http://acm.sdut.edu.cn/sdutoj/problem.php?action=showproblem&problemid=2830 简单bfs #include <stdio.h> #include <string.h> #include <algorithm> #include <queue> using namespace std; ; int head[N],vis[N]; ; struct Edge { int u,v;

前言 这几天复习图论算法,觉得BFS和DFS挺重要的,而且应用比较多,故记录一下. 广度优先搜索 有一个有向图如图a 图a 广度优先搜索的策略是: 从起始点开始遍历其邻接的节点,由此向外不断扩散. 1.假设我们以顶点0为原点进行搜索,首先确定邻接0的顶点集合S0 = {1,2}. 2.然后确定顶点1的集合S1 = {3},顶点2没有邻接点,所以集合为空. 3.然后确定3的邻接点集合S3,因为2已经被遍历过,所以不考虑,所以由顶点3知道的邻接点集合S3 = {4}. 4.然后再确定顶点4的邻接点集

题目:聪明的猴子 链接:https://ac.nowcoder.com/acm/problem/19964 在一个热带雨林中生存着一群猴子,它们以树上的果子为生.昨天下了一场大雨,现在雨过天晴,但整个雨林的地 表还是被大水淹没着,部分植物的树冠露在水面上.猴子不会游泳,但跳跃能力比较强,它们仍然可以在露出水面 的不同树冠上来回穿梭,以找到喜欢吃的果实.现在,在这个地区露出水面的有N棵树,假设每棵树本身的直径都 很小,可以忽略不计.我们在这块区域上建立直角坐标系,则每一棵树的位置由其所对应的坐标表

词梯Word Ladder问题 要求是相邻两个单词之间差异只能是1个字母,如FOOL变SAGE: FOOL >> POOL >> POLL >> POLE >> PALE>> SALE >> SAGE 目标是找到最短的单词变换序列 用图表示单词之间的关系: 用一种名为广度优先搜索 BFS的图算法找到从起始单词到结束单词的最短路径. 构建词梯图 算法 首先是将所有单词作为顶点加入图中,再设法建立顶点之间的边 对每个顶点(单词) , 与其

图.prim算法.dijkstra算法 1. 图的定义 图(Graph)可以简单表示为G=<V, E>,其中V称为顶点(vertex)集合,E称为边(edge)集合.图论中的图(graph)表示的是顶点之间的邻接关系. (1) 无向图(undirect graph)      E中的每条边不带方向,称为无向图.(2) 有向图(direct graph)      E中的每条边具有方向,称为有向图.(3) 混合图       E中的一些边不带方向, 另一些边带有方向.(4) 图的阶      指

本章中,将学习另外一种非线性数据结构--图.这是学习的最后一种数据结构,后面将学习排序和搜索算法. 第九章 图 图的相关术语 图是网络结构的抽象模型.图是一组由边连接的节点(或顶点).学习图是重要的,因为在任何二元关系都可以用图来表示. 任何社交网络都可以用图来表示. 我们还可以用图来表示道路.航班以及通信状态 一个图 G= (V,E)由以下元素组成. V:一组顶点 E:一组边.连接V中的顶点 由一条边连接在一起的顶点称为相邻顶点.比如,A和B 是相邻的,A和D是相邻的,A和C是相邻的,A和E是

一些BFS参考的博客: https://blog.csdn.net/ldx19980108/article/details/78641127 https://blog.csdn.net/u011437229/article/details/53188837 https://blog.csdn.net/m0_37316917/article/details/70879977 关于queue头文件常用函数的解释: https://www.cnblogs.com/xuning/p/3321733.ht

前情提示:Go语言学习者.本文参考https://labuladong.gitee.io/algo,代码自己参考抒写,若有不妥之处,感谢指正 关于golang算法文章,为了便于下载和整理,都已开源放在: https://github.com/honlu/GoLabuladongAlgorithm https://gitee.com/dreamzll/GoLabuladongAlgorithm 方便就请分享,star!备注转载地址!欢迎一起学习和交流! 涉及题目 Leetcode 111. 二叉树

不论今天的计算机技术变化,新技术的出现,所有都是来自数据结构与算法基础.我们需要温故而知新.        算法.架构.策略.机器学习之间的关系.在过往和技术人员交流时,很多人对算法和架构之间的关系感到不可理解,算法是软的,架构是硬的,难道算法和架构还有什么关系不成?其实不然,算法和架构的关系非常紧密.在互联网时代,我们需要用算法处理的数据规模越来越大,要求的处理时间越来越短,单一计算机的处理能力是不可能满足需求的.而架构技术的发展,带来了很多不同特点的分布式计算平台.算法为了能够应用到这些分布

1. 存储图的方式一般是有两种的:邻接表和邻接矩阵,一般存储链接矩阵的方式是比较简单的,也便于我们去实现这个临接矩阵,他也就是通俗的二维数组,我们平常用到的那种. 2. 这里我们主要记录和讲一下bfs和dfs算法之间的一些区别和用法,他们的原理一般人是都知道的,但是他们是怎么来实现的我相信一部分人并没有去真正的实现过,包括我也是(惭愧惭愧),本人算法比较渣,所以过来恶补一下.我就先从dfs开始吧. 2.1 dfs 深度优先遍历 顾名思义:深度优先,就是一直是往深处遍历,直到没有路走为止,再回过头

前文 数据结构与算法--常用数据结构及其Java实现 总结了基本的数据结构,类似的,本文准备总结一下一些常见的高级的数据结构及其常见算法和对应的Java实现以及应用场景,务求理论与实践一步到位. 跳跃表 跳跃列表是对有序的链表增加上附加的前进链接,增加是以随机化的方式进行的,所以在列表中的查找可以快速的跳过部分列表.是一种随机化数据结构,基于并联的链表,其效率可比拟于红黑树和AVL树(对于大多数操作需要O(logn)平均时间),但是实现起来更容易且对并发算法友好.redis 的 sorted S

一:算法历史 迪杰斯特拉算法是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉于1959 年提出的,因此又叫狄克斯特拉算法.是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法,解决的是有向图中最短路径问题.迪杰斯特拉算法主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止.二:算法思想 按路径长度递增次序产生算法: 把顶点集合V分成两组: (1)S:已求出的顶点的集合(初始时只含有源点V0) (2)V-S=T:尚未确定的顶点集合 将T中顶点按递增的次序加入到S中,保证: (1)从源点V0到S中其他各顶点的长度都不大于从V0

前面学了一个星期的C++,以前阅读C++代码有些困难,现在好一些了.做了一些NOI的题目,这也是一个长期的目标中的一环.做到动态规划的相关题目时发现很多问题思考不通透,所以开始系统学习.学习的第一本是<数据结构与算法C++描述>第三版,边学边做一些笔记.所以这些笔记中的代码有很多将会非常简单,甚至可能只有一个记录或者结论. 辗转相除法用来求两个整数的最大公约数,即能同时整除两个数的最大整数.程序如下: int gdc(int m,int n){ int rem; ){ //0之前的那个数就是最

忍耐和坚持虽是痛苦的事情,但却能渐渐地为你带来好处. ——奥维德 一.学习目标 · 回顾在计算机科学.编程和问题解决过程中的基本知识: · 理解“抽象”在问题解决过程中的重要作用: · 理解并实现抽象数据结构: · 复习Python编程语言 二.写在前面 自第一台电子计算机使用线路和开关传达人类的指令以来,我们编程的思考方式有了很大的改变,在很多方面,计算机技术的发展为计算机科学家提供了众多的工具和平台去实现他们的想法.高性能理器,高速网络和大内存使得计算机研究者必须掌握在这样复杂的螺旋式通道中

在前端工程师中,常常有一种声音,我们为什么要学数据结构与算法,没有数据结构与算法,我们一样很好的完成工作.实际上,算法是一个宽泛的概念,我们写的任何程序都可以称为算法,甚至往冰箱里放大象,也要通过开门,放入,关门这样的规划,我们也可以视作为一种算法.可以说:简单的算法是人类的本能.而算法的知识的学习则是吸取前人的经验.对于复杂的问题进行归类,抽象,帮助我们脱离刀耕火种的时代,系统掌握一个算法的过程. 随着自身知识的增长,不论是做前端,服务端还是客户端,任何一个程序员都会开始面对更加复杂的问题,算

导读: 这篇文章比较长,介绍了数组常见的操作方法以及一些注意事项,最后还有几道经典的练习题(面试题). 数组的定义: JavaScript 中的数组是一种特殊的对象,用来表示偏移量的索引是该对象的属性,索引可能是整数.然而,这些数字索引在内部被转换为字符串类型,这是因为 JavaScript 对象中的属性名必须是字符串.在内部被归类为数组.由于 Array 在 JavaScript 中被当作对象,因此它有许多属性和方法可以在编程时使用. 使用数组: 1．创建数组 使用 [] 操作符 ,var a

栈(Stack)是限定仅在表尾进行插入或删除操作的线性表.表尾为栈顶(top),表头为栈底(bottom),不含元素的空表为空栈. 栈又称为后进先出(last in first out)的线性表. 堆栈可以用链表和数组两种方式实现,一般为一个堆栈预先分配一个大小固定且较合适的空间并非难事,所以较流行的做法是 Stack 结构下含一个数组.如果空间实在紧张,也可用链表实现,且去掉表头. 栈的链式表示结构图: 用js数组可以非常简单地实现栈的顺序表示,故这里不赘述.这里主要讲解一下栈的链式表示. /

1. 迷宫问题求解 #include <stdio.h> #define m 8 //迷宫内有8列 #define n 8 //迷宫内有8行 #define MAXSIZE 100//栈尺寸最大为100 int maze[m+2][n+2]= //迷宫情况,见书P50页图3.4, 1代表不可走,0代表可走 { {1,1,1,1,1,1,1,1,1,1}, {1,0,0,1,0,0,0,1,0,1}, {1,0,0,1,0,0,0,1,0,1}, {1,0,0,0,0,1,1,0,0,1}, {

<数据结构与算法javascript描述>--数组篇 导读: 这篇文章比较长,介绍了数组常见的操作方法以及一些注意事项,最后还有几道经典的练习题(面试题). 数组的定义: JavaScript 中的数组是一种特殊的对象,用来表示偏移量的索引是该对象的属性,索引可能是整数.然而,这些数字索引在内部被转换为字符串类型,这是因为 JavaScript 对象中的属性名必须是字符串.在内部被归类为数组.由于 Array 在 JavaScript 中被当作对象,因此它有许多属性和方法可以在编程时使用. 使

今天要介绍一个这样的数据结构: 单向链接 有序保存 支持添加.删除和检索操作 链表的元素查询接近线性时间 ——跳跃表 Skip List 一.普通链表 对于普通链接来说,越靠前的节点检索的时间花费越低,反之则越高.而且,即使我们引入复杂算法,其检索的时间花费依然为O(n).为了解决长链表结构的检索问题,一位名叫William Pugh的人于1990年提出了跳跃表结构.基本思想是——以空间换时间. 二.简单跳跃表(Integer结构) 跳跃表的结构是多层的,通过从最高维度的表进行检索再逐渐降低维度

树.二叉树.三叉树.平衡排序二叉树AVL 一.树的定义 树是计算机算法最重要的非线性结构.树中每个数据元素至多有一个直接前驱,但可以有多个直接后继.树是一种以分支关系定义的层次结构.    a.树是n(≥0)结点组成的有限集合.{N.沃恩}     (树是n(n≥1)个结点组成的有限集合.{D.E.Knuth})      在任意一棵非空树中:        ⑴有且仅有一个没有前驱的结点----根(root).        ⑵当n>1时,其余结点有且仅有一个直接前驱.         ⑶所有结