前言 之前一直想不明白dfs的时间复杂度是怎么算的,前几天想了下大概想明白了,现在记录一下. 存图方式都是链式前向星或邻接矩阵.主要通过几道经典题目来阐述dfs时间复杂度的计算方法. $n$是图中结点的个数,$e$是图中边的个数. 深度优先遍历图的每一个结点 时间复杂度为:链式前向星:$O\left( n + e \right)$:邻接矩阵:$O\left( n \right)$ 给定我们一个图(链式前向星存储),通过深度优先遍历的方式把图中每个结点遍历一遍. 首先,图中每个结点最多被遍历一次,

graphdfsbfs 1.clone graph2.copy list with random pointer3.topological sorting4.permutations5.subsets6.n queens7.subsetsII 8.palindrome partitioning9.combination sum10.combination sumII11.word ladder 12.word ladderII 克隆图:先克隆点,再克隆边. 宽度优先搜索有模板,以后告诉了图中的一

DFS与N皇后问题 DFS 什么是DFS DFS是指深度优先遍历也叫深度优先搜索. 它是一种用来遍历或搜索树和图数据结构的算法 注:关于树的一些知识可以去看<树的概念及基本术语>这篇文章 它会不断地沿着节点的深度方向(该深度方向为其邻接点的方向)进行遍历 DFS如何实现 DFS主要步骤有以下几步 访

题目链接 题意:给一个由“.”组成的联通区域,求再添加k个‘#'以后还是联通区域的方案. 分析:做题的时候犯二了,用DFS,一直搜到边缘,然后从边缘依次往回 回溯,回溯的过程中填充’#‘ 一直填充k个. 因为在搜索的过程中,一直都是vis[][]标记的,所以时间复杂度最多只是搜了所有的边,即500*500*4. DFS搜索的时间复杂度,取决于边的个数. #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #i

Problem Description ztr loves lucky numbers. Everybody knows that positive integers are lucky if their decimal representation doesn't contain digits other than 4 and 7. For example, numbers 47, 744, 4 are lucky and 5, 17, 467 are not. Lucky number is

http://codeforces.com/contest/812/problem/B [题意] 有一个n*m的棋盘,每个小格子有0或1两种状态,现在要把所有的1都变成0,问最少的步数是多少?初始位置在左下角,只有把下面一层的1都变成0后才可以到上一层,只有在每层的最右边和最左边可以向上走(up),否则只能左右移动(left or right).只要经过1,就可以把1变成0,只要把最后一个1,就可以立即停止操作. [Accepted] #include <iostream> #include

终于到二叉树了,每次面试时最担心面试官问题这块的算法问题,所以接下来就要好好攻克它~ 关于二叉树的定义网上一大堆,这篇做为二叉树的开端,先了解一下基本概念,直接从网上抄袭: 先了解下树的概念,balabala~~: 更通俗的定义: 而二叉树就是树结构的一个经典树,也是要讨论的主题,下面再来看下二叉树的定义: 而用二叉树主要是用来干嘛呢?上次不是学习过了一个利用递归实现折半查找的算法(http://www.cnblogs.com/webor2006/p/7182756.html)么?而当时实现的前

找到一棵dfs搜索树,给每条非树边一个随机非0权值,每条树边为所有经过它的树边的权值的异或. 那么有2种情况是合法的: 1.一条边权值为0,一条边权值非0. 2.两条边异或和为0. 排序后统计即可,时间复杂度$O(m\log m)$. #include<cstdio> #include<algorithm> const int N=2010,M=100010; int n,m,i,j,e[M][2],g[N],v[M<<1],w[M<<1],nxt[M<

对于一个连通块,取一个点进行dfs,得到一棵dfs搜索树,则这棵树的深度不超过10,且所有额外边都是前向边. 对于每个点x,设S为三进制状态,S第i位表示根到x路径上深度为i的点的状态: 0:选了 1:没选,且没满足 2:没选,且已满足 设f[i][j]表示考虑根到x路径上深度为i的点时这些点的状态为j时的最小费用,然后按DFS序进行DP即可. 时间复杂度$O((n+m)3^{10})$,空间复杂度$O(10\times3^{10})$. #include<cstdio> const int

洛谷割点模板题--传送门 割边:在连通图中,删除了连通图的某条边后,图不再连通.这样的边被称为割边,也叫做桥.割点:在连通图中,删除了连通图的某个点以及与这个点相连的边后,图不再连通.这样的点被称为割点.DFS搜索树:用DFS对图进行遍历时,按照遍历次序的不同,我们可以得到一棵DFS搜索树. 树边:在搜索树中的蓝色线所示,可理解为在DFS过程中访问未访问节点时所经过的边,也称为父子边回边:在搜索树中的橙色线所示,可理解为在DFS过程中遇到已访问节点时所经过的边,也称为返祖边.后向边观察DFS搜索

摘要 随着信息技术的不断发展,人类可以很容易地收集和储存大量的数据,然而,如何在海量的数据中提取对用户有用的信息逐渐地成为巨大挑战.为了应对这种挑战,数据挖掘技术应运而生,成为了最近一段时期数据科学的和人工智能领域内的研究热点.数据集中的频繁模式作为一种有价值的信息,受到了人们的广泛关注,成为了数据挖掘技术研究领域内的热门话题和研究重点. 传统的频繁模式挖掘技术被用来在事务数据集中发现频繁项集,然而随着数据挖掘技术应用到非传统领域,单纯的事务数据结构很难对新的领域的数据进行有效的建模.因此,频繁

Tarjan求有向图强连通详解 注*该文章为转发,原文出处已经不得而知 :first-child { margin-top: 0; } blockquote > :last-child { margin-bottom: 0; } img { border: 0; max-width: 100%; height: auto !important; margin: 2px 0; } table { border-collapse: collapse; border: 1px solid #bbbbb

Network Time Limit: 5000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 10371   Accepted: 3853 Description A network administrator manages a large network. The network consists of N computers and M links between pairs of computers. Any pair of computers

题目1 : 连通性·一 时间限制:10000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 还记得上次小Hi和小Ho学校被黑客攻击的事情么,那一次攻击最后造成了学校网络数据的丢失.为了避免再次出现这样的情况,学校决定对校园网络进行重新设计. 学校现在一共拥有N台服务器(编号1..N)以及M条连接,保证了任意两台服务器之间都能够通过连接直接或者间接的数据通讯. 当发生黑客攻击时,学校会立刻切断网络中的一条连接或是立刻关闭一台服务器,使得整个网络被隔离成两个独立的部分. 举个例子,对于以下

在此大概讲一下初学Tarjan算法的领悟( QwQ) Tarjan算法 是图论的非常经典的算法 可以用来寻找有向图中的强连通分量 与此同时也可以通过寻找图中的强连通分量来进行缩点 首先给出强连通分量的定义: 若在有向图G中 存在u到v的路径的同时也存在v到u的路径 则称u与v是强连通的 若G中所有点之间两两之间是强连通的则称G为一个强连通图 一个有向非强连通图的极大强连通子图称为强连通分量 极大强连通子图:G是一个极大强连通子图 当且仅当G是一个强连通图 同时不存在另一个强连通图G'使G是它的真

割点与桥 题目描述 给定一张无向图G(V,E),你需要找出所有的割点与桥. 输入 第一行给出两个正整数V,E. 接下来E行每行两个正整数x,y,表示有一条连接x,y的边. 输出 输出共2行,第一行输出所有割点的编号,第二行输出所有桥的编号. 样例输入 7 8 1 2 1 3 1 7 2 3 3 4 3 5 4 5 5 6 样例输出 1 3 5 3 8 提示 割点与桥的定义: 割点:若删掉某点后,原连通图分裂为多个子图,则称该点为割点. 割边(桥):删掉它之后,图必然会分裂为两个或两个以上的子图.

动态规划 1.背包问题 (1)01背包 ,n) DFR(v,V,C[i]) F[v]=max(F[v],F[v-C[i]]+W[i]); } //初始化时 //若背包不一定装满F全初始化为0 //若装满 F[0]=0 其他为-inf   (2)全然背包 ,n) FOR(v,C[i],V) {F[v]=max(F[v],F[v-C[i]]+W[i]);} } (3)多重背包 ; ZeroOnePack(C[i]*M[i],W{i]*M[i]) } }   //O(VN) 单调队列? ? (4)多重

tarjan求割边割点 内容及代码来自http://m.blog.csdn.net/article/details?id=51984469 割边:在连通图中,删除了连通图的某条边后,图不再连通.这样的边被称为割边,也叫做桥.割点:在连通图中,删除了连通图的某个点以及与这个点相连的边后,图不再连通.这样的点被称为割点.DFS搜索树:用DFS对图进行遍历时,按照遍历次序的不同,我们可以得到一棵DFS搜索树. 树边:在搜索树中的蓝色线所示,可理解为在DFS过程中访问未访问节点时所经过的边,也称为父子边

做有挑战的事情,就从这里开始. 忘记这本书现在在哪儿了,以前还以为能祖祖辈辈留传,现在只能借助 Nowcoder 了.Now coder,Forever thinker. 想以自以为最优美的 code 来体现算法与数据结构的美. 题目:二维数组中的查找 题解:拿左下角 $(rowCount - 1, 0)$ 为起点,如果 $target >a[i][j]$,那么第 $0$ 列就无效了,小于的话,最后一行就无效了,就这样每次删除一行或者一列. 时间复杂度:$O(n + m)$ 注意:这题最暴力的做

在图形结构中,结点之间的关系可以是任意的. 一.图 图由定点(vertex)和边(edge)两个有限集合组成: Graph=(V,R) V是定点集,R={E},E是边集. 有向图(directed network):从一个顶点指向另一个顶点.用有序对<u,v>表示 无向图:用无序对(u,v)代替有序对. 有向网:有向图的边上有正的权值. 无向网:无向图的边上有正的权值. n为图中顶点数,e为图中边数,不考虑顶点到自身的边: (1)对无向图而言, e在[0,n(n+1)/2]范围内.满边称为完全

昨天没时间写,今天补下. 昨天学的强连通分支,桥和割点,基本的网络流算法以及Dinic算法: 强连通分支 定义:在有向图G中,如果任意两个不同的顶点 相互可达,则称该有向图是强连通的. 有向图G的极大强连通子图称为G的强连 通分支. 有向图强连通分支的Tarjan算法 做一遍DFS,用dfn[i]表示编号为i的节点在DFS过程中的访问序号(也可以叫做开始时间).在DFS过程中会形成一搜索树.在搜索树上越先遍历到的节点,显然dfn的值就越小.dfn值越小的节点,就称为越“早” . 用low[i]表