自己用java写了个图数据结构的简单实现,可以设置有向图和无向图。
该类还实现了迭代方法,广度优先和深度优先
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码龄18年
自己用java写了个图数据结构的简单实现,可以设置有向图和无向图。
该类还实现了迭代方法,广度优先和深度优先
源代码:
图 - Java实现有向带权图的邻接表表示法
图 - Java实现有向带权图的邻接表表示法
日撸 Java 三百行(36 天: 邻接表的代码实现)
这里是JAVA自学与了解的同步笔记与记录,如有问题欢迎指正说明
Java 算法:图的表示
邻接矩阵(Adjacency Matrix): 2*2的二维矩阵:0表示不相连,1表示相连。 无向图: 有向图: 邻接表(Adjacency Lists): 每一行相当于一个链表,存放该节点相关联的节点 无向图: 有向图: 邻接表的存储空间要比邻接矩阵要小。 邻接表适合于表示...
java数据结构与算法总结(十四)--java图的邻接表实现两种方式及实例应用分析
图的遍历有邻接矩阵和邻接链表两种。V:代表节点数,E代表边的条数。由于邻接矩阵结构简单,这里介绍下邻接链表。 根据《算法导论》341p,|E|远远小于|V|的平方时用邻接链表(这样的图称为稀疏图),|E|接近于|V|的平方时用邻接矩阵(这样的图称稠密图)。p342倒数第5行,对于无向图来说,邻接矩阵还有一个优势,每个记录项都只需要1位的空间。 下文来自https://blog.csd...
java实现图的邻接表存储结构的两种方式及实例应用详解
主要介绍了java实现图的邻接表存储结构的两种方式及实例应用详解,邻接表构建图是必须需要一个Graph对象,也就是图对象!该对象包含属性有:顶点数、边数以及图的顶点集合,需要的朋友可以参考下
【云迁移工具RDA】迁移常见问题
Agent无法正常启动,Linux系统提示“SMS.0201 Failed to start sms agent!”,Windows系统提示“SMS.0201 源端主机网络繁忙,无法连接api网关”。该问题通常是由于源端没有通公网,或者没有按照要求配置hosts,无法与iam或者sms通信导致。需要排查源端网络。1.登录源端服务器。2.检查源端是否能正常访问互联网,若无法访问,请处理后重新启动Agent。可参考弹性公网IP Ping不通检查源端的DNS,防火墙,安全组、本地网络等。
【Java】数组实现模拟实现邻接表**原理解析**图解超详细
是图论中一种表示图的方法,它用一个表来表示图中的所有顶点以及与它们相邻的顶点。邻接表通常用于表示稀疏图,其中每个顶点只与一小部分顶点相邻。它的基本思想是用一个数组来存储图中的所有顶点,每个顶点对应的数组元素是一个链表,链表中存储的是与该顶点相邻的顶点。好啰嗦建议直接看图捏,不是上面的呀,是下面的!
Springboot(五十六)SpringBoot3集成SkyWalking
Dskywalking.collector.backend_service:表示skywalking的collector服务的IP及端口。注意上图中红框标注的位置,我们可以根据启动Springboot项目启动时候控制台输出的ID进行筛选。注意上图中红框标注的位置,我们可以根据启动Springboot项目启动时候控制台输出的ID进行筛选。其他的版本的 APM 地址(这个我不需要,我们是在docker中部署的,留给有需要的同学)其他的java 版本的 Agents 地址。
java邻接表_用邻接表表示图【java实现】 | 学步园
自己用java写了个图数据结构的简单实现,可以设置有向图和无向图。该类还实现了迭代方法,广度优先和深度优先源代码:package my.graph;import java.util.ArrayList;import java.util.Iterator;import my.queue.*;import my.stack.StackX;/*** 邻接表表示* @author xiayi**/publ...
HTB_Bike靶机之模板注入
船到桥头自然直 文章目录信息收集模板引擎SSIT 模板注入后放答案 信息收集 日常 A 扫描,两个端口 22/tcp open ssh OpenSSH 8.2p1 Ubuntu 4ubuntu0.4 (Ubuntu Linux; protocol 2.0) | ssh-hostkey: | 3072 48:ad:d5:b8:3a:9f:bc:be:f7:e8:20:1e:f6:bf:de:ae (RSA) | 256 b7:89:6c:0b:20:ed:49:b2:c1:86:7c:.
PaddleOCR 3.x 最新版使用教程(2025)——从安装到实战身份证识别,一步到位!
本文针对PaddleOCR 3.x大版本更新带来的参数变化和兼容性问题,提供从环境配置到实际应用的全流程解决方案。
java实现邻接表_用邻接表表示图【java实现】
package my.graph;import java.util.ArrayList;import java.util.Iterator;import my.queue.*;import my.stack.StackX;/*** 邻接表表示* @author xiayi**/public class Graph {private int MAX_VERTS = 20;private Vertex...
利用ArcGIS创建渔网计算渔网内土地利用占比划分中国北方农牧交错带
依据土地利用数据,根据参考文献划分要求,利用ArcGIS创建渔网对地物进行重分类,划分农业带、牧业带以及农牧交错带。
图 邻接表 java_图的邻接表表示法的JAVA实现
学习算法过程中,肯定会遇到图。因为比较熟悉java,所以习惯用java去实现一遍,但是我一直没有找到树和图的数据结构的jar包,好遗憾。今天搜拓扑排序的实现,无意中发现了一个图的Java实现【1】,很棒,方正比我自己的好很多,map的使用是个亮点:enumColor{WHITE,GRAY,BLACK}staticclassVertex{privateStringname;priv...
手把手实现STM32+ESP8266+原子云服务器+手机APP应用——第三节-编写STM32程序实现STM32+ESP8266+原子云服务器+手机APP互相通信—远程数据传输及控制灯
接上一篇,本节使用原子云服务器。编写STM32程序实现STM32+ESP8266+原子云服务器+手机APP互相通信—远程数据传输及控制灯。使用的硬件包括:STM32F103(任意其他款系列也可以的)、正点原子ATK-ESP8266、LED灯。实现编写STM32程序代码来传输单片机数据到原子云服务器和手机APP进行显示,同时通过手机APP和原子云服务器可以远程控制单片机,例如本节实现远程点/灭灯,以此可以扩展开发更多的功能。本专栏本系列的相关文章可查看下面链接:
程序化广告ADX系统架构设计与实现
摘要: 本文详细介绍了程序化广告交易平台(ADX)的系统架构设计与实现。ADX作为连接广告主与媒体的核心平台,采用基于腾讯云和阿里云的微服务架构,包含网络基础设施、负载均衡、消息处理、核心业务服务和多级数据存储等层次。重点解析了Kafka消息队列处理高并发广告请求、Redis实时统计关键指标等核心技术实现,并提供了Java代码示例展示广告请求处理、竞价流程等核心功能。该系统通过分层设计和分布式组件,实现了高性能、高可用的程序化广告交易能力。
图的邻接表表示法的JAVA实现
学习算法过程中,肯定会遇到图。因为比较熟悉java,所以习惯用java去实现一遍,但是我一直没有找到树和图的数据结构的jar包,好遗憾。 今天搜拓扑排序的实现,无意中发现了一个图的Java实现【1】,很棒,方正比我自己的好很多,map的使用是个亮点: enumColor{ WHIT...
educoder实训——计算几何形状的表面积与体积
educoder python实训
使用邻接表来表示图
1. 图的表示有几种方法: 一是使用邻接矩阵(其实就是二维数组)表示,二是使用邻接表来表示 ,三是使用边集来表示 下面使用邻接表来表示 2. 首先定义一个图的节点,其中包含几个属性,包含图节点的值,邻居节点,当前节点是否被访问的标志,还有就是对于属性相应的的操作,包括增加邻居节点,获取邻居节点,获取当前节点的邻居节点的个数 import java.util.ArrayList; imp...
假人有限元模型
假人模型,车辆碰撞假人有限元模型,适合做乘员安全的研究者利用
复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文
答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案
java数据结构之图(邻接矩阵和邻接表)
JAVA数据结构之图 1、图的介绍和原理 1.1、图的基本概念 图是由顶点集(VertexSet)和边集(EdgeSet)组成,针对图G,顶点集和边集分别记为V(G)和E(G)。依据图的边集是否为有向,可把图分为有向图和无向图,根据图是否有权重,可以分为有权图和无权图。 图的基本术语: 1:邻接点----在一个无向图中,若存在一条边(Vi,Vj),则称Vi,Vj为此边的两个端点,并称它们
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
图论基础与表示:从概念到Java实现
本文介绍了图论基础与图的两种主要表示方法。首先概述了图论的基本概念,包括顶点、边以及无向图、有向图等分类。然后详细讲解了图的连通性和特殊类型(完全图、自环边等)。
SAP B1中文培訓教材_SDK
公司内部培训资料,对开发工具 ,DIAPI, UIAPI,Add-ON有详细解说
java架构图_数据结构--图 的JAVA实现(上)
1,摘要:本系列文章主要学习如何使用JAVA语言以邻接表的方式实现了数据结构---图(Graph),这是第一篇文章,学习如何用JAVA来表示图的顶点。从数据的表示方法来说,有二种表示图的方式:一种是邻接矩阵,其实是一个二维数组;一种是邻接表,其实是一个顶点表,每个顶点又拥有一个边列表。下图是图的邻接表表示。从图中可以看出,图的实现需要能够表示顶点表,能够表示边表。邻接表指是的哪部分呢?每个顶点都有...
每日算法总结——图的表示、图的宽度优先遍历BFS、图的深度优先遍历DFS
一般情况下,Node的编号就是Node的值,且编号范围固定,比如1000个城市之间的连通情况,此时HashMap可以用。,比如邻接表法、邻接矩阵等等。这就导致对于每一种图的表示方法,都要写出该表示方法对应的一套算法。包含从该点出发所指向的下一个点、以该点为起始点的有向边、该点的入度和出度。同时,这也是面试场合经常出现的情况,对于一种不熟悉的图表示方法,往往。整个过程中栈中节点的顺序就是深度优先遍历的顺序。对于这种情况,大佬给出的建议是。包含边的起始点、终止点、权重。包含所有的点集和所有的边集。
java数据结构-----图(邻接矩阵和邻接表)
https://blog.youkuaiyun.com/xxniuren/article/details/52218211 JAVA数据结构之图 1、图的介绍和原理 1.1、图的基本概念 图是由顶点集(VertexSet)和边集(EdgeSet)组成,针对图G,顶点集和边集分别记为V(G)和E(G)。依据图的边集是否为有向,可把图分为有向图和无向图,根据图是否有权重,可以分为有权图和无权图。 ...
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