欧拉回路是指不令笔离开纸面,可画过图中每条边仅一次,且可以回到起点的一条回路.现给定一个图,问是否存在欧拉回路? Input 测试输入包含若干测试用例.每个测试用例的第1行给出两个正整数,分别是节点数N ( 1 < N < 1000 )和边数M:随后的M行对应M条边,每行给出一对正整数,分别是该条边直接连通的两个节点的编号(节点从1到N编号).当N为0时输入结  束. Output 每个测试用例的输出占一行,若欧拉回路存在则输出1,否则输出0. Sample Input 3 3 1 2 1 3

分层图可以处理从图中选取k条边使其边权变为0,求最短路 Description 在你的强力援助下,PCY 成功完成了之前的所有任务,他觉得,现在正是出去浪的大好时光.于是,他来到高速公路上,找到一辆摩的前往几千公里以外他心仪的那家黄焖鸡米饭. 由于 PCY 的品味异于常人,途经几百个城市的黄焖鸡米饭他都不屑一顾,他只愿意前往他心中最好的那家,但是为了一碗二十块钱的黄焖鸡米饭,他不愿意花上几千块的路费,他希望路费尽量少.高速路上的警察叔叔被他的行为所打动,于是在多方协调下,最多 K 条城市之间的高

在测试雷达时,往往需要测试雷达的数据是否准确,这时就需要在雷达图中显示一条标准的直线作为对比. "create a wall" import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sys def main(distance): theta = np.arange(-45 / 180 * np.pi, 45 / 180 * np.pi, 1 / 180 * np.pi) tmp = np.cos(theta) wall =

ggplot2在一幅图上画两条曲线 print(data)后的结果是 C BROWN.P MI.P 0 0.9216 0.9282 30 0.9240 0.9282 100 0.9255 0.9282 现想要在一张图中画两条曲线.横轴为C,纵轴分别为BROWN.P和MI.P,如何做? 其实很简单 p1<-ggplot(brown.results, aes(x=C)) + geom_point(aes(y=BROWN.P), ) + geom_line(aes(y=BROWN.P, , color

Dijkstra 算法,用于对有权图进行搜索,找出图中两点的最短距离,既不是DFS搜索,也不是BFS搜索. 把Dijkstra 算法应用于无权图,或者所有边的权都相等的图,Dijkstra 算法等同于BFS搜索. http://www.cnblogs.com/biyeymyhjob/archive/2012/07/31/2615833.html 2.算法描述 1)算法思想:设G=(V,E)是一个带权有向图,把图中顶点集合V分成两组,第一组为已求出最短路径的顶点集合(用S表示,初始时S中只有一个源

hdu3594 Cactus Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 1131    Accepted Submission(s): 542 Problem Description 1. It is a Strongly Connected graph. 2. Each edge of the graph belongs to

用Sql Server找出一天数据中从第一条数据开始每累加1小时的数据 -- ============================================= -- Author: Allen Cai -- Create date: 2018-07-20 15:59 -- ============================================= ALTER PROCEDURE PLMS_A_Logistics_Test AS BEGIN DECLARE @i INT;

去年因为太low没有做出来校赛的最后一题,遂今年校赛做了这个题,下面我做详细描述. 原题链接 本题大意:给定一个无向图G,每个边的权值为1,图中L表示起点,C表示终点,#表示未通路,给定时间k,让你判断是否能在给定时间k内走到C,并回答路径最短的路径有多少条? 本题思路:裸的搜索问题,由于图过大,所以直接dfs搜会超时,需要先bfs求解答案如果k步内能走到则再进行下一步的求解... 参考代码: #include <cstdio> #include <iostream> #inclu

有向无环图 一个无环的有向图称做有向无环图(directed acycline praph).简称DAG 图.DAG 图是一类较有向树更一般的特殊有向图, dijistra算法 摘自 http://www.cnblogs.com/biyeymyhjob/archive/2012/07/31/2615833.html 1.定义概览 Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的单源最短路径算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径.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.Dijk

前言 最近有好几个朋友都在问我找图找色的问题,奇怪?于是乎写了一个专门用于找图找色的单元文件“BitmapData.pas”.在这个单元文件中我实现了从文件中导入位图.屏幕截图.鼠标指针截图.在图片上查找子图.在图片上查找颜色等功能.在查找过程中可以设定颜色变化范围.可以从左到右从上到下查找.也可以从指定点向四周查找.关于这个文件的下载和使用,可以参考本文的第四节.下面详细说说这些功能的实现. 一.数据提取 位图其实可以看成是一个由象素组成的矩阵,找图找色可以看成是象素值的比对.很多新手在设计这

目录 数据的图示 不同类型的基于图的特征 节点属性 局部结构特征 节点嵌入 DeepWalk简介 在Python中实施DeepWalk以查找相似的Wikipedia页面 数据的图示 当你想到"网络"时,会想到什么?通常是诸如社交网络,互联网,已连接的IoT设备,铁路网络或电信网络之类的事物.在图论中,这些网络称为图. 网络是互连节点的集合.节点表示实体,它们之间的连接是某种关系. 例如,我们可以用图的形式表示一组社交媒体帐户: 节点是用户的数字档案,连接表示他们之间的关系,例如谁跟随谁

iMindMap(Windows系统)不仅拥有灵活的排版功能,而且还允许用户插入多种附件,丰富思维导图的内容.用户可以为思维导图添加图片.网址.录音等文件,让导图更显生动性.实用性. 将图片.录音等文件插入到思维导图中,用户可以免除翻找资料的烦恼,特别适合用于现场演示的情况,接下来,大家一起来看看有哪些文件可以作为附件附加在导图上吧. 图1:iMindMap界面 打开插入附件面板 如图2所示,用户可以在顶部的"插入"菜单中,找到插入附件的选项.当然,用户也可以直接打开右侧的插入附件面板

1.Dijkstra 1)      适用条件&范围: a)   单源最短路径(从源点s到其它所有顶点v); b)   有向图&无向图(无向图可以看作(u,v),(v,u)同属于边集E的有向图) c)   所有边权非负(任取(i,j)∈E都有Wij≥0); 2)      算法描述: 在带权图中最常遇到的问题就是,寻找两点间的最短路径问题. 解决最短路径问题最著名的算法是Djikstra算法.这个算法的实现基于图的邻接矩阵表示法,它不仅能够找到任意两点的最短路径,还可以找到某个指定点到其他

一.显示数据库中的多条数据为什么要用分页 在真正的开发中,数据库中所存储的数据绝对不像我们平时所写的那样,仅仅有几条数据,而是有几十条甚至上百条,像淘宝京东的用户把都是上几十万甚至百万的.如果这时候在将所有的数据都显示出来那肯定是不现实的,第一.浏览器的页面就那么大,肯定显示不全:第二.一次将这些数据全部查询出来再进行操作,那对于整个数据库的消耗那是相当大的. 因此,实际开发中使用分页来显示数据是十分有必要的.话不多说,进入今天咱们的话题:分页的具体实现步骤.(这里以我自己做的一个小程序为例)

Starting with an undirected graph (the "original graph") with nodes from 0 to N-1, subdivisions are made to some of the edges. The graph is given as follows: edges[k] is a list of integer pairs (i, j, n) such that (i, j) is an edge of the origin

学习asp.net两周,通过学习发现,.net和php之间的区别还是蛮大的,比php要复杂一些,开始学习的有些吃力,后来跟着传智播客里的老师学习,渐渐的学到了一些东西. 今天要记录一下.net里的简单的三层架构是如何实现的,希望通过一次次的博客记录能加深自己对知识点的理解和记忆,当然,如果有幸能帮到某些和我一样的同学,那也是非常荣幸和欣喜的,好了,闲言少叙,下面开始记录. 三层架构我自己也不是很熟,只是大概的知道其工作原理,以及构建流程,这里贴出传智博客的老师讲解的一张原理图,然后就略过了,毕竟

阅读UML图最常见到的类与类之间的关系有如下几种: 1.依赖关系 依赖关系是指一个类在计算时,应用了“另一个类”类型的参数,这种关系是偶然.临时.弱的. UML类图中,依赖关系用带单箭头的虚线表示,即A类---------->B类,表示A类中的某个方法,引用了B类类型的值作为参数,但是B类的变化会影响到A类 2.关联关系:包含单向关联关系.双向关联关系.自关联关系 是类之前最常见的一种关系,是一种结构化的关系,表示两个类的对象之间存在某种联系,是一种长期的联系,比如老师-学生,司机-车等.二者的

第一部分:UML类图(class diagram) 类图用来展现一组类.类的特性以及其类相互之间的关系,一个类图由一组类以及它们之间的关系构成,类图用来对系统的领域概念以及静态结构进行建模. 在软件模型中,类图是最基本.也最重要的一种图. 类图中的元素有类.接口.协作.关系.注释.约束和包. 类的关系主要有关联.组成.泛化.依赖和接口的实现. 类图的作用主要有以下三点: 在软件空间中建立对问题空间抽象的结构映像. 用例分析和设计的逻辑结构建模. 数据库结构建模. 第二部分:PlantUML类图语

1.把图看成以起点为根节点的树 2.使用深度遍历算法遍历路径 3.遍历到节点为目标节点时,保存这条路径 find2PointsPath(sourceId, targetId) { const { nodesKV } = this.chart.getStore(); // 节点集合 let pathArr = []; // 保存找到的所有路径 const findPath = (sourceId, targetId, pathNodes = []) => { pathNodes = [...pat

如果原图中的一条边e(u,v)是临界边,则在求解最大流的过程中这条边的流量将会被占满,即在残量图中只存在反向边e(v,u),不存在正向边e(u,v).但是残量图中并不是所有的只存在反向边的顶点对之间的反向边就是临界边.比如假如原始图如下图 其一种可能的残量图如下图所示 顶点S和A之间只存在反向边e(A,S),但是边e(A,S)并不是临界边,因为即使减少边e(S,A)的容量,也会存在另一条路径(S->B->A->T)来弥补减少的这一部分流量,所以,求解的过程中先把所有的在残量图中只存在反向

package org.xiu68.exp.exp10; import java.util.ArrayDeque; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; public class Exp10_2 { //实现Ford-Fulkerson算法,求出给定图中从源点s到汇点t的最大流,并输出最小割. public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated meth