带权图

最新推荐文章于 2024-11-17 15:05:32 发布
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本文深入探讨了最小生成树算法的核心概念及应用，并对比分析了Dijkstra算法和Floyd算法在求解最短路径问题上的区别与优势。

求最小生成树的算法


求最短路径的算法

Dijkstra算法核心:找到终点距离起点最短的边


Floyd算法




第六章 图
qq_45604925的博客
12-08 734
第六章 图
蛮力法/邻接矩阵 深度优先 有向带权图 无向带权图
求道问术
06-04 565
* 深度优先 * 递归 * 递归出口：所有的点都访问了 * 递归体： * ！递归这个点的所有邻接点 有方向带权重图-邻接矩阵： - 出度看行 - 入度看列 无向带权图-邻接矩阵： - 对称阵 - 主对角线上全为0..................
数据结构之图笔记：图论基础术语以及基础知识略
被一个OIER遗弃的一堆烂代码
05-07 7690
基本概念： 一、顶点（vertex） 上图中黑色的带数字的点就是顶点，表示某个事物或对象。由于图的术语没有标准化，因此，称顶点为点、节点、结点、端点等都是可以的。叫什么无所谓，理解是什么才是关键。 二、边（edge） 上图中顶点之间蓝色的线条就是边，表示事物与事物之间的关系。需要注意的是边表示的是顶点之间的逻辑关系，粗细长短都无所谓的。包括上面的顶点也一样，表示逻辑事物或对象，画的时候大小形状都无所谓。 三、路径/最短路径（path/shortest path） 在图上任取两顶点，分别作为起点（start
图和带权图（数据结构13-14章——读书笔记）
m0_47447562的博客
05-13 3917
一. 图 在计算机程序设计中，图是最常用的结构之一。一般来说，用图来帮助解决的问题类型与本书中已经讨论过的问题类型有很大差别。如果处理一般的数据存储问题，可能用不到图，但对某些问题，图是必不可少的。 1.1 图简介 图是一种与树有些相像的数据结构。实际上，从数学意义上说，树是图的一种。然而，在计算机程序设计中，图的应用方式与树不同。 图通常有一个固定的形状，这是由物理或抽象的问题所决定的。例如，图中节点表示城市，而边可能表示城市间的班级航线。另一个更抽象的例子是一个代表了几个单独任务的图，这些任务是完成一个
基础数据结构 -- 图
xiaoyu❅的博客
08-19 1059
本章主要介绍了图的两种结构。邻接矩阵表示方法：使用一个二维数组，其中行和列代表图中的顶点，矩阵中的元素表示顶点之间的边。适用场景：适合于稠密图，即图中的边数量接近于顶点数量的平方。优点：查询顶点之间是否存在边的时间复杂度为O(1)。缺点：空间复杂度高，为O(V^2)，其中V是顶点数量；更新图（添加或删除顶点和边）的成本较高。邻接表表示方法：使用一个列表数组，每个顶点对应一个列表，列表中包含所有与该顶点相邻的顶点。适用场景：适合于稀疏图，即图中的边数量远少于顶点数量的平方。
数据结构(9)之带权图
star时光的博客
05-14 6920
1.        带权图中，边带有一个数字，叫做权，它可能代表距离、耗费、时间或其他意义。 2.        带权图用来最常解决的问题是最短路径问题（pps）。 3.        带权图的最小生成树中有所有的顶点和连接它们的必要的边，且这些边的权值最小。 4.        优先级队列的算法可用于寻找带权图的最小生成树。 5.        解决无向带权图的最小生成树的方法 1) 
数据结构与算法C++之带权图
恰同学少年的博客
11-28 1575
带权图 Weighted Graph 程序实现如下 #include <iostream> #include <iomanip> #include "DenseGraph.h" #include "SparseGraph.h" #include "ReadGraph.h" using namespace std; int main() { string ...
K12786 带权图
idrygudhi3nxvd的博客
11-17 128
【代码】K12786 带权图。
南京航空航天大学计算机软件基础实验报告 约瑟夫斯、停车场、带权图的最小生成树 排序比较
11-06
- **测试数据：** 给定一个带权图，输出最小生成树的成本。 **3.3 需求分析** - 输入图的信息。 - 输出最小生成树的成本。 **3.4 概要设计** - 定义带权图数据结构。 - 实现Prim算法。 - 主函数负责输入输出...
带权图最短路（C语言实现）
07-13
在计算机科学领域，图论是研究数学结构“图”的理论，而带权图最短路问题则是图论中的一个核心问题。这个问题旨在寻找在给定的带权重的图中，从一个源节点到其他所有节点的最短路径。在本案例中，我们关注的是使用...
邻接表实现的有向带权图 及 图算法（C++）
m0_52313753的博客
06-03 3578
邻接表（Adjacency List）： 我实现的方法相当于加 邻接表是一个 Vertex类型的数组（ adj = new Vertex[ ] ）数组元素Vertex中有一个指向Edge对象的指针（相当于链表的头节点），用来存放与对应Vertex相连的边 前面 public 的结构体是后面一些成员函数的返回值（因为有的要返回多个值有点要用特定的方式处理返回值）和一些后面的算法会用到的（并查集）。没有边的 从输入流获取边的 2. 析构函数 就删除边和顶点对象 3. 深度优先遍历 接受一个参数为Verte
图 - Java实现无向带权图的邻接矩阵表示法
云梦归遥【qq_45834685】
05-21 4283
图 - Java实现无向带权图的邻接矩阵表示法
基于Web技术的智能生活管理应用LifeFlow_模块化设计整合生活事务运动健康学习发展三大核心模块通过直观可视化界面和智能数据分析提供全面个人管理解决方案_帮助用户建立有序生活节.zip
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项目极简说明这是一个专门用于管理和组织C语言及C项目中头文件的目录结构工具旨在提供一套标准化模块化的头文件存放方案通过预定义的头文件包含机制和目录布局规范帮助开发者高.zip
12-06
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【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度（分时电价调度）（Matlab代码实现）
12-06
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度（分时电价调度）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案，重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型，结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动，利用蒙特卡洛模拟生成大量场景，并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解，从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力，提升了充电站运营效率与经济效益，同时兼顾用户充电便利性。 适合人群：具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标：①应用于电动汽车充电站的日常运营管理，优化充电负荷分布；②服务于城市智能交通系统规划，提升电网与交通系统的协同水平；③作为学术研究案例，用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实现部分，深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤，重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程，以便在实际项目中灵活应用与改进。
高效的多分辨率融合技术对具有标签不确定性的遥感数据进行处理（Matlab代码实现）
12-06
高效的多分辨率融合技术对具有标签不确定性的遥感数据进行处理（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab代码实现的高效多分辨率融合技术，旨在处理具有标签不确定性的遥感数据。该技术通过融合不同分辨率的遥感图像，提升数据质量与分类精度，有效应对标签不准确或缺失带来的挑战。文中强调了算法在复杂遥感场景下的鲁棒性与实用性，并提供了完整的Matlab代码实现，便于科研人员复现与进一步优化。此外，文档还列举了多个相关研究方向和技术应用，涵盖电力系统、机器学习、图像处理、路径规划等领域，展示了一个综合性科研资源平台的支持能力。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事遥感数据处理、图像融合、模式识别及相关领域研究的科研人员与研究生。; 使用场景及目标：①提升遥感图像分类与目标识别的准确性；②处理带有标签噪声或不确定性的真实世界遥感数据；③开展多源遥感数据融合算法的研究与教学实践。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解多分辨率融合算法的设计思路与实现细节，同时可参考文档中列出的相关技术方向拓展研究视野。
Record_2025-12-06-15-27-41_2332cb9b27b851b548ba47a91682926c.mp4
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C语言实现带权图最短路径算法
带权图是最常见的一种图结构，其中的边具有权重（或称为距离、成本等），表示顶点间边的连接代价。在这样的图中，寻找两点之间的最短路径问题是图论中的一个经典问题，即找出连接两个顶点的所有路径中权重之和最小的...
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