【图论】吸吸吸国宝镇帖目录【图论】理论题解【搜索】【并查集】【最小生成树】【最短路】【拓扑排序】【二叉树】【简单图】【最小割】理论图论入门一图论入门二图论入门三图论入门四图论入门五图论入门六图论入门七-

作者推荐视频算法专题本博文涉及知识点深度优先搜索树图论分类讨论LeetCode2973.树中每个节点放置的金币数目给你一棵n个节点的无向树，节点编号为0到n-1，树的根节点在节点0处。

作者推荐【深度优先搜索】【树】【图论】2973.树中每个节点放置的金币数目本文涉及知识点动态规划汇总LeetCode1416.恢复数组某个程序本来应该输出一个整数数组。

图论常见类型的图二分图判定：染色法。性质：可以二着色。无奇圈。BFS&DFS树的直径模板两遍dfs/bfs，证明时反证法的核心是用假设推出矛盾。

一、最小生成树算法稠密图使用prim算法，稀疏图使用kruskal算法二、prim算法求最小生成树prim和dijkstra算法类似，都是找到符合某种条件的点，然后更新。prim使用到已经构成的部分最小树所有结点中最小的距离。dijkstra算法是使用到起点最小的距离。#include//858prim最小生成树（稠密图做法）usingnamespacestd;constintN=210,INF=

基环树众所周知，N个点的树有N-1条边。若在树上任意添加一条边，则会形成一个环。除了环之外，其余部分由若干棵子树构成。我们把这种N个点N条边的连通无向图，即在树上加一条边构成的恰好包含一个环的图，称为“基环树”。如果不保证连通，那么N个点N条边的无向图也可能是若干棵基环树组成的森林，简称为“基环树森林”。在有向图中，我们也有类似的概念。N个点、N条边、每个节点有且只有一条入边的有向图就好像以“基环

#include#includeusingnamespacestd;intn,d,k;intconstN=1000010;typedefpairpii;boolst[N];intcnt[N];piilogs[N];intmain(){cin>>n>>d>>k;for(inti=1;i>logs[i].first>>logs[i].second;}sort(logs+1,logs+1+n);for(

不同路径可以图论中的深度优先搜索，可以将每一次的选择抽象为二叉树的两个子节点，这样所有的路径集合就被抽象成了一棵二叉树，求的路径数目就是二叉树叶子节点的数目。

--点击进入刷题地址引言在算法的广阔天地中，图论是一个非常重要的领域。图论问题常常涉及到节点之间的连接关系和路径问题，而最短路径问题则是其中的经典之一。

DFS排列数字#includeusingnamespacestd;constintN=10;inta[N],b[N];intn;voiddfs(intu){if(u>n){for(inti=1;i>n;dfs(1);return0;}n-皇后问题#includeusingnamespacestd;constintN=20;charg[N][N];inta[N],b[N],c[N];intn;voi

做本题之前最好先做了LeetCode：207课程表，见本人另一篇博客http://t.csdnimg.cn/vSXgN题目现在你总共有numCourses门课需要选，记为0到numCourses-1。给你一个数组prerequisites，其中prerequisites[i]=[ai,bi]，表示在选修课程ai前必须先选修bi。例如，想要学习课程0，你需要先完成课程1，我们用一个匹配来表示：[0,

基于DFS求无向连通图的环对于每一个连通分量，如果无环则只能是树，即：边数＝结点数－1只要有一个满足边数>结点数－1原图就有环，环的个数为：边的个数-顶点个数+1；publicMap>getRings(){//用来记录结点访问状态的数组，0----还未访问；1-----正在进行访问2------------已访问完visit=newint[nVerts];//记录当前结点已经访问过的结点，并记录了

[题目概述]有N个瓶子，编号1∼N，放在架子上。比如有5个瓶子：21354要求每次拿起2个瓶子，交换它们的位置。经过若干次后，使得瓶子的序号为：12345对于这么简单的情况，显然，至少需要交换2次就可以复位。如果瓶子更多呢？你可以通过编程来解决。输入格式第一行包含一个整数N，表示瓶子数量。第二行包含N个整数，表示瓶子目前的排列状况。输出格式输出一个正整数，表示至少交换多少次，才能完成排序。数据范围

一、理论基础图DFS：一个方向一直搜，搜不下去了，再换方向publicvoiddfs(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，撤销处理结果}}BFS：先把本节点所连接的所有节点遍历一遍，走到下一个节点的时候，再把连接节点的所有节点遍历一遍。publicvoidbfs(){Deque();deque初

目录一，普通子图禁图二，Turan问题三，Turan定理、Turan图1，Turan定理2，Turan图四，以完全二部图为禁图的Turan问题1，最大边数的上界2，最大边数的下界五，以偶圈为禁图的Turan问题六，Ramsey问题1，Ramsey定理2，Ramsey问题一，普通子图禁图参考普通子图普通子图禁图指的是，给出一些具体的图，描述某个图不以这些具体的图作为普通子图。二，Turan问题给出一

题目你这个学期必须选修numCourses门课程，记为0到numCourses-1。在选修某些课程之前需要一些先修课程。先修课程按数组prerequisites给出，其中prerequisites[i]=[ai,bi]，表示如果要学习课程ai则必须先学习课程bi。例如，先修课程对[0,1]表示：想要学习课程0，你需要先完成课程1。请你判断是否可能完成所有课程的学习？如果可以，返回true；否则，返

一、最短路问题1、对于稠密图，由于朴素版的dijkstra算法与边数无关使用这种算法的复杂度较低。稀疏图用堆优化版的算法；单源最短路中存在负权边用SPFA算法通常较好；多源用floyd算法；难点：如何建图，抽象为最短路问题。二、朴素版dijkstra算法由于稠密图用这种算法，邻接矩阵存图，注意把g初始化为0x3f；st保存每个数组的状态，#include//849dijkstra最短路usingn

引言在图论和计算机科学中，深度优先搜索（DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。与广度优先搜索（BFS）不同，DFS沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深地搜索树的分支。

红与黑3、1题目描述3、2题解关键思路与解答3、2、1dfs题解代码3、2、2bfs题解答案四、交换瓶子4、1题目描述4、2题解关键思路与解答本篇文章针对蓝桥杯比赛的考点，列出双指针、BFS和DFS与图论的相关习题以及知识点的解释

题目：1238.日志统计题解：双指针。#includeusingnamespacestd;typedeflonglongLL;typedefpairPII;constintN=1e5+10;intn,d,k;PIIa[N];//queueq[N];intct[N];boolsta[N];intmain(){cin>>n>>d>>k;for(inti=0;i=d+a[i].first){ct[a[i

https://www.bilibili.com/video/BV1q64y1X7jS?from=search&seid=14963115715463379134&spm_id_from=333.337.0.0目录邻接表存图模板一般搜索算法的流程框架邻接表存图模板#includeusingnamespacestd;intN,M;structEDGE{intu,v,len;EDGE*nex;//..

☀️短短几行代码，凝聚无数前人智慧；一个普通循环，即是解题之眼☀️  二分，贪心，并查集，二叉树，图论，深度优先搜索(dfs)，宽度优先搜索（bfs），数论，动态规划等等，路漫漫

这里是目录双指针+BFS+图论双指针日志统计暴力做法双指针优化BFS献给阿尔吉侬的花束图论交换瓶子暴力做法置换群算法双指针+BFS+图论双指针日志统计来源：第九届蓝桥杯省赛C++B组,第九届蓝桥杯省赛JAVAB

目录2图论2.1图的概念（1）图的定义（2）图的基本术语2.2图的存储结构（1）邻接矩阵（2）邻接表存储方法（3）简化的连接表【题1】LeetCode997：找到小镇的法官2.3图的遍历【题2】LeetCode100

点击蓝字关注我们图论算法在计算机科学中扮演着很重要的角色，它提供了对很多问题都有效的一种简单而系统的建模方式。很多问题都可以转化为图论问题，然后用图论的基本算法加以解决。

DFSDFS的结果就是一颗搜索树，只不过每次只记录眼前的分支,然后通过栈回溯到上一个节点再往下朝另一个方向搜索，绘出所有轨迹就是一棵搜索树。排列数字问题#includeusingnamespacestd;constintN=8;intn,path[N];boolst[N];voiddfs(intu){if(u==n){for(inti=0;i>n;dfs(0);return0;}经典N皇后问题#i

一、双指针1.AcWing1238.日志统计分析思路前一区间和后一区间有大部分是存在重复的我们要做的就是利用这部分来缩短我们查询的时间并且在使用双指针时要注意对所有的博客记录按时间从小到大先排好顺序因为在有序的区间内才能使用双指针记录两个区间相差相当于把一个有序的时间序列进行每次递增1的划分代码实现#include#include#definexfirst#defineysecondusingna

深入理解拓扑排序：从基础到应用I.引言A.拓扑排序的定义与背景拓扑排序是图论中一项重要的算法，主要用于处理有向图中节点之间的依赖关系。

目录前言1图论基础概念1.1节点度1.2度分布1.3邻接矩阵2探索图的高级概念2.1最短路径的关键性2.2图的直径与平均路径的意义2.3循环与路径类型的多样性3深入探讨图的广泛应用领域3.1知识图谱的知识管理

一般RCNN（区域CNN就是这个思路）自下而上：先检测keypoint，然后根据热力图、点与点之间连接的概率，根据图论知识，基于PAF（部分亲和字段）将关键点连接起来，将关键点分组到人。

在图论中，Hamilton路径是一种经过图中每个顶点恰好一次的路径。

题目链接：HDUOJ4738Caocao’sBridges题目描述：给定一个无向图，你可以选择最多删除一条边，删除边的代价是边的边权（特殊地，删除一条边权为0的边的代价是1），问最小代价使得图不连通。如果无论如何图都是连通的，那么则输出-1。题解：题目也就是需要我们求一条桥边，这个桥边所拥有的边权最小。我们只需要求出所有的桥边，然后对边权取一个最小值即可（需要注意边权为0的边我们要将其变成边权为1

题目链接：POJ2117Electricity题目描述：给定一张无向图，问删除一个结点后最多会有多少个强连通分量。题解：我们用scc表示初始的图中有多少个强连通分量，该值可以通过DFS计算出来。接下来我们只需要计算出删除每个割点会增加的强连通分量个数cnt即可，答案即为cnt+ans，对于一个强连通分量中的非根结点，用son表示有多少个子结点能够返回到当前结点或者当前结点之前遍历的结点，那么不难发

题解：求割点可以通过Tarjan算法来解决，我们接下来考虑删除一个割点后会产生多少个联通块。在Tarjan算法中，我们判断一个点是否是割点是通过其子结点能否回到遍历过的结点来判断。

题目链接：LuoguP5058[ZJOI2004]嗅探器题目描述：给定一张无向图，以及两个点s,t，你需要找到一个点（这个点不能是s或t），这个点被所有s,t之间的路径所经过。如果不存在这样的点，输出Nosolution。如果有多个这样的点，输出编号最小的。题解：我们很容易发现要删除的点一定是割点（按照题意，删除后，s与t不能进行通信，这说明强连通分量增加了）。我们只需要考虑哪些割点是满足条件的。

作者推荐【动态规划】【状态压缩】【2次选择】【广度搜索】1494.并行课程II本文涉及知识点动态规划汇总LeetCode1928.规定时间内到达终点的最小花费一个国家有n个城市，城市编号为0到n-1，题目保证所有城市都由双向道路连接在一起。道路由二维整数数组edges表示，其中edges[i]=[xi,yi,timei]表示城市xi和yi之间有一条双向道路，耗费时间为timei分钟。两个城市之间可

网络神经科学领域一直在努力应对这些挑战，其中，图论技术是研究大脑网络的重要分支之一。最近，拓扑数据分析作为一种替代框架获得了更多的关注，

今天练习最小生成树时做到这样一个题1150.最小生成树计数-AcWing题库一个很裸的求最小生成树个数的题，搜题解发现矩阵树来求解很好，关于图论的结论一般证明都非常麻烦，而且我觉得会用就好，这里附上大佬的证明

离散数学——图论（笔记及思维导图）目录大纲内容参考大纲内容参考笔记来自【电子科大】离散数学王丽杰

一、DFS往深里搜，搜到叶子结点那里，回溯，到可以继续到叶子结点深搜的位置。1、回溯一定要恢复现场2、定义一个与当前递归层数有关的终止条件（题目要求的东西）3、每层都用循环判断是否存在可以dfs的路输出数字组合#include//842排列数字按照字典序将n个数usingnamespacestd;constintN=1e5+10;intpath[N];//记录走过的路径intst[N];//用来记

邻接表3.连通块问题（邻接矩阵）4.无权图最短路问题基本概念1.生活中的图：交通路线图、电路图、网络拓扑图...2.数据结构中的图：图的定义：图是由一些顶点V和连线E构成的集合，记为G=（V,E）解决图论问题对现

4979.合适的环-AcWing题库给定一个n个点m条边的无向图。图中不含重边和自环。请你在图中选出一个由三个点组成的环。设图中一共有x条边满足：不在选择的环内，且与选择的环内某个点相连。我们希望通过合理选环，使得x的值尽可能小。请你输出x的最小可能值。输入格式第一行包含两个整数n,m。接下来m行，每行包含两个整数a,b，表示点a和点b之间存在一条无向边。输出格式如果存在满足条件的环，则输出x的最

搜索与图论一搜索与图论一DFS和BFS1.深度优先搜索DFS2.宽度优先搜索BFS树与图的遍历.拓扑排序1.树与图的存储2.树与图的深度优先遍历3.树与图的宽度优先遍历4.拓扑排序搜索与图论一DFS和BFS1

基环树其实并不是树，是指有n个点n条边的图，我们知道n个点n-1条边的连通图是树，再加一条边就会形成一个环，所以基环树中一定有一个环，长下面这样：由基环树可以引申出基环内向树和基环外向树基环内向树如下，特点是每个点的出度为1基环外向树如下，特点是每个点的入度为1下面放点题，做到相关题目随时更新基环树+组合数学CF1454ENumberofSimplePaths先记录环上的点，每个环上的点引出去的子

【概述】Kosaraju算法是最容易理解，最通用的求强连通分量的算法，其关键的部分是同时应用了原图G和反图GT。【基本思想】1.对原图G进行DFS搜索，计算出各顶点完成搜索的时间f2.计算图的反图GT，对反图也进行DFS搜索，但此处搜索时顶点的访问次序不是按照顶点标号的大小，而是按照各顶点f值由大到小的顺序3.反图DFS所得到的森林即对应连通区域。原图原图进行DFS反图反图进行DFS上面提及原图G

本节介绍如何使用DFS对有向无环图进行拓扑排序，以及求强连通分量的算法。目录一拓扑排序二拓扑排序的实现三强连通分量参考一拓扑排序什么是拓扑排序呢？对于一个有向无环图G=(V,E)，拓扑排序是G中所有结点的一种线性次序，满足：如果图G包含边(u,v)，则结点u在拓扑排序中处于结点v的前面。拓扑排序可以理解为一系列要处理的事件的先后的顺序。边(u,v)代表完成v必须先完成u。注意的是：如果图G包含环路

割点：1.无向图2.删去这个点及其所连边后，图不再联通点双连通图：1.无向图2.没有割点（删去任意一个点图仍联通）点双联通分量：无向图G中所有子图G’如果G’1.是点双联通子图2.不是其他点双联通子图的真子集，则G’是G的极大点双联通子图，也称点双联通分量。桥（割边）：1.无向图2.删此边（不删其连着的点），剩下的图不再联通边双连通图：1.无向图2.删任意一边，剩下的图仍联通边双联通分量：无向图G

前言图的难点主要在于图的表达形式非常多，即数据结构实现的形式很多。算法本身不是很难理解。所以建议精通一种数据结构后遇到相关题写个转换数据结构的接口，再套自己的板子。邻接表板子（图的定义和生成）publicclassGraph{publicHashMapnodes;//点集，第一个参数是点的编号。和Node类中的value一致。不一定是Integer类型的，要看具体的题，有的题点编号为字母。publ

搜索与图论一、DFS①排列数字②n-皇后问题（还没写）二、BFS①走迷宫②八数码（还没写）三、树与图的深度优先遍历（树的重心）四、树与图的广度优先遍历（图中点的层次）五、有向图的拓扑序列比较空间特点数据结构

简介本文为自己做的一部分图论题目，作为题单列出，持续更新。题单由题目链接和题解两部分组成，题解部分提供简洁题意，代码仓库：Kaiser-Yang/OJProblems。