【第76题】任意两个不同颜色点的最大距离 | 暴力枚举

原创 已于 2022-04-09 15:33:24 修改 · 599 阅读 · 4 ·
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#数据结构 #算法 #暴力枚举

于 2021-07-22 05:21:29 首次发布
给定一个长度为n（n≤1000）的数组，表示各点颜色，找到不同颜色点的最大距离。解题思路是通过暴力枚举所有点对，计算它们的绝对值距离并取最大值。
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[图] Kosaraju算法-有向图的强连通分量-图解
geodoer
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3.2 有向图的强连通分量-原理：https://blog.youkuaiyun.com/summer_dew/article/details/81666877 Kosaraju算法可以在线性时间和线性空间内找出一个图的强分量 举例 举个例子就很容易理解该算法了 【图G】求图G的强连通分量 【步骤】 求图G的逆图R 对逆图R进行DFS，得到DFS生成森林 求得生成森林的后序序列 以逆图R的DFS后...
[图] 有向图的强连通分量-原理
geodoer
08-14 9416
问题 求【有向图】的【强连通分量】 【强连通分量】非强连通图有向图 的 极大强连通子图 算法 使用【DFS】 步骤一 思路 有向图G上，从某个顶点出发沿以【该顶点】为【尾的弧】进行DFS 并按其【所有邻接点】的【搜索都完成（即退出DFS函数）】的顺序将顶点排列起来 实现 对DFS做以下修改 在进入DFSTraverse时首先进行计算变量的初始化，即【在入口...
有向图的强连通分量
7_26的博客
06-29 1335
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数据结构学习笔记11——图
Erik_Ying的博客
10-27 1873
数据结构学习笔记11——图1.1图的定义1.2图的逻辑结构应用1.3无向图与有向图1.3.1无向图1.3.2有向图1.4简单图与多重图1.4.1简单图1.4.2多重图1.5度1.5.1无向图的度1.5.2有向图的度1.6 顶点之间的关系1.7连通图与强连通图1.8子图1.9连通分量1.10生成树与生成森林1.11带权图(网)1.12其他特殊图2.1图的存储 - 邻接矩阵法2.1.1邻接矩阵2.1.2 邻接矩阵的性质2.1.3邻接矩阵代码实现2.2邻接表法2.2.1邻接表邻接表代码实现2.3十字链表2.3.1
图论算法——有向图中的强连通性
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日积月累，天道酬勤
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引言 本文我们着重分析下有向图的强连通性以及其应用。 强连通 在一幅无向图中，如果有一条路径连接顶点v和w，则它们就是连通的；然后，在一幅有向图中，如果从顶点v有一条有向路径达到w，则顶点w是从顶点v可达的，但如果从w到达v的路径可能不存在。这两个顶点不是强连通的。 如果两个顶点互相可达，则它们是强连通的。如果一幅有向图中任意两个顶点都是强连通的，则这幅有向图也是强连通的。 强连通分量 有向图...
有向图强连通分量
code
06-17 2547
有向图强连通分量        详情请见刘汝佳>P319        有向图的强连通分量有两个算法,第一个是Kosaraju算法,该算法可以以有向图的每个强连通分量的拓扑顺序给每个强连通分量标记序号.具体代码如下: (G存原图,G2存逆图)        第二个求有向图强连通分量的算法是Tarjan算法.它的时间复杂度也是线性的,不需要计算图的逆且算法常数更小.具体代码如下: #
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01-06 2382
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59、计算几何：最近点对问题及相关算法解析
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本文深入探讨了计算几何中的经典问题——最近点对问题，详细解析了暴力算法和平面扫描算法的原理与复杂度，并介绍了定理支撑与算法流程。文章还扩展至多个相关算法与应用，如凸包构造、Voronoi图与Delaunay三角剖分、线段相交检测、点在多边形内判断等，涵盖机械验证、三维可视化、平整度测量等实际应用场景。通过复杂度对比与算法选择建议，帮助读者理解不同方法的适用场景，最后展望了计算几何在大数据与人工智能时代的发展潜力。
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直观地简单理解Tarjan算法（寻找有向图中的强连通图）
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Tarjan算法按照百度百科的播报应该是读成【'ta:rdʒən】?看过了几篇网络上的解释虽然都讲得比较具体但刚开始都难以理解，所以打算写一个更直观的理解方式。 Tarjan算法是求有向图中的强连通分量的算法。
离散数学实践作业——判断有向图是不是强连通图
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C语言无原生OOP特性，却能借结构体+函数指针实现封装、继承、多态，落地工厂等设计模式。博客中以标准C语法实操教学，融入跨平台兼容设计，助开发者掌握C语言OOP核心与工程实践技巧。
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嵌入式开发不是“能跑就行”，而是“在有限资源下跑得稳、跑得快”。串口缓存用环形队列、时序数据用链表、协议解析用哈希表——这些看似基础的数据结构，恰恰是解决外设数据处理痛点的关键。今天的代码片段可以直接移植到你的项目中，记得根据MCU型号和实际场景调整参数（如缓冲区大小、哈希表长度）。如果这篇内容帮你解决了实际开发中的问题，别忘了！后续还会分享更多嵌入式实战技巧，比如中断优化、内存管理、低功耗设计等，让你的代码既稳定又高效～
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stDataCompiler是一款基于工业级编译技术的PLC数据结构解析工具，能够自动解析ST/C99代码中的变量定义并生成标准化JSON描述文件。该工具采用Flex/Bison构建词法语法分析器，实现从预处理、词法分析到AST构建的完整编译流程，支持结构体、联合体等复杂类型的自动提取和内存布局分析。通过CMake集成版本管理功能，输出结构化JSON数据模型，有效解决工业控制系统中底层数据与上层应用间的语义鸿沟问题，为PLC程序调试、系统集成和数据可视化提供统一的数据基础。
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本文介绍了MATLAB中常用的运算符及其应用。算术运算符包括基本运算（+,-,,/,^）和矩阵运算（.,./,.^）等；关系运算符（==,~=,>,<,>=,<=）用于比较数值或矩阵；逻辑运算符分为元素级（&,|,~）和短路型（&&,||）。文章详细说明了各类运算符的使用方法、应用场景和注意事项，特别强调了矩阵运算与数组运算的区别。最后总结了MATLAB运算符的优先级顺序，括号运算具有最高优先级。这些运算符是MATLAB编程的基础组成部分，广泛应用于矩阵运算、
【C语言】堆(Heap)的数据结构与实现：从构建到应用
qq_67169366的博客
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结构特性：堆是一棵完全二叉树，意味着除了最后一层，其他层都是满的，且最后一层的节点都靠左排列顺序特性大根堆：父节点的值 ≥ 子节点的值小根堆：父节点的值 ≤ 子节点的值堆顶特性：堆顶元素（根节点）是整个堆中的极值元素操作时间复杂度说明插入O(log n)向上调整删除堆顶O(log n)向下调整获取堆顶O(1)直接访问建堆O(n log n)逐个插入优化建堆O(n)Floyd算法堆排序O(n log n)所有元素出堆。
【数据结构】实现二叉树
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王璐WL的博客
01-06 945
设⼆叉树的根结点所在层数为1，层序遍历就是从所在⼆叉树的根结点出发，⾸先访问第⼀层的树根结点，然后从左到右访问第2层上的结点，接着是第三层的结点，以此类推，⾃上⽽下，⾃左⾄右逐层访问树的结点的过程就是层序遍历。通常的⽅法是链表中每个结点由三个域组成，数据域和左右指针域，左右指针分别⽤来给出该结点左孩⼦和右孩⼦所在的链结点的存储地址， 其结构如下：。根结点的左⼦树和右⼦树分别⼜是由⼦树结点、⼦树结点的左⼦树、⼦树结点的右⼦树组成的，因此⼆叉树定义是递归式的，后序链式⼆叉树的操作中基本都是按照该概念实现的。
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01-04 779
JSON是一种轻量级数据交换格式，基于键值对组织数据，支持字符串、数字、布尔值、null等基础类型，以及对象和数组两种复合结构。JSON对象是无序键值对集合，数组是有序值列表。实际应用中常组合使用对象和数组表示复杂数据，如列表型数据和多层级结构。JSON语法严格，要求键必须用双引号、末尾不能有多余逗号。JsonCpp是C++的JSON处理库，核心类Json::Value可表示所有JSON数据类型，通过类型枚举区分不同结构。JSON广泛应用于前后端交互和数据存储，是跨平台数据交换的首选格式。
10道Python编程题解析：涵盖算法与实际应用
其中，第一题“斐波那契数列变种求和”考察递推思想与模运算的应用，通过维护两个变量实现O(n)时间复杂度下的高效计算，并引入取模操作防止整数溢出；第二题“回文子串计数”深入探讨字符串的对称性质，采用暴力枚举...
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