前言：看了一下昨天更的，原本想在给补充补充部分知识点。但是，大致一看，应付期末考试还是可以滴！考研之类的需要的，(我也只是大一嘛，呜呜呜，我也不会),这个就是帮助大一童鞋们学习呢！(捂脸)图的连通性连通图：无向图G是平凡图（只有个点），或者任何两个顶点均是连通的。连通：两个顶点之间有一条边。u，v连通，记作u~v。短程线：若u~v，则u与v之间最短通路为其短程线。短程线长度为uv之间距离对于一个无

前言：Hello，小伙伴们，经过辣么长的时间跨度，离散数学的图论部分终于更新完啦！（尬笑）现在正式开始从离散数学的正常顺序开始更新~命题的逻辑命题：能够判断真假的陈述句！

前置知识在图论中，拓扑排序是对有向无环图（DAG，DirectedAcyclicGraph）进行的一种排序。在拓扑排序中，有两个重要的概念，即“入度”和“出度”。

图的基本概念点（顶点）图上的一些点，每个点代表一个位置边连接两个点的线权重代表边的重要性，比如从家到学校和家到超市走的路的时间不同，这个时间就是权重邻接若两个点之间有一条边直接连接，则称这两个点邻接路径经过一系列点和边的路线连通在一个图中，能从任意一个点到达其他任意一个点若要形成连通图，n个顶点最少需要n-1条边邻接矩阵表示法若有n个点，则矩阵为n行n列若a到b有直接连接的边，则矩阵第a行第b列为

蓝桥杯备赛|洛谷做题打卡day5图论起航，一起来看看深（广）度优先吧~文章目录蓝桥杯备赛|洛谷做题打卡day5图论起航，一起来看看深（广）度优先吧~【深基18.例3】查找文献题目描述输入格式输出格式样例

概念2.3KM算法2.3.1交错树2.3.2顶标2.3.3相等子图2.3.4算法原理2.3.5算法实现三、OJ练习3.1奔小康赚大钱3.2Ants零、前言关于二分图：二分图及染色法判定-CSDN博客关于二分图最大匹配

来源公众号：码海作者：码海前言深度优先遍历（DepthFirstSearch,简称DFS）与广度优先遍历（BreathFirstSearch）是图论中两种非常重要的算法，生产上广泛用于拓扑排序，寻路（走迷宫

问题描述2015年，全中国实现了户户通电。作为一名电力建设者，小明正在帮助一带一路上的国家通电。这一次，小明要帮助n个村庄通电，其中1号村庄正好可以建立一个发电站，所发的电足够所有村庄使用。现在，这n个村庄之间都没有电线相连，小明主要要做的是架设电线连接这些村庄，使得所有村庄都直接或间接的与发电站相通。小明测量了所有村庄的位置（坐标）和高度，如果要连接两个村庄，小明需要花费两个村庄之间的坐标距离加

模板目录小技巧数据结构区间操作树上操作可并堆平衡树图论相关可持久化图论树论二分图最短路最小生成树网络流其他DP字符串字符串匹配其他数学数论技巧进制其他洛谷原版\rule{120pt}{30pt}\kern

Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍基于改进蚁群算法的列车发车优化问题建模：将列车发车优化问题抽象为一个图论模型

文章目录零、前言一、红娘牵线二、二分图最大匹配2.1概念2.2交替路2.3增广路2.4匈牙利算法2.4.1算法原理2.4.2算法示例2.4.3代码实现3.OJ练习3.1模板3.2棋盘覆盖3.3車的放置零

这个问题涉及到图论中的树结构以及如何使用Newick格式来表示树。下面是关键概念的解释和解决问题的方法：图论中的树理解树中的唯一路径：在树这种图结构中，任意两个节点之间总是存在一条唯一的路径。

六道赛题特点：A、B题涉及到微分方程和物理概念较多，需要一定的专业知识；C题常常涉及到时间序列、机器学习；D题一般是运筹学/网络科学，图论、优化问题，涉及到的概念多；E、F题一般是评价或决策，自圆其说即可

130.被围绕的区域图论dfs/bfsdfs代码框架voiddfs(参数){if(终止条件){存放结果;return;}for(选择：本节点所连接的其他节点){处理节点;dfs(图，选择的节点);//递归回溯

vectord;尾部增加元素：d.push_back(……);元素个数：d.size()数组方括号操作：d[i]尾部删除元素：d.pop_back(……);清空数组：d.clear();树树的概念：c++图论

例如图论中的最小生成树算法、单源最短路径算法Dijkstra，

网络关系生成步骤1：在项目文件中导入networkx和matplotlib.pyplot。importnetworkxasnximportmatplotlib.pyplotasplt步骤2：使用networkx生成图表。步骤3：现在使用networkx.drawing的draw()函数来绘制图形。步骤4：使用matplotlib.pyplot的savefig(“filename.png”)函数将绘

算法设计：Prim算法从顶点开始着手。从一个顶点开始，然后放入到树的集合中，然后重复做如下事情：(1)、找最新的顶点到其他顶点的所有边，这些顶点不能在树的集合中，把这些放入优先级队列。(2)、找到权值最小的边把它和它所到达的顶点放入树的集合中。重复上述操作直到所有的顶点都在树中，程序结束。Graph_mstw.javapackagecom.mapbar.structure;/****ClassGr

寻找两个顶点之间的最短路径规则，总是派遣一个代理人到下一个城市，代理人的工作是记录源点到其它城市费用最小信息。计算费用,构造一个数组，保持从源点到其他顶点的最短距离。在算法执行的过程中这个距离是变化的。直到最后，它存储了从源点开始的真正最短距离。packagecom.mapbar.structure;/***ClassGraph_Dijkstra.java*DescriptionDijkstra最

最小生成树：E=V-1无权图的最小生成树不必关心边的长度，而是要找到最少数量的边。最小生成树于搜索算法几乎是相同的，同样可以给予深度优先搜索和广度优先搜索。DFS算法访问所有的顶点，但只访问一次，绝不会两次访问同一个顶点。当看到某条边将要到达一个已访问的顶点，它就不会走这条边。因此DFS算法走过整个图的路径必定是最小生成树。对dfs算法的改进，只是在else里面输出了当前顶点publicvoidm

而这种层序遍历方式就是图论中的广度优先遍历，只不过我们应用在二叉树上。size指的是每一层的元素代码如下：vector>result;queue

797.所有可能的路径-力扣（LeetCode）给你一个有n个节点的有向无环图（DAG），请你找出所有从节点0到节点n-1的路径并输出（不要求按特定顺序）graph[i]是一个从节点i可以访问的所有节点的列表（即从节点i到节点graph[i][j]存在一条有向边）。示例1：输入：graph=[[1,2],[3],[3],[]]输出：[[0,1,3],[0,2,3]]解释：有两条路径0->1->3和

文章目录图的基本概念有向边和无向边简单图有向图和无向图完全图稀疏图和稠密图邻接顶点：顶点的度：权路径与路径长度：简单路径与回路子图连通图和强连通图连通分支生成树与最小生成树有向树生成森林图的基本概念从逻辑结构上讲，图是一种典型的非线性结构。图（Graph）是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成的，通常表示为G（V,E）,其中,G表示—个图，V是图G中顶点的集合，E是图G中边的集合。其中：顶点

树的性质与遍历树者，千载之长存也。树的性质与遍历树的性质：树的遍历：树的性质：无向连通性树是一个无向连通图，也就是说，任意两个节点之间存在唯一的路径。无回路树不包含任何回路或环，也就是说，不存在任何节点能够经过若干条边回到自身。N-1条边一个树由N个节点组成，其中有N-1条边连接这些节点。唯一路径在树中，任意两个节点之间存在唯一的路径，也就是说，从树的根节点出发，可以通过唯一的路径到达任意一个节点

文章目录哈希双指针滑动窗口子串普通数组矩阵链表二叉树图论回溯二分查找栈堆贪心算法动态规划多维动态规划技巧哈希双指针移动零classSolution{publicvoidmoveZeroes(int[]nums

基于关联规则与可平面图的商品摆放规划摘要:本文先对northwind数据库介绍与数据描述与简单分析(数据异常值处理,订单地址的文本挖掘)，然后对购买的商品使用关联规则算法，进行关联分析与商品的购买情况分析，由关联规则的发现结果，使用图论方法分析商品的摆放图

文章目录基础定义匹配二分图二分图的矩阵覆盖交错路与增广路匈牙利算法饱和X的匹配不管X、Y求最大匹配KM算法可行顶点标号、相等子图相等子图的若干性质KM算法的正确性基于以下定理：算法流程描述1描述2基础定义匹配匹配：给定一个无向图G=G=G=，一个匹配是一个边的子集合M⊆EM\subseteqEM⊆E，且满足对所有顶点v∈Vv\inVv∈V，MMM中至多有一条边与vvv关联。对匹配MMM中的每条边e

文章目录前言0、题目一、暴力查找二、二分查找三、有序二叉树总结（代写匿名信）前言很明显小艺的口红问题是考的是查找算法，对于这种一次性查找，直接暴力就行了，当然咱是为了学习，所以用来练练各种查找，基础是二分查找法！其它方法大多基于二分查找改进的。更高级的二叉排序树查找，B树、B+树啥的，也统统都得排序。这里用暴力法、二分法、二叉排序树这三种有代表性的方法来解。嗯~这个题目测试数据应该有问题，反正我0

谱聚类谱聚类思想谱聚类的思想来源于图论，它把待聚类的数据集中的每一个样本看做是图中一个顶点，这些顶点连接在一起，连接的这些边上有权重，权重的大小表示这些样本之间的相似程度。

拼图论者认为，所谓知识，应该是一张完整、巨大而瑰丽的宏伟图像。你

  散射搜索法(Scattersearch,SS)作为一种新兴的演化算法已成功应用到很多领域，如分配、图论、商业软件以及线性排序等问题，目前已成为组合优化问题求解的一个有效方法。

扩展欧几里得算法：前言：学了两周数据结构发现数论图论忘光了，所以回来补一下，顺便写下笔记。

目录最短路问题正边权-Dijkstra算法(朴素版)正边权-Dijkstra算法（堆优化版）最短路问题最短路问题分类：图论的问题难点在于从问题中找到对应的方法，难在分析处本质，这需要多做题，做过类似的，

目录今日知识点：求数的重心先dfs出d[1]和cnt[i]，然后从1进行dp求解所有d[i]两两点配对的建图方式，检查是否有环无向图欧拉路径+路径输出topo+dp求以i为终点的游览城市数建立分层图转化盈利问题成求最长路会议（模板题）医院设置虫洞无序字母对旅行计划最优贸易会议（模板题）思路：补充：首先，阅读题目可以看出来，这道题目实际上就是求树的重心。树的重心：找到一个点，其所有的子树中最大的子树

基于网络的统计（NBS）是对大脑图进行统计推断的著名工具，它将基于团簇水平的置换检验和连通分量的图论相结合，控制大规模单变量分析中的家族错误率。

数学基础微积分《高等数学》线性代数《线性代数》概率统计《概率论与数理统计》信息论《信息论基础》（机械工业出版社）集合论和图论《离散数学》博弈论《博弈论》（中国人民大学出版社）张量分析现代几何计算机基础计算机原理程序设计语言操作系统分布式系统算法基础机器学习算法机器学习基础

一、概念准备MST最小生成树算法是一种图论的算法。连通图：无向图中，任意两个顶点都有路径相通。强连通图：有向图中，任意两个顶点都有路径相通。

其中，最小生成树是一种常见的数据结构，它在图论中扮演着重要的角色。本篇博客将深入介绍

生成树专题coverby一堆大佬的博客百度百科等#%￥%~反正不是我写的首先让我们先了解一下生成树的概念生成树在图论中，如果连通图的一个子图是一棵包含的所有顶点的树，则该子图称为G的生成树(SpanningTree

文章目录一、题目排序题目描述输入格式输出格式样例#1样例输入#1样例输出#1样例#2样例输入#2样例输出#2样例#3样例输入#3样例输出#3提示二、题解基本思路：代码一、题目排序题目描述一个不同的值的升序排序数列指的是一个从左到右元素依次增大的序列，例如，一个有序的数列A,B,C,DA,B,C,DA,B,C,D表示Ausingnamespacestd;#defineIOSios::sync_wit

而这种层序遍历方式就是图论中的广度优先遍历，只不过我们应用在二叉树上。使用队列实现二叉树广度优先遍历，动画如下：这样就实现了层序

这篇文章主要来介绍几种构建生态廊道的概念、方法和工具的本质上的异同点，包括MCR，LCP，MSPA,Guidos，Graphab,Linakgemapepr,图论，电路理论，circuitscape..

B3610[图论与代数结构801]无向图的块题解202320232023，再见。202420242024，你好！解法其实就是统计点双连通分量的个数。需要注意的是，孤立点在这里不被看作块。

一、程序员的数学入门书籍1、程序员的数学第2版(2020.04)2、程序员的数学思维修炼（趣味解读）3、程序员的数学4：图论入门（2022.06）4、数学女王的邀请初等数论入门(2020.07)5、概率入门在不确定的世界作出理性选择的

题目：1207.大臣的旅费-AcWing题库思路：dfs求树的直径。代码：#include#include#includeusingnamespacestd;constintN=100100;structEdge//边的id以及长度{intid,w;};vectorNode[N];//存储结点Node[i]相连的所以边另一端的结点编号以及边的长度intdist[N];//距离起始结点的距离void

在任意一个网络N=(X，Y，I，A，c)中，最大流的值等于最小割的容量。在任意6个人的集会上，要么有3个人互相认识，要么有3个人互不认识。若G为无向简单图，则图G的边数ε，点数v之间有：ε<=(v2)ε<=\binom{v}{2}ε<=

图分析算法，以图论为驱动，进行算法优化，结合应用工程，业务形态研究，不同领域场景模拟不同网络结构，通过自由刻画网络图形关系，验证结构合理性，如边的有向和无向及权重，从而辅助分析图形关系、图结构分析、网络结构分析等研

今天，让我们一起深入研究一项在图论领域中备受推崇的算法——Dijkstra算法。如果你对路径规划、网络优化或者算法设计感兴趣，那么Dijkstra算法将为你揭示计算机科学中的一片神秘面纱。

2简介图划分（GraphPartitioning）是图论中的一个重要问题，旨在将一个图分割成多个部分或子图，使得划分后的子图之间的连接尽可能稀疏，而划分内部的连接尽可能稠密，这样能够实现分布式的应用。

数据结构大作业，基于图论中的最小生成树的图像分割。一个很古老的算法，精度远远不如深度学习算法，但是对于代码能力是一个很好的锻炼。