大橙子网站建设,新征程启航
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图(Graph)是一种复杂的非线性结构,它可以描述数据间的关系,被广泛使用。
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图的定义和概念有向图:边上有箭头,只能从箭头的引出的结点到被指向的结点,不能逆着箭头走。
无向图:边上无箭头,可以随便走。
结点的度:无向图中与结点相连的边的数量。
结点的入度:有向图中以结点为终点的边的数量。
结点的出度:有向图中以结点为起点的边的数量。
权值:可以理解为边的长度。
连通:如果结点 U 和 V 之间通过若干个边和结点能从 U 到达 V,则称 U 和 V 连通。
回路:起点和终点相同的路径。
完全图:一个 n 阶的完全无向图含有 n*(n-1)/2 条边,一个 n 阶的完全有向图含有 n*(n-1) 条边。
稠密图:一个边数接近完全图的图。
稀疏图:一个边数远少于完全图的图。
强连通分量:有向图中任意两点都连通的大子图。特殊的,一个点也算一个强连通分量。
图的存储结构二维数组邻接矩阵存储
定义 int G[101][101];
G[i][j] 的值,表示点 i 到点 j 的边的权值,定义如下,
G[i][j]{1或权值,0或无穷
深度优先和广度优先遍历从图中某一顶点出发,系统的访问图中所有顶点,并且每个顶点只被访问一次,这种操作叫做图的遍历。为了不重复访问,我们使用一个数组 visit[] ,被访问过就变成 true,反之 false。这两种方法(广度和深度优先遍历)时间复杂度都是 O(n*n)。
深度优先遍历深度优先遍历和深度优先搜索相似,它是先访问一个点,再访问与这个点相连的所有点,当这个点所有相连的点访问完,再退回下一个点。
广度优先遍历它基本不用,和广度优先搜索相似,和深度优先遍历相似,这里不讲解。
一笔画问题如果一个图存在一笔画,则一笔画的路径叫做欧拉路,如果起点和终点相同,则这个路径叫欧拉回路。
奇点是与一个点相连的边数是奇数的点。我们有如下两个定理:
(1)存在欧拉路的条件:图是连通的,且有且只有两个奇点。
(2)存在欧拉回路的条件:图是联通的,且有0个奇点。
#includeusing namespace std;
const int N=1000;
int p[N],q[N];
int n,m;
int sum=0,flag=0;
int find(int x)
{
if(p[x]!=x) p[x]=find(p[x]);
return p[x];
}
int main()
{
cin>>n>>m;
for(int i=1;i<=n;i++) p[i]=i;
while(m--)
{
int a,b;
cin>>a>>b;
q[a]++;//由于是无向图需要把所有边加上
q[b]++;
a=find(a),b=find(b);
if(a!=b) p[a]=b;
}
for(int i=1;i<=n;i++)
if(p[i]==i) sum++;
if(sum==1)
{
for(int i=1;i<=n;i++)
{
if(q[i]%2!=0)
flag++;
}
}
else {cout<<"N"<
例题-图的遍历
图的遍历
题目描述给出 N 个点,M条边的有向图,对于每个点 v,求 A(v) 表示从点 v 出发,能到达的编号大的点。
输入格式第 1 行 2 个整数 N,M,表示点数和边数。
接下来 M 行,每行 2 个整数 Ui,Vi,表示边 (Ui,Vi)。点用 1,2,.....,N 编号。
输出格式一行 N 个整数 A(1),A(2),......,A(N)。
样例 #14 3
1 2
2 4
4 3
样例输入 #1
样例输出 #14 4 3 4
按题目来每次考虑每个点可以到达点编号大的点,不如考虑较大的点可以反向到达哪些点
循环从N到1,则每个点i能访问到的结点的A值都是i
每个点访问一次,这个A值就是最优的,因为之后如果再访问到这个结点那么答案肯定没当前大了
#include#include#includeusing namespace std;
#define MAXL 100010
int N, M, A[MAXL];
vectorG[MAXL]; //vector存图
void dfs(int x, int d) {
if(A[x]) return; //访问过
A[x] = d;
for(int i=0; i
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