图论总结2

最新推荐文章于 2024-11-04 15:37:30 发布
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今天又是肝模板题的一天

仨算法dij ，floyd ,spfa

不喜欢dij，floyd简单粗暴，spfa简洁明了，不过主要是dij看不太明白，好像用spfa差不多最短路问题都能解决了，也就不想看那个dij，其实dij算法看视频的讲解能看懂，但是放到代码里就是不太明白了。

好了，准备一下去打把div3 

 

 

 

直击高频编程考点：图论总结及经典算法题总结
曾经“等你生日那天”都遥远得像未来，如今却可欢愉的挥手说“下个十年见”
05-12 168万+
图论基本分析以及相关编程练习加深练习（单词接龙、克隆图、岛屿数量、网络延迟时间、单源最短路径、负权最短路径问题、具有最小生成树的连通图的最小代价、找到最终的安全状态、网络流问题的最大流、图中的可变流量、图中的割边、隐藏的好友、欧拉路径、哈密顿路径、判断是否为二分图、用颜色填充区域等）
图论基础知识总结
欢迎订阅 -- 小源笔迹
07-18 7722
图是由节点和连接节点之间的边组成的，与连线的长度，节点的位置没有关系。一个图是一个三元组，其中V是一个非空的节点集合，E是边集合，F是从边集合E到节点序偶(无序偶或有序偶)集合上的函数。若图中边总是两个节点的关联，则图可简记为G=。树可以是空树但图不能是空图。图的结点集不能为空但边集可以为空。**无向图：**若图中所有边都是无向边，则图是无向图； **有向图：**若所有边都是有向边，则图是有向图； **混合图：**若图中既有无向边又有无向边则图为混合图； **多重图...
图论总结
Zbw_OIer的博客
10-11 624
图论总结 这几天我们将图论复习完了，现在系统的总结一下图论相关知识。我觉得图论就是分为算法应用和建图技巧。 1. 最短路： 最短路分为单源最短路和任意两点最短路 单源最短路： 单源最短路大致有两种算法： Dijkstra： 这是在最短路中经常使用的算法,原本的复杂度是n方的，可以用堆优化将其优化到稳定的mlogn，不会被卡。（其实这个算法的时间复杂度为（m+n）logn）只不过省略了n，但有时后数...
【图论】——理论基础总结
weixin_47868976的博客
11-04 2687
图论这一章尤其需要图例进行说明，方便理解，对于作者来说很费时间，本文主要为自己复习方便，所以并不会写的非常详细，见谅。
图论问题总结
qq_45516411的博客
10-26 534
一，最短路问题， （一）迪杰斯特拉优先队列优化nlogn，注意要把编号和距离开结构体压入队列中,要把建反向边的思想牢记在脑子里；不能解决负环。 （二）弗洛伊德算法，对于500以内的数据可以直接用它暴力求解，还可以判断连通性问题，n三方。 （三）spfa，尽量用弗洛伊德替代，大佬都这么说，我也不知道为什么，可以解决负环问题，入队3*n时可以结束。 二，最小生成树， （一）克鲁斯卡尔算法（边集储存）和...
搜索与图论总结
go back
10-06 801
搜索与图论总结（dfs+bfs+有向图与无向图+拓扑排序+最短路+二分图+匈牙利算法）
图论经典算法总结
m0_53726614的博客
02-21 866
1.链表 #include<iostream> #include<cstring> using namespace std; int e[100],ne[100],h[100],idx; bool has_fa[100]; void add(int a,int b) { e[idx]=b;//idx为b的下标 ne[idx]=h[a];//让b指向a原来指的地方，ne与h都是寻找下一个结点的下标，不同的地方在于：ne是通过下标来寻找，而h是通过值来寻找 h
图论专题总结报告
weixin_48338324的博客
04-13 1226
图论专题总结报告 摘要 图论〔Graph Theory〕是数学的一个分支。它以图为研究对象。图论中的图是由若干给定的点及连接两点的线所构成的图形，这种图形通常用来描述某些事物之间的某种特定关系，用点代表事物，用连接两点的线表示相应两个事物间具有这种关系。 图(Graph)可以用来表现多种类型的结构或系统，地图、社交网络、计算机网络联通、迷宫游戏等多种结构及系统都可以用图来表示。树是图论中应用最为广泛的一类图。在理论上，由于树的简单结构，常常是图论理论研究的“试验田”。在实际问题中，许多实际问题的图论模型就是
图论知识总结（简易）
qq_45818574的博客
01-05 989
1.图的表示 目录 1.图的表示 2 图的遍历 3 图论的几个常用的算法 图的三种常用表示方法： 1.邻接矩阵 （容易看出和哪个点相邻） 2.邻接表 （便于增加和删除结点） 3.十字链表 2 图的遍历 1.DFS 深度优先遍历 先选定一个顶点v作为起始点，之后遍历v中第一个顶点中第一个相邻节点，一直遍历到最后，之后回来遍历第二个一直到最后，一直进行到最后全部遍历完。 （下面伪代码遍历邻接矩阵表示的图） void DFS(AMGr...
12.10_图论总结
Bfk的博客
12-10 345
首先梳理知识： 没有搞的：带上下界的网络流、无源无汇带下界可行流、有源有汇带下界可行流、带上下界的费用流。 还需要花时间的：最短路树相关问题（noip2017D1T3..）、网络流，差分约束，搜索，平面图。觉得很多图论题难点都在模型的转化，尤其是网络流，而且他们互相之间都可能相关。 看起来不像图论题的题，画出示意图来却发现是图论题。这周感觉还是练习基础东西比较多，学习新算法以及练习常用的优化，
图论总结大纲
11-22
图论的一些总结，可以作为学习的纲要来用，没什么好说的，发在博客里乱码了，只能这样啦。
图论总结_ftiasch1
08-03
【图论总结】 图论是计算机科学中一个重要的理论基础，尤其在算法设计和数据结构中扮演着核心角色。本文将对图论的一些关键概念进行总结，包括最小生成树、最短路径、最近公共祖先（LCA）以及二分图等相关算法。 1...
图论理论总结
06-10
### 图论理论总结 #### 一、基础知识与概念 **1.1 定义与基本类型** - **有限图**：点集与边集均为有限集合的图。 - **平凡图**：只有一个顶点而无边的图。 - **空图**：边集为空的图。 - **简单图**：既没有环也...
CheesyFabric_deepdive_analyst_7984_1764666209192.zip
12-03
CheesyFabric_deepdive_analyst_7984_1764666209192.zip
【卫星抗干扰】一种用于全球导航卫星系统反欺骗的空时融合方法【附MATLAB代码】.rar
12-03
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
遗传算法重新配置配电网络（IEEE 33和69总线系统.zip
最新发布
12-03
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
windows下定期自动清空某个文件夹（比如在公司电脑上定期清空微信的聊天记录）
12-03
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网络爬虫基于Python的豆瓣电影Top250数据采集：使用Requests与BeautifulSoup实现网页内容解析
12-03
内容概要：本文通过一个简单的Python爬虫实例，演示了如何使用requests库发送HTTP请求，获取豆瓣电影Top250页面的数据，并利用BeautifulSoup解析HTML内容，提取出中文电影名称。代码实现了基本的网页抓取与数据清洗流程，包括设置请求头模拟浏览器行为以应对简单反爬机制、解析响应文本以及过滤非中文片名，最终输出纯净的电影标题列表。; 适合人群：具备Python基础语法知识，对网络爬虫感兴趣的初学者或刚入门的数据采集学习者；适合学习Web数据获取的基本流程和技术栈。; 使用场景及目标：①学习如何使用requests发起网络请求并携带请求头信息；②掌握BeautifulSoup进行HTML结构化解析的方法；③理解网页内容提取与数据过滤的基本逻辑，为后续深入学习爬虫框架（如Scrapy）打下基础。; 阅读建议：建议读者在本地环境中配置好相关库（requests、BeautifulSoup），动手运行并调试代码，尝试修改选择器或目标网站以加深理解，同时注意遵守网站的robots协议，合理控制请求频率。
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）
12-03
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与实现，重点解决在考虑不确定性因素下的集群式物流或交通网络中枢纽节点（Hub）的选址优化问题。通过构建数学模型，结合Matlab编程实现粒子群算法对p-Hub选址问题进行求解，旨在最小化网络总体运输成本并提升系统效率。文章涵盖了问题建模、算法设计、参数设置及仿真结果分析全过程，展示了PSO在复杂组合优化问题中的应用能力。; 适合人群：具备一定运筹学、优化算法基础，熟悉Matlab编程，从事物流网络设计、智能算法研究或交通系统优化等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握p-Hub选址问题的基本理论与建模范式；②学习如何基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）将粒子群优化算法应用于实际网络优化问题；③通过Matlab代码实现理解智能优化算法的编码流程与调参技巧；④为物流、通信、航空等枢纽网络设计提供解决方案参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码逐行理解算法实现细节，尝试调整参数或引入其他改进策略（如自适应权重、混合算法）以提升优化性能，同时可扩展至带容量约束、多分配或多目标的Hub选址问题进行深入研究。
图论总结与例题
03-23
### 图论算法总结与例题 图论是一门研究图形结构及其性质的学科，在计算机科学中有广泛的应用。以下是几种常见的图论算法以及它们的相关例题。 #### 1. **广度优先搜索 (BFS)** 和 **深度优先搜索 (DFS)** 这两种...
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