Sky的博客
08-11 475
扣个0
代码随想录day59图论9
皮蛋瘦肉粥的博客
08-09 307
如果 通过 A 到 B 这条边可以获得更短的到达B节点的路径，即如果 minDist[B] > minDist[A] + value，那么我们就更新 minDist[B] = minDist[A] + value ，这个过程就叫做 “松弛”。Dijkstra 算法基于贪心策略，每次选择当前已知的最短路径，假设所有权重是非负的。在处理负权边时，贪心选择的最短路径可能不是全局最优的，因为负权边可能导致经过某些节点的路径更短，但 Dijkstra 可能在处理时错过这种情况。
leetcode-hot-100 (图论）
weixin_73557167的博客
08-11 616
图论
代码随想录day58图论8
皮蛋瘦肉粥的博客
08-07 381
首先计算图中每个节点的入度（即指向该节点的边的数量）。如果一个节点的入度为0，表示没有任何其他节点指向它，意味着它可以被排在拓扑排序的最前面。使用一个队列（Queue）来存放所有入度为0的节点，因为它们可以开始拓扑排序。如果最终的拓扑排序结果包含所有节点，说明图是有向无环图（DAG），并且找到了合法的拓扑排序。如果邻接节点的入度减为0，则将该节点加入队列，因为它现在可以加入拓扑排序。如果有节点的入度始终不为0，说明图中存在环，无法进行拓扑排序。对于每一个从当前节点指向的邻接节点，将它们的入度减1。
【CF】Day125——图论三题
qq_61422664的博客
08-11 571
客串一下牛客本题让我们求权值之和，那么首先能想到的就是如果 x 有奉献，那么 1 ~ x-1 的数就必须都也出现什么意思呢？比如下图如果 1 造成了奉献，那么显然其奉献大小就是所有其子树中包含 1节点 的根的数量，那么都有谁呢？显然就是 1 的所有父节点及其自身，或者说其大小就是 1 的深度，这是显然的那么对于 2 呢？首先既然 2 要有奉献，那么显然 2 和 1 就要同时出现，那么什么时候会同时出现呢？
P1690 贪婪的 Copy
zqystca的博客
08-07 281
Copy 从卢牛那里听说在一片叫 yz 的神的领域埋藏着不少宝藏，于是 Copy 来到了这个被划分为 n 个区域的神地。卢牛告诉了 Copy 这里共有 n 个宝藏，分别放在第 Pi​ 个（1≤Pi​≤n）区域。Copy 很懒，只好来找你为他寻找一条合适的线路，使得他走过的距离最短。接下来一个 n×n 的矩阵，第 i+1 行第 j 列的数字表示区域 i, j 之间的距离。请注意的 i→j 距离并不一定等于 j→i 的距离。第 n+3 行共 P 个用空格隔开的整数，表示有宝藏的区域编号。
代码随想录算法训练营第六十天|图论part10
xindafu的博客
08-10 161
队列优化版的福特算法 ，统计节点入队次数。如果节点入队次数超过n，说明出现环。普通版的福特算法，考虑第n次松弛是否会出现更短的路径。每轮松弛都要基于上一轮的minDist数组，所以要复制一份。Bellman_ford 队列优化算法（又名SPFA）本题的关键是对松弛的次数有严格要求，不能多松弛。bellman_ford之单源有限最短路。bellman_ford之判断负权回路。因为在松弛的过程中 做了很多无用功。所以用队列来记录需要松弛的边。
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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