【tarjan】【树的直径】【CF】K. Königsberg Bridges 题目传送门 #include <bits/stdc++.h> #define MEM(a,x) memset(a,x,sizeof(a)) #define W(a) while(a) #define gcd(a,b) __gcd(a,b) #define pi acos(-1.0) #define PII pair<int,int> #define pb push_back #define mp ma
图的表示 邻接矩阵，节点之间有连接值为1，否则0 图的特性 度 无向图：节点连接的边数；有向图： 出边数为出度，入边数为入度。 子图 由图的节点集的子集以及边集的子集构成的图 连通分量 连通图本身为其唯一连通分量，非连通无向图有多个连通分量。 连通图 强连通图：任意
差一点就做出来了 然而读题不太仔细… 要求是只有1个向外的边 最简单的方法就是遍历一个子图，检查它的度数和还有点的数量，如果度数是点数量的二倍，就可以达到要求。 很直觉的题 //cyc #pragma GCC optimize("Ofast") #pragma GCC target("avx,avx2,fma") #pragma GCC optimizat
Link. Codeforces Luogu Description. \(n\) 个点 \(m\) 条边的图。 \(q\) 次询问，每次询问将 \(x\) 到 \(y\) 的所有距离不超过 \(k\) 的路径上边染黑 问最后有几条黑边。 Solution. 有一个 \(\mathcal O(mq+n^3)\) 的暴力，就是先 Floyd 求最短路。 然后再对于每条边，暴力 \(O(q)\)
最短路计数 https://vjudge.net/contest/464901#problem/D 题意是给一个图，问最后这个图使得每个点到 \(1\) 点距离都是原图中最短的生成树的个数。 虽然说很明显只要求最短路个数就行了，但是我也不懂为啥最短路计数是这样记的。 题解都说是最短路计数的模板...话说咱也不知道为啥啊
官方参考文档http://www.cs.rhul.ac.uk/home/tamas/development/igraph/tutorial/tutorial.html Starting igraph 从igraph模块中导入所有函数 from igraph import * g = Graph(1) # 此时的graph只有1个顶点，0条边 print(g) IGRAPH U— 1 0 – Graph.add_vertices() G
图的表示方式： 用二维数组表示的邻接矩阵用数组加链表表示的邻接表 图的基本方法： 建图：（插入图顶点和插入图的边） 图的顶点用ArrayList<String>存储，边用二维数组edges[][] 存储。 ArrayList<String> vertex; int [][]edges; public void insertVertex(String s) {//插入顶点 vert
每一个课程看作一个点，先修课程连出一条边指向后续课程，整体形成一个图。我们需要对这个图进行拓扑排序，如果图中存在环，则不存在拓扑序。拓扑排序最直接的方法是BFS。时间复杂度是O(n + m) class Solution { private: // 存储有向图 vector<vector<int>> edges; // 存
最小生成树 A minimum spanning tree of a weighted, connected graph is a subgraph in which a tree connects all the vertices together and has the minimum weight. Prime's Algorithm Prime's algorithm is a greedy algorithm that finds a minimum spanning tre
CF160D Edges in MST 首先考虑不可能构成最小生成树的边。我们先按边权排序，对于一条边 \(e\)，我们将所有边权严格小于它的边相连，此时 \(n\) 个点构成了数个联通块，如果这条边两端的端点 \(u,v\) 已经在一个联通块里了，说明这条边根本用不上，也就是这条边是不可能构成最小生成树的边
全知识整理目录 数据结构整理的目录包括了许多的数据结构相关知识。 目录 概述 算法的过程 算法代码 概述 Kruskal算法是什么？ Kruskal算法是求最小生成树的一种算法，也是一种朴素算法，这种算法就是，在所有的结点当中，每次选择未被连接的权值最小的边。 那么最小生成树又是什么
建立图 如果不了解算法思想，请移步 http://c.biancheng.net/algorithm/prim.html class Graph: def __init__(self,vertex_num,edges): # 权重初始化为无穷 self.vertex_num = vertex_num self.edges = np.zeros(shape=(vertex_num,vertex_num),dt
class Solution { public: int findCenter(vector<vector<int>>& edges) { unordered_map<int, int> degree; int max_degree = 0; int vertex = 0; for (auto edge : edges) { degree[edge[0]]++;
kruskal适合稀疏图 定义边结构体 typedef struct { int begin; int end; int weight; }Edge; 算法实现代码 //邻接矩阵转边集数组 void MGraph2EdgeArr(MGraph G, Edge* edge); //找到顶点index的根节点下标返回 int Find(int* parent, int index); //使用克鲁斯卡
int n, m; // n是点数，m是边数 int p[N]; // 并查集的父节点数组 struct Edge { // 存储边 int a, b, w; bool operator< (const Edge &W)const { return w < W.w; } }edges[M]; int find(int x) { // 并查集核心操作 if (p[x] != x)
题目的链接在这里：https://leetcode-cn.com/problems/course-schedule-ii/ 目录 题目大意一、示意图二、解题思路深度遍历广度遍历 题目大意 现在你总共有 n 门课需要选，记为 0 到 n-1。 在选修某些课程之前需要一些先修课程。 例如，想要学习课程 0 ，你需要先完成课程 1
/** * @param {number} n * @param {number[][]} edges * @return {boolean} */ const validTree = function(n, edges) { const nums = Array(n).fill(-1) for(let i = 0; i < edges.length; i++) { const x = find(nums, edges[i][0]) const y = find(nums, edges[i][1])
定义 贝尔曼-福特算法，可以从给定一个图和图中的源顶点src，找到从src到给定图中所有顶点的最短路径。该图可能包含负权重边。相对于Dijkstra算法的优势是可以处理负权重边，缺点则是复杂度高于Dijkstra 。具体算法的详细解析请参考https://www.geeksforgeeks.org/bellman-ford-algori
1 // C program for Kruskal's algorithm to find Minimum 2 // Spanning Tree of a given connected, undirected and 3 // weighted graph 4 #include <stdio.h> 5 #include <stdlib.h> 6 #include <string.h> 7 8 // a structure
You have a graph of n nodes. You are given an integer n and an array edges where edges[i] = [ai, bi] indicates that there is an edge between ai and bi in the graph. Return the number of connected components in the graph. Example 1: Input: n =
在CSS中图片进行缩放操作后变模糊的解决办法: 加入如下样式即可 img { image-rendering:-moz-crisp-edges; image-rendering:-o-crisp-edges; image-rendering:-webkit-optimize-contrast; image-rendering: crisp-edges; -ms-interpolation-mode:nearest-neighbor;} 无论是直
package main import ( "fmt" "sort" ) var ( n, m int //n为点数 m为边数 edges []Edge pre []int ) // Edge 记录边 type Edge struct { from, to int val int } type byVal []Edge func (b byVal) Len() int { return len(b) } func (b b
一、题目 NC53074 二、思路 题目大意就是一棵最小生成树可能有多种不同的组成方式，我们要去掉哪些边才能使整个图只有一种最小生成树，并对去掉的这些边求和 首先一棵树如果有多种不同的组成方式，在kruskal的方法下，只有可能是在选边的时候出现了多条相同边权的边连接着两个已经连接上
变量简洁正确完整思路 拓扑排序，图edges前置节点对应当前节点，入度indegrees节点对应入度，topoSort形参n寻找n个节点组成拓扑排序，que存储入度为0的节点 class Solution { public: vector<int> findOrder(int numCourses, vector<vector<int>>& prerequisites) {
思路： 首先，从起点通过有向边连接的点是一定可以到达的，我们只需要最大化&&最小化通过无向边连接的点。 其次，贪心的考虑这个问题，如果是最大化的话，从起点连出去的无向边是向外扩展的，也就是说假设起点为\(u\)，边为\(u-v\)，那么方向为\(u->v\)的比较优的；对于最小化也同理，向内扩展是最优的
