问题 图的m-着色判定问题 给定无向连通图G和m种不同的颜色.用这些颜色为图G的各顶点着色,每个顶点着一种颜色,是否有一种着色法使G中任意相邻的2个顶点着不同颜色? 图的m-着色优化问题 若一个图最少需要m种颜色才能使图中任意相邻的2个顶点着不同颜色,则称这个数m为该图的色数.求一个图的最小色数m的问题称为m-着色优化问题. 分析 解的长度是固定的,n.若x为本问题的一个解,则x[i]表示第i个节点的涂色编号. 可以将m种颜色看作每个节点的状态空间.每到一个节点,遍历所有颜色,剪枝,回溯. 不难

一心想学习算法,很少去真正静下心来去研究,前几天趁着周末去了解了最短路径的资料,用python写了一个最短路径算法.算法是基于带权无向图去寻找两个点之间的最短路径,数据存储用邻接矩阵记录.首先画出一幅无向图如下,标出各个节点之间的权值. 其中对应索引: A ——> 0 B ——> 1 C ——> 2 D ——>3 E ——> 4 F ——> 5 G ——> 6 邻接矩阵表示无向图: 算法思想是通过Dijkstra算法结合自身想法实现的.大致思路是:从起始点开始,搜

前言: 数学中,“图论”研究的是定点和边组成的图形. 计算机中,“网络拓扑”是数学概念中“图”的一个子集.因此,计算机网络拓扑图也可以由节点(即顶点)和链路(即边)来进行定义和绘制. 延伸: 无向图 两个节点之间只有一条线相连接,且没有方向. 有向图 两个节点之间只有一条线相连接,且有方向.方向可以单向,也可以双向. 多重图 两个节点之间只有多条线相连接. 网络拓扑是网络工程师日常工作的基础.网络规划阶段.网络建设阶段.维护阶段都离不开网络拓扑图. 平时我们可以用Microsoft Visio

图的常用存储方式有 2 种: 邻接炬阵 链接表 邻接炬阵的优点和缺点都很明显.优点是简单.易理解,对于大部分图结构而言,都是稀疏的,使用炬阵存储空间浪费就较大. 链接表的存储相比较邻接炬阵,使用起来更方便,对于空间的使用是刚好够用原则,不会产生太多空间浪费.操作起来,也是简单. 本文将以链接表方式存储图结构,在此基础上实现无向图最短路径搜索. 1. 链接表 链接表的存储思路: 使用链接表实现图的存储时,有主表和子表概念. 主表: 用来存储图对象中的所有顶点数据. 子表: 每一个顶点自身会维护一个

问题描述 n个人参加某项特殊考试. 为了公平,要求任何两个认识的人不能分在同一个考场. 求是少需要分几个考场才能满足条件. 输入格式 第一行,一个整数n(1<n<100),表示参加考试的人数. 第二行,一个整数m,表示接下来有m行数据 以下m行每行的格式为:两个整数a,b,用空格分开 (1<=a,b<=n) 表示第a个人与第b个人认识. 输出格式 一行一个整数,表示最少分几个考场. 样例输入 5 8 1 2 1 3 1 4 2 3 2 4 2 5 3 4 4 5 样例输出 4 样例

一般来讲,实现图的过程中需要有两个自定义的类进行支撑:顶点(Vertex)类,和图(Graph)类.按照这一架构,Vertex类至少需要包含名称(或者某个代号.数据)和邻接顶点两个参数,前者作为顶点的标识,后者形成顶点和顶点相连的边,相应地必须有访问获取和设定参数的方法加以包装.Graph类至少需要拥有一个包含所有点的数据结构(列表或者map等),相应地应该有新增顶点.访问顶点.新增连接边等方法.当然,为了实现Dijkstra算法(一种基本的最短路径算法),除了可以在Graph类里增加一个执行D

背景:朋友在为"关山口男子职业技术学校"写一款校园应用,于是找MoonXue写一个学生选课系统的登录接口.为了搞定这个接口,不得不先搞定这个系统的验证码. 验证码大概是这个样子 看上去不怎么难,没有干扰线没有粘连没有扭曲.但还是没能用pytesser直接将它识别出来,因为当中有噪点和其他背景噪声的存在.MoonXue的工作就是去掉这些讨厌的东西 先介绍一下,我们的工具: 1.Pytesser 它是基于一个c语言实现名为tesser的识别工具的python封装.可惜比较笨,只能做最简单的

NetworkX是一个用Python语言开发的图论与复杂网络建模工具,内置了常用的图与复杂网络分析算法,可以方便的进行复杂网络数据分析.仿真建模等工作.networkx支持创建简单无向图.有向图和多重图(multigraph):内置许多标准的图论算法,节点可为任意数据:支持任意的边值维度,功能丰富,简单易用. 引入模块 import networkx as nx print nx 无向图 例1: #!-*- coding:utf8-*- import networkx as nx import

题目: 找出无向图汇总的相连要素 请找出无向图中相连要素的个数. 图中的每个节点包含其邻居的 1 个标签和 1 个列表.(一个无向图的相连节点(或节点)是一个子图,其中任意两个顶点通过路径相连,且不与超级图中的其它顶点相连.) 样例 给定图: A------B C \ | | \ | | \ | | \ | | D E 返回 {A,B,D}, {C,E}.其中有 2 个相连的元素,即{A,B,D}, {C,E} 解题: 广度优先+递归,写不出来,程序来源 Java程序: /** * Defini

0 url :http://blog.csdn.net/youyou1543724847/article/details/52818339Redis一点基础的东西目录 1.基础底层数据结构 2.windows下环境搭建 3.java里连接redis数据库 4.关于认证 5.redis高级功能总结1.基础底层数据结构1.1.简单动态字符串SDS定义: ...47分钟前1 url :http://blog.csdn.net/youyou1543724847/article/details/52818

介绍: 树是数据结构中很重要的一种,基本的用途是用来提高查找效率,对于要反复查找的情况效果更佳,如二叉排序树.FP-树. 另外能够用来提高编码效率,如哈弗曼树. 代码: 用python实现树的构造和几种遍历算法,尽管不难.只是还是把代码作了一下整理总结. 实现功能: 树的构造 递归实现先序遍历.中序遍历.后序遍历 堆栈实现先序遍历.中序遍历.后序遍历 队列实现层次遍历 #coding=utf-8 class Node(object): """节点类""&q

题目来源: https://leetcode.com/problems/clone-graph/ 题意分析: 克隆一个无向图.每个节点包括一个数值和它的邻居. 题目思路: 直接深度拷贝. 代码(python): # Definition for a undirected graph node # class UndirectedGraphNode(object): # def __init__(self, x): # self.label = x # self.neighbors = [] cl

二分图匹配是很常见的算法问题,一般用匈牙利算法解决二分图最大匹配问题,但是目前网上绝大多数都是C/C++实现版本,没有python版本,于是就用python实现了一下深度优先的匈牙利算法,本文使用的是递归的方式以便于理解,然而迭代的方式会更好,各位可以自行实现. 1.二分图.最大匹配 什么是二分图:二分图又称作二部图,是图论中的一种特殊模型. 设G=(V,E)是一个无向图,如果顶点V可分割为两个互不相交的子集(A,B),并且图中的每条边(i,j)所关联的两个顶点i和j分别属于这两个不同的顶点集(

networkx是Python的一个包,用于构建和操作复杂的图结构,提供分析图的算法.图是由顶点.边和可选的属性构成的数据结构,顶点表示数据,边是由两个顶点唯一确定的,表示两个顶点之间的关系.顶点和边也可以拥有更多的属性,以存储更多的信息. 对于networkx创建的无向图,允许一条边的两个顶点是相同的,即允许出现自循环,但是不允许两个顶点之间存在多条边,即出现平行边.边和顶点都可以有自定义的属性,属性称作边和顶点的数据,每一个属性都是一个Key:Value对. 一,创建图 在创建图之前,需要导

https://pintia.cn/problem-sets/994805046380707840/problems/994805057298481152 图着色问题是一个著名的NP完全问题.给定无向图G=(V,E),问可否用K种颜色为V中的每一个顶点分配一种颜色,使得不会有两个相邻顶点具有同一种颜色? 但本题并不是要你解决这个着色问题,而是对给定的一种颜色分配,请你判断这是否是图着色问题的一个解. 输入格式: 输入在第一行给出3个整数V(0<V≤500).E(≥0)和K(0<K≤V),分别是

networkx是python的一个第三方包,可以方便地调用各种图算法的计算. 通过调用python画图包matplotlib能实现图的可视化. 1.安装 正好整理一下python第三方包的安装方法. setuptools 使用setuptools包,我们能够手动下载,安装第三方包. 使用方式: 下载第三方包源文件,在setup.py目录下执行 python XX install easy_install easy_install工具,自动化地根据第三方包的名称,一键联网搜索,下载并且调用set

本篇学习笔记内容为图的各项性质.图的表示方法.图ADT的python实现 图(Graph) 是数据结构和算法学中最强大的框架之一(或许没有之一).图几乎可以用来表现所有类型的结构或系统,从交通网络到通信网络,从下棋游戏到最优流程,从任务分配到人际交互网络,图都有广阔的用武之地. 我们会把图视为一种由“顶点”组成的抽象网络,网络中的各顶点可以通过“边”实现彼此的连接,表示两顶点有关联.我们要知道最基础最基本的2个概念,顶点(vertex)和边(edge). 图可以分为有向图和无向图,一般用G=(V

原论文: http://papers.nips.cc/paper/6907-lightgbm-a-highly-efficient-gradient-boosting-decision-tree.pdf lightgbm原理: gbdt困点: gbdt是受欢迎的机器学习算法,当特征维度很高或数据量很大时,有效性和可拓展性没法满足.lightgbm提出GOSS(Gradient-based One-Side Sampling)和EFB(Exclusive Feature Bundling)进行改进

图的概念 图表示的是多点之间的连接关系,由节点和边组成.类型分为有向图,无向图,加权图等,任何问题只要能抽象为图,那么就可以应用相应的图算法. 用字典来表示图 这里我们以有向图举例,有向图的邻居节点是要顺着箭头方向,逆箭头方向的节点不算作邻居节点. 在python中,我们使用字典来表示图,我们将图相邻节点之间的连接转换为字典键值之间的映射关系.比如上图中的1的相邻节点为2和3,即可表示如下: graph={} graph[1] = [2,3] 按照这种方式,上图可以完整表示为: graph={}

树是数据结构中非常重要的一种,主要的用途是用来提高查找效率,对于要重复查找的情况效果更佳,如二叉排序树.FP-树. 本篇学习笔记来自:二叉树及其七种遍历方式.python遍历与非遍历方式实现二叉树 介绍: 树的遍历主要有两种,一种是深度优先遍历,像前序.中序.后序:另一种是广度优先遍历,像层次遍历. 在树结构中两者的区别还不是非常明显,但从树扩展到有向图,到无向图的时候,深度优先搜索和广度优先搜索的效率和作用还是有很大不同的. 深度优先一般用递归,广度优先一般用队列.一般情况下能用递归实现的算法