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=

Question:Result:10266837Solve:一看到题，最短路板子题实锤，而且是无负权，那就Ploryd或者Dijkstra算法就ok首先存数据，那就直接用邻接矩阵就行，不同的点之间的权值记为无穷大观察数据范围

题目大意：给定一个值E求起点到终点的最多条路径使长度之和不超过Ek短路的A*算法……每个点有一个估价函数=g[x]+h[x]其中g[x]是从源点出发已经走了的长度h[x]是从这个点到汇点的最短路首先先在反图上跑一遍

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(

求最短路径(迪杰斯特拉算法)https://www.jianshu.com/p/ff6db00ad866图的最小生成树算法(Prim和Kruskal)https://www.jianshu.com/p/

题面分析每一种操作可以认为当前位置移动aaa个位置到达之后的位置，花费为bbb，也就是可以理解为从iii到(i+a)modn(i+a)modn(i+a)modn存在一条边，边权为bbb，那么就可以进行最短路来计算最小权值

ospf学习-----SPF最短路径算法转载链接：https://blog.csdn.net/xu119718/article/details/68067891姓名：罗学元学号：21181214375学院

基础定义1.1使用NavMesh的原因1.2什么是NavMesh2、NavMesh的使用方法2.1获取自上而下Topdownview视角地图2.2在NavMesh中进行查询以及随机产生可导航点2.3查找最短路径

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

Day14新年将至一、理论学习BFS的使用场景总结：层序遍历、最短路径问题(https://leetcode.cn/problems/binary-tree-level-order-traversal/

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

输入样例：23415x768输出样例19算法思路：通过移动x的位置，找出到达终点状态的最少次数，属于权值为1的最短路问题，用宽搜。

[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。

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。

目录题目描述题目分析分层图本题代码题目描述P4568[JLOI2011]飞行路线题目分析显然，这是一道最短路径的题目，我们可以选择DijkstraDijkstraDijkstra算法求解。

次短路径一、问题描述二、问题简析三、代码一、问题描述P2865[USACO06NOV]RoadblocksG二、问题简析如果求最短路径，我们很自然会想到DijkstraDijkstraDijkstra。

只要画出约束图，这类问题都可以准换为最短路径问题。注意：约束图是有向图。

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

Dijkstra算法Dijkstra算法是一个基于「贪心」、「广度优先搜索」、「动态规划」求一个图中一个点到其他所有点的最短路径的算法，时间复杂度O(n2)基本思路：从第一个点开始遍历，寻找与其最近的且没有确定最短路径的一个点

最短路–单源最短路–权为正,稠密图(邻接矩阵)–朴素dijkstra求源点:起点汇点:终点单源最短路,eg:从1号点到n号点最短路n:点的数量m:边的数量朴素Dijkstra:稠密图nm#include

给定一个n个点m条边的有向图，图中可能存在重边和自环，所有边权均为正值。请你求出1号点到n号点的最短距离，如果无法从1号点走到n号点，则输出−1。输入格式第一行包含整数n和m。接下来m行每行包含三个整数x,y,z，表示存在一条从点x到点y的有向边，边长为z。输出格式输出一个整数，表示1号点到n号点的最短距离。如果路径不存在，则输出−1。数据范围1≤n≤500,1≤m≤105,图中涉及边长均不超过1

当边长z都是非负数时，全局最小值不可能再被其他节点更新，故在第1步中选出的节点x必然满足:dist[x]已经是起点到x的最短路径。

步骤2、步骤3、步骤4写在一个for循环中例题Dijkstra求最短路I#include#includeusingnamespacestd;constint

仅作自己学习使用1蚁群算法相关知识点1.1蚁群算法的特点蚁群算法是一种模拟蚂蚁寻找食物的过程的仿生优化算法，理由是蚂蚁有能力在没有任何提示的情况下找到从巢穴到事物源的最短路径，并且能随环境的变化，适应性地搜索新的路径

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。

最短路径算法是算法课上的一项重要内容。周末看了网易公开课上的那门算法导论，从第17课开始讲关于图的问题。由于语言的关系，看的不是太明白。

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

终于考完试了，追赶一下葛葛的进度，今天复习一下最小生成树的内容，说是最小生成树，但其实蛮多最短路径的问题的，所以就一块练习一下。

在有向图的最短路径问题（一）中我们介绍了可以求任意两点间最短距离的Floyd算法，虽然Floyd算法实现起来简单，但是其效率较低（O(n**3)）。