28、多级平面性:算法与复杂度分析

多级平面性:算法与复杂度分析

1. 多级平面性相关概念与初步结论

在图论中,多级平面性是一个重要的研究方向。对于一个图 $G$,其运行时间为线性的,因为可以在线性时间内计算出 $G$ 的拓扑排序,并且在上述过程中每个顶点和边最多被处理两次。由于每个级别候选在 $\ell$ 中最多被移除一次,所以总运行时间为 $O(n + \sum_{v \in V} |\ell(v)|)$,即与输入规模呈线性关系。

我们将多级平面的 $sT$ - 图刻画为某些平面 $st$ - 图的子图。对于给定的多级平面绘制,我们可以找到一组边,插入这些边不会使绘制无效,并且能使基础图成为 $st$ - 图。这一技术与 Bertolazzi 等人的方法类似,且建立在其基础之上。

2. 嵌入 $sT$ - 图的多级平面性测试

对于嵌入的 $sT$ - 图,我们有以下重要结论:
- 引理 2 :设 $G = (V, E)$ 是一个双连通的 $sT$ - 图,带有向上平面绘制 $\Gamma$。对于 $\Gamma$ 的每个内面 $f$ 和与 $f$ 相关联的每个顶点 $v$,设 $\angle_{\Gamma,f}(v)$ 表示由 $\Gamma$ 中与 $v$ 和 $f$ 相关联的两条边所定义的角度。则有:
1. 在 $f$ 的边界上恰好有一个汇点开关 $t_f$,使得 $\angle_{\Gamma,f}(t_f) \leq \pi$,即 $f$ 上所有顶点中 $y$ 坐标最大的顶点。
2. 设 $\Gamma’$ 是 $G$ 的一个与 $\Gamma$ 同胚的向上平面绘制。那么在 $\Gamma’$ 中,顶点 $t_

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
内容概要:本文全面介绍了C#全栈开发的学习路径资源体系,涵盖从基础语法到企业级实战的完整知识链条。内容包括C#官方交互式教程、开发环境搭建(Visual Studio、VS Code、Mono等),以及针对不同应用场景(如控制台、桌面、Web后端、跨平台、游戏、AI)的进阶学习指南。通过多个实战案例——如Windows Forms记事本、WPF学生管理系统、.NET MAUI跨平台动物鉴、ASP.NET Core实时聊天系统及Unity 3D游戏项目——帮助开发者掌握核心技术栈架构设计。同时列举了Stack Overflow、Power BI、王者荣耀后端等企业级应用案例,展示C#在高性能场景下的实际运用,并提供了高星开源项目(如SignalR、AutoMapper、Dapper)、生态工具链及一站式学习资源包,助力系统化学习工程实践。; 适合人群:具备一定编程基础,工作1-3年的研发人员,尤其是希望转型全栈或深耕C#技术栈的开发者; 使用场景及目标:①系统掌握C#在不同领域的应用技术栈;②通过真实项目理解分层架构、MVVM、实时通信、异步处理等核心设计思想;③对接企业级开发标准,提升工程能力和实战水平; 阅读建议:此资源以开发简化版Spring学习其原理和内核,不仅是代码编写实现也更注重内容上的需求分析和方案设计,所以在学习的过程要结合这些内容一起来实践,并调试对应的代码。
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