题意: 给一个带权无向图,求其至少有3个点组成的环的最小权之和. 思路: (1)DFS可以做,实现了确实可以,只是TLE了.量少的时候应该还是可以水一下的.主要思路就是,深搜过程如果当前点搜到一个点访问过了,而其不是当前点的父亲,则肯定有环,可以更新答案.深搜过程要记录路径和,父亲,是否访问过等等信息,因为图可能有多个连通分量. #include <bits/stdc++.h> #define INF 0x7f7f7f7f #define pii pair<int,int> #de

广度优先查找无向无权图两点间最短路径,可以将图看成是以起点为根节点的树状图,每一层是上一层的子节点,一层一层的查找,直到找到目标节点为止. 起点为0度,与之相邻的节点为1度,以此类推. // 广度优先遍历查找两点间最短路径 breadthFindShortestPath(sourceId, targetId) { const { nodesKV } = this.chart.getStore(); let visitedNodes = []; // 出现过的节点列表 let degreeNode

图的遍历DFS 与树的深度优先遍历之间的联系 树的深度优先遍历分为:先根,后根 //树的先根遍历 void PreOrder(TreeNode *R){ if(R!=NULL){ visit(R); //访问根节点 while(R还有下一个子树T) PreOrder(T); //先根遍历下一棵子树 } } 新找到的相邻结点一定是没有访问过的. 先根遍历序列:1,2,5,6,3,4,7,8 图的深度优先遍历 bool visited[MAX_VERTEX_NUM]; //初始值都为false vo

图通常有两种表示方法: 邻接矩阵 和 邻接表 对于稀疏的图,邻接表表示能够极大地节省空间. 以下是图的数据结构的主要部分: struct Vertex{ ElementType element; //节点的名字 Edge *next;   //所包含的边组成的单链表的头指针 }; struct Edge{ int adj;  //节点的标号(0-number of nodes) Edge *next; }; 注意,实际应用中,节点都有名字,而不是数字,所以我们需要提供从名字到标号的映射. 最简单

首先,这里的图不是指的我们一般所说的图结构,而是大小为M*N的矩形区域(也可以看成是一个矩阵).而关于矩形区域的遍历问题经常出现,如“寻找矩阵中的路径”.“找到矩形区域的某个特殊点”等等之类的题目,在笔试的编程题中经常会出现.下面就这种类型的问题给出一个较为通用的模板: 利用深度优先搜索(DFS) #include<iostream> #include<unordered_map> #include<queue> #include<cstring> #inc

关于图的遍历,通常有深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS),本文结合一般的图结构(邻接矩阵和邻接表),给出两种遍历算法的模板 1.深度优先搜索(DFS) #include<iostream> #include<unordered_map> #include<queue> #include<cstring> #include<cstdlib> #include<cmath> #include<algorithm> #

A graph which is connected and acyclic can be considered a tree. The hight of the tree depends on the selected root. Now you are supposed to find the root that results in a highest tree. Such a root is called the deepest root. Input Specification: Ea

递归 + 标记 一个连通图只要DFS一次,即可打印所有的点. #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstdlib> #include <cstring> #include <malloc.h> using namespace std; const int VERTEX_NUM = 20; const int INFINITY = 0x7fffffff; // 最大int型数,表示权的无限

原创 图的遍历有DFS和BFS两种,现选用DFS遍历图. 存储图用邻接矩阵,图有v个顶点,e条边,邻接矩阵就是一个VxV的矩阵: 若顶点1和顶点5之间有连线,则矩阵元素[1,5]置1,若是无向图[5,1]也 置1,两顶点之间无连线则置无穷,顶点到顶点本身置0. 例如: 邻接矩阵为: 遍历思路: 随便选择一未访问过的顶点v1作为遍历起点,访问v1,再选择与v1连接的点v2作为起始点,访问v2: 再选择与v2连接的点作为起始点v3,访问v3,假设v3是孤立点,则v3不能往下访问,回溯到v2,再以v2

类型一:邻接表 题目一:员工的重要性 题目描述 给定一个保存员工信息的数据结构,它包含了员工唯一的id,重要度 和 直系下属的id. 比如,员工1是员工2的领导,员工2是员工3的领导.他们相应的重要度为15, 10, 5.那么员工1的数据结构是[1, 15, [2]],员工2的数据结构是[2, 10, [3]],员工3的数据结构是[3, 5, []].注意虽然员工3也是员工1的一个下属,但是由于并不是直系下属,因此没有体现在员工1的数据结构中. 现在输入一个公司的所有员工信息,以及单个员工id,

理论: 深度优先搜索(Depth_Fisrst Search)遍历类似于树的先根遍历,是树的先根遍历的推广: 广度优先搜索(Breadth_First Search) 遍历类似于树的按层次遍历的过程: java实现 Vertex.java package 图; public class Vertex{ String value; boolean isVisited; Vertex(String value) { this.value=value; this.isVisited=false; }

一．无向图 欧拉回路:每个顶点度数都是偶数 欧拉路:所有点度数为偶数,或者只有2个点度数为奇数 当然判连通性 hdu 1878 欧拉回路 两种判连通的方法 dfs #include <iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<vector> using namespace std; #define N 1010 int degree[N],n,m; bool visit[N]; vector&

#include<iostream> #include<iostream> #include<cstring> #include<queue> #include<cstdio> using namespace std; int m,n,maxn=0x7fffffff; ][]; ]={false}; queue<int>str; void BFS(int ); void DFS(int ); int main() { memset(s

#include <iostream> #include <boost/config.hpp> //图(矩阵实现) #include <boost/graph/adjacency_matrix.hpp> #include <boost\graph\graph_utility.hpp> #include <boost/graph/graph_traits.hpp> //图(链表实现) #include <boost/graph/adjacen

先正着走一次把所有可行路径标记出来,然后倒着走两条路径,一条是能向下就向下的路径,另一条能向右就向右. 如果这两条路径相交,那么(1,1)-(n,m)路径上比有个必经点,把这个必经点封上,答案是1,如果没有必经点答案是2,如果(1,1)-(n,m)不连通,答案是0 直接用递归dfs会爆栈.所以要用栈来代替递归 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define N 1000005 char mp[N]; int n,m; struct No

题目 It is vitally important to have all the cities connected by highways in a war. If a city is occupied by the enemy, all the highways from/toward that city are closed. We must know immediately if we need to repair any other highways to keep the rest

题意: N个中继站,相邻的中继站频道不得相同,问最少需要几个频道. 输入输出: Sample Input 2 A: B: 4 A:BC B:ACD C:ABD D:BC 4 A:BCD B:ACD C:ABD D:ABC 0 Sample Output 1 channel needed. 3 channels needed. 4 channels needed. 题意抽象+思路: 一张有N个点的无向图,对每个点进行染色,相邻的点颜色不得一致,最少需多少种颜色.DFS即可. 代码: <span s

Sparse Graph Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 262144/262144 K (Java/Others) Problem Description In graph theory, the complement of a graph G is a graph H on the same vertices such that two distinct vertices of H are adjacent if

Ehab's REAL Number Theory Problem 前置知识 质数 分解质因数 无向无权图最小环<讲> Ehab's REAL Number Theory Problem/onCF 给 \(n\) 个数 \(a_i\)(\(a_i\) 的因数个数不超过 \(7\)),求最少选出多少个数,使得乘积为完全平方.无解输出 \(-1\). 数据范围:\(1\le n\le 10^5\),\(1\le a_i\le 10^6\). 没想到一场普通的 \(\texttt{CF}\) 比赛能

数据结构之图 图(Graph) 包含 一组顶点:通常用V (Vertex) 表示顶点集合 一组边:通常用E (Edge) 表示边的集合 边是顶点对:(v, w) ∈E ,其中v, w ∈ V 有向边<v, w> 表示从v指向w的边(单行线) 不考虑重边和自回路 无向图:边是无向边(v, w) 有向图:边是有向边<v, w> 连通:如果从V到W存在一条(无向)路径,则称V和W是连通的 连通图(Connected Graph):如果对于图的任一两个顶点v.w∈V,v和w都是连通的,则称

图的表示方法主要有邻接矩阵和邻接表.其中邻接表最为常用,因此这里便以邻接表为例介绍一下图的创建及遍历方法. 创建图用到的结构有两种:顶点及弧 struct ArcNode { int vertexIndex; //该弧指向的顶点位置 struct ArcNode* next; //指向下一个弧 InfoType info; //该弧的相关信息,如权重等 }; struct Vertex { VertexType data; //顶点信息 ArcNode* firstArc; //指向第一条依附该