最小生成树与拓扑排序

合集下载

生成树和拓扑排序_黄哲威

生成树和拓扑排序_黄哲威

假设前 k−1 步 P 选择的边都在 T 中,令此时的树为 P′
第k步选择的e=(u,v)不不在T中,假设u在P′ 中,而而v不不在
T 中必有一一条 u → v 的路路径,路路径上必有一一条边 e′ = (x,y) 满足足此 时 x 在 P′ 中而而y不不在
若 w(e′) > w(e) 则在 T 中用用 e 换掉 e′ 可得到一一个更更小小的生生成树, 矛矛盾 若 w(e′) < w(e) 则第 k 步时选的是 e′ 而而不不是 e,矛矛盾 若 w(e′) = w(e),在 T 中用用 e 换掉 e′, 则 P 前 k 步中选择边都在 T 中 有限步后可把 T 变为 P 且权值不不变,因此 P 就是最小小生生成树
拓拓扑排序
现在来考虑一一个问题:现在有一一个工工程,这个工工程被分成了了很 多部分。有一一些部分要求前面面某些部分完成后才可以开始进 行行行。有些部分则可以同时进行行行。
我们可以把每个部分看作一一个结点,这些限制看成是有向边。
比比如说这张图就可以看成是这样一一个限制。这样的图没有环!
因此这样的图也被成为有向无无环图 (DAG)。
• 1 <= n <= 5 * 10^5,部分数据只有 Add,部分数据没有 Return 操作。
• 每次操作以后,求全图的最小小生生成树边权和,若不不存在输出 0。
UOJ14. DZY Loves Graph
• 只有加边的情况,那么当图连通后第一一次有了了最小小生生成树。
• 因为加的边权是单调递增的,最小小生生成树保持不不变直到最后。
生生成树和拓拓扑排序
2020年年1月月20日日
⻩黄哲威 hzwer
北北京大大学16级计算机科学
课程安排 2

第二十九讲心得体会

第二十九讲心得体会

第二十九讲心得体会在这一讲中,我们学习了关于数据结构中的图的相关知识。

图是一种非常重要的数据结构,它可以用来描述各种各样的问题,比如网络、地图、社交网络等等。

在这篇文章中,我将分享我对这一讲的一些心得体会。

图的定义和基本术语首先,我们需要了解图的定义和基本术语。

图是由一组节点和一组边组成的。

节点也被称为顶点,边用来连接节点。

图可以分为有向图和无向图。

在有向图中,边有方向,而在无向图中,边没有方向。

我们还需要了解一些基本术语,比如路径、环、连通性等等。

图的表示方法在实际应用中,我们需要用计算机来表示图。

有两种常见的表示方法:邻接矩阵和邻接表。

邻接矩阵是一个二维数组,其中的元素表示节点之间的连接关系。

邻接表则是一个链表数组,其中的每个链表表示一个节点的邻居节点。

邻接表比邻接矩阵更加节省空间,但是在查找某个节点的邻居节点时需要遍历链表,因此在某些情况下邻接矩阵更加高效。

图的遍历图的遍历是指从图中的某个节点出发,访问图中所有节点的过程。

有两种常见的遍历方法:深度优先遍历和广度优先遍历。

深度优先遍历是从某个节点开始,尽可能深地访问节点,直到到达没有未访问过的邻居节点为止。

广度优先遍历则是从某个节点开始,先访问所有的邻居节点,然后再访问邻居节点的邻居节点,以此类推。

深度优先遍历和广度优先遍历都可以用递归或者栈来实现。

最短路径最短路径是指从图中的一个节点到另一个节点的最短路径。

最短路径可以用广度优先遍历来实现。

我们可以用一个队列来存储当前节点的邻居节点,然后依次访问队列中的节点,直到找到目标节点为止。

在访问节点时,我们需要记录节点的深度,以便在找到目标节点后返回最短路径。

拓扑排序拓扑排序是指将有向无环图中的节点按照一定的顺序排序的过程。

拓扑排序可以用来解决很多实际问题,比如编译器的依赖关系分析、任务调度等等。

拓扑排序可以用深度优先遍历或者广度优先遍历来实现。

最小生成树最小生成树是指在一个连通的无向图中,找到一棵包含所有节点的生成树,并且这棵生成树的边权值之和最小。

数据结构 图 练习题

数据结构 图 练习题

数据结构图练习题数据结构图练习题在计算机科学领域中,数据结构是一种用来组织和存储数据的方式。

而图是一种常见的数据结构,它由一组节点和连接这些节点的边组成。

图可以用来表示各种各样的关系,比如社交网络中的用户关系、城市之间的道路网络等等。

在本文中,我们将探讨一些与图相关的练习题,帮助读者更好地理解和应用图的概念。

1. 最短路径问题最短路径问题是图论中的经典问题之一。

给定一个带权重的有向图,我们需要找到从一个起始节点到目标节点的最短路径。

这里的权重可以表示为距离、时间或者其他度量。

解决这个问题的算法有很多,其中最著名的是Dijkstra算法和Bellman-Ford算法。

读者可以尝试使用这些算法来解决一些具体的实例,比如计算两个城市之间的最短路径。

2. 拓扑排序拓扑排序是对有向无环图(Directed Acyclic Graph,简称DAG)进行排序的一种算法。

在一个DAG中,节点之间存在一种偏序关系,即某些节点必须在其他节点之前进行处理。

拓扑排序可以帮助我们确定这种偏序关系,从而找到一种合理的处理顺序。

比如,在编译器中,拓扑排序可以用来确定源代码中各个函数的调用顺序。

读者可以尝试编写一个拓扑排序算法,并应用到一些具体的场景中。

3. 最小生成树最小生成树是一个无向连通图中一棵权值最小的生成树。

在一个连通图中,最小生成树可以帮助我们找到一种最优的连接方式,以满足一些约束条件。

最常用的算法是Prim算法和Kruskal算法。

读者可以尝试使用这些算法来解决一些具体的实例,比如在一个城市之间建设光纤网络,以最小的成本实现全覆盖。

4. 图的遍历图的遍历是指按照某种方式访问图中的所有节点。

常见的遍历算法有深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。

DFS通过递归地访问每个节点的邻居节点,直到所有节点都被访问完。

BFS则通过队列来实现,先访问起始节点的邻居节点,然后依次访问它们的邻居节点,直到所有节点都被访问完。

图论常考知识点总结

图论常考知识点总结

图论常考知识点总结1. 图的基本概念图是由顶点集合和边集合构成的。

顶点之间的连接称为边,边可以有方向也可以没有方向。

若图的边没有方向,则称图为无向图;若图的边有方向,则称图为有向图。

图的表示方式:邻接矩阵和邻接表。

邻接矩阵适合存储稠密图,邻接表适合存储稀疏图。

2. 图的连通性连通图:如果图中任意两点之间都存在路径,则称该图是连通图。

强连通图:有向图中,任意两个顶点之间都存在方向相同的路径,称为强连通图。

弱连通图:有向图中,去掉每条边的方向之后,所得到的无向图是连通图,称为弱连通图。

3. 图的遍历深度优先搜索(DFS):从起始顶点出发,沿着一条路往前走,走到不能走为止,然后退回到上一个分支点,再走下一条路,直到走遍图中所有的顶点。

广度优先搜索(BFS):从起始顶点出发,先访问它的所有邻居顶点,再按这些邻居顶点的顺序依次访问它们的邻居顶点,依次类推。

4. 最短路径狄克斯特拉算法:用于计算图中一个顶点到其他所有顶点的最短路径。

弗洛伊德算法:用于计算图中所有顶点之间的最短路径。

5. 最小生成树普里姆算法:用于计算无向图的最小生成树。

克鲁斯卡尔算法:用于计算无向图的最小生成树。

6. 拓扑排序拓扑排序用于有向无环图中对顶点进行排序,使得对每一条有向边(u,v),满足排序后的顶点u在顶点v之前。

以上就是图论中一些常考的知识点,希望对大家的学习有所帮助。

当然,图论还有很多其他的知识点,比如欧拉图、哈密顿图、网络流等,这些内容都值得我们深入学习和探讨。

图论在实际应用中有着广泛的应用,掌握好图论知识对于提升计算机科学和工程学的技能水平有着重要的意义。

noi常用算法

noi常用算法

noi常用算法NOI(National Olympiad in Informatics)是指全国青少年信息学奥林匹克竞赛,是我国高中阶段最高水平的信息学竞赛。

在NOI 竞赛中,常用的算法是指在解决问题时经常使用的算法,下面将介绍一些常用的NOI算法。

一、深度优先搜索(DFS)深度优先搜索是一种用于遍历或搜索树或图的算法。

它从一个顶点开始,沿着路径直到无法继续,然后返回到前一个节点,继续搜索其他路径。

DFS通常使用递归或栈来实现。

它常用于解决迷宫问题、连通性问题等。

二、广度优先搜索(BFS)广度优先搜索是一种用于遍历或搜索树或图的算法。

它从一个顶点开始,先访问其所有相邻节点,然后访问这些相邻节点的相邻节点,以此类推。

BFS通常使用队列来实现。

它常用于解决最短路径问题、连通性问题等。

三、动态规划(Dynamic Programming)动态规划是一种解决多阶段决策问题的算法。

它将问题划分为若干个子问题,并分别求解这些子问题的最优解,然后利用子问题的最优解来推导出原问题的最优解。

动态规划常用于解决最优路径问题、背包问题等。

四、贪心算法(Greedy Algorithm)贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优的选择,从而希望最终能得到全局最优解的算法。

贪心算法不一定能得到最优解,但在某些问题上表现出良好的效果。

贪心算法常用于解决最小生成树问题、哈夫曼编码问题等。

五、最短路径算法最短路径算法用于求解两个节点之间的最短路径。

常用的最短路径算法有Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法和Bellman-Ford算法等。

这些算法可以求解有向图或无向图中的最短路径问题,用于解决网络路由问题、导航问题等。

六、最大流算法最大流算法用于求解网络中从源节点到汇节点的最大流量。

常用的最大流算法有Ford-Fulkerson算法、Edmonds-Karp算法和Dinic算法等。

最大流算法可以用于解决网络优化问题、流量分配问题等。

acm竞赛知识点

acm竞赛知识点

ACM竞赛知识点简介ACM竞赛是指由国际大学生程序设计竞赛(ACM-ICPC)组织的一系列编程比赛。

ACM竞赛旨在培养学生的计算机科学和编程能力,提高解决实际问题的能力和团队合作精神。

本文将介绍ACM竞赛的基本知识点和技巧,帮助读者更好地了解和参与这一竞赛。

知识点1. 数据结构在ACM竞赛中,数据结构是解决问题的关键。

以下是一些常用的数据结构:•数组:用于存储一组相同类型的数据。

•链表:用于存储和操作具有相同数据类型的元素。

•栈:一种后进先出(LIFO)的数据结构。

•队列:一种先进先出(FIFO)的数据结构。

•树:一种非线性的数据结构,由节点和边组成。

•图:一种由节点和边组成的数据结构,用于表示各种关系。

2. 算法ACM竞赛中常用的算法包括:•排序算法:如快速排序、归并排序、堆排序等,用于将数据按照一定的规则进行排序。

•查找算法:如二分查找、哈希表等,用于在数据中查找指定的元素。

•图算法:如深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)、最短路径算法等,用于解决图相关的问题。

•动态规划:一种将复杂问题分解为简单子问题的方法,用于解决多阶段决策问题。

•贪心算法:一种每一步都选择当前最优解的方法,用于解决优化问题。

3. 数学数学在ACM竞赛中扮演着重要的角色。

以下是一些常用的数学知识点:•组合数学:包括排列组合、二项式定理、卡特兰数等,用于计算对象的排列和组合方式。

•数论:包括素数、最大公约数、最小公倍数等,用于解决与整数相关的问题。

•概率与统计:包括概率分布、统计推断等,用于分析和预测事件发生的概率。

•矩阵与线性代数:用于解决与矩阵和线性方程组相关的问题。

4. 字符串处理在ACM竞赛中,字符串处理是常见的问题之一。

以下是一些常用的字符串处理技巧:•字符串匹配:如KMP算法、Boyer-Moore算法等,用于在一个字符串中查找另一个字符串。

•字符串排序:如字典序排序、后缀数组等,用于对字符串进行排序。

图论基础图的表示与常见算法

图论基础图的表示与常见算法

图论基础图的表示与常见算法图论是数学的一个分支,研究的是图这种数学结构。

图由节点(顶点)和边组成,是研究网络、关系、连接等问题的重要工具。

在图论中,图的表示和算法是非常重要的内容,本文将介绍图的表示方法以及一些常见的图算法。

一、图的表示1. 邻接矩阵表示法邻接矩阵是表示图的一种常见方法,适用于稠密图。

对于一个有n 个节点的图,邻接矩阵是一个n×n的矩阵,其中第i行第j列的元素表示节点i到节点j是否有边相连。

如果有边相连,则该元素的值为1或边的权重;如果没有边相连,则该元素的值为0或者无穷大。

邻接矩阵的优点是可以方便地进行边的查找和修改,但缺点是对于稀疏图来说,会浪费大量的空间。

2. 邻接表表示法邻接表是表示图的另一种常见方法,适用于稀疏图。

对于一个有n 个节点的图,邻接表是一个长度为n的数组,数组中的每个元素是一个链表,链表中存储了与该节点相连的其他节点。

邻接表的优点是节省空间,适用于稀疏图,但缺点是查找边的时间复杂度较高。

3. 关联矩阵表示法关联矩阵是表示图的另一种方法,适用于有向图。

对于一个有n个节点和m条边的图,关联矩阵是一个n×m的矩阵,其中第i行第j列的元素表示节点i和边j的关系。

如果节点i是边j的起点,则该元素的值为-1;如果节点i是边j的终点,则该元素的值为1;如果节点i与边j无关,则该元素的值为0。

关联矩阵适用于有向图,可以方便地表示节点和边之间的关系。

二、常见图算法1. 深度优先搜索(Depth First Search,DFS)深度优先搜索是一种用于遍历或搜索图的算法。

从起始节点开始,沿着一条路径一直向下搜索,直到到达叶子节点,然后回溯到上一个节点,继续搜索其他路径。

DFS可以用递归或栈来实现。

2. 广度优先搜索(Breadth First Search,BFS)广度优先搜索是另一种用于遍历或搜索图的算法。

从起始节点开始,先访问起始节点的所有邻居节点,然后再依次访问邻居节点的邻居节点,以此类推。

程序员的数学4:图论入门

程序员的数学4:图论入门

内容摘要
这一章通过分析图的连通性,让读者理解图中的信息流动和路径问题。 第四章介绍了图的遍历算法,包括深度优先遍历和广度优先遍历。这两种算法是常用的图遍历算 法,通过这一章的学习,读者可以掌握如何遍历一个图并获取所需信息。 第五章介绍了最小生成树算法,包括Prim算法和Kruskal算法。这两种算法是最常用的最小生成 树算法,通过这一章的学习,读者可以掌握如何找到一个图中连接所有节点的最小代价的树。 第六章介绍了拓扑排序算法,包括Kahn算法和DFS算法。拓扑排序是解决有向无环图(DAG)上 的一种排序算法,通过这一章的学习,读者可以掌握如何对一个有向无环图进行拓扑排序。 《程序员的数学4:图论入门》这本书是一本非常适合程序员阅读的数学书籍,它介绍了图论的 基本概念和应用,并提供了很多实例和练习题帮助读者理解和应用所学知识。这本书不仅可以提 高程序员的数学素养,还可以帮助程序员更好地理解和应用图论来解决实际问题。
精彩摘录
精彩摘录
《程序员的数学4:图论入门》是一本面向程序员群体的数学入门指南,其作 者罗博·福布斯将带大家探索图论的基础概念和算法,从而更好地理解和应用编 程技术。本书将选取一些精彩的摘录,供大家欣赏。
精彩摘录
“图论是一个研究图形和结构的学科,其中节点和边分别表示对象和它们之 间的关系。”
精彩摘录
这是本书最基本的概念之一,通过节点和边这两个概念,我们可以描述各种 复杂的结构。在编程中,我们通常会使用节点和边来表示数据结构,例如树、图 等。
精彩摘录
“一个图G=(V,E)由一组节点V和一组边E组成。”
精彩摘录
这个定义简洁明了,很好地概括了图论的基本构成要素。在许多应用场景中, 节点可以表示人、物体或其他实体,而边则表示这些实体之间的关系。
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

一.最小生成树代码:#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<string.h>#define MAX_NAME 5#define MAX_VERTEX_NUM 20typedef char Vertex[MAX_NAME];/*顶点名字串*/typedef int AdjMatrix[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM];/*邻接距阵*/ struct MGraph/*定义图*/{Vertex vexs[MAX_VERTEX_NUM];AdjMatrix arcs;int vexnum,arcnum;};typedef struct{Vertex adjvex;/*当前点*/int lowcost;/*代价*/}minside[MAX_VERTEX_NUM];int LocateVex(MGraph G,Vertex u)//定位{int i;for(i=0;i<G.vexnum;++i)if(strcmp(u,G.vexs[i])==0)return i;return-1;}void CreateGraph(MGraph&G){int i,j,k,w;Vertex va,vb;printf("请输入无向网G的顶点数和边数(以空格为分隔)\n");scanf("%d%d",&G.vexnum,&G.arcnum);printf("请输入%d个顶点的值(<%d个字符):\n",G.vexnum,MAX_NAME);for(i=0;i<G.vexnum;++i)/*构造顶点集*/scanf("%s",G.vexs[i]);for(i=0;i<G.vexnum;++i)/*初始化邻接矩阵*/for(j=0;j<G.vexnum;++j)G.arcs[i][j]=0x7fffffff;printf("请输入%d条边的顶点1 顶点2 权值(以空格作为间隔):\n",G.arcnum);for(k=0;k<G.arcnum;++k){scanf("%s%s%d%*c",va,vb,&w);i=LocateVex(G,va);j=LocateVex(G,vb);G.arcs[i][j]=G.arcs[j][i]=w;/*对称*/}}int minimum(minside SZ,MGraph G){int i=0,j,k,min;while(!SZ[i].lowcost)i++;min=SZ[i].lowcost;k=i;for(j=i+1;j<G.vexnum;j++)if(SZ[j].lowcost>0&&min>SZ[j].lowcost){min=SZ[j].lowcost;k=j;}return k;}void MiniSpanTree_PRIM(MGraph G,Vertex u) {int i,j,k;minside closedge;k=LocateVex(G,u);for(j=0;j<G.vexnum;++j){strcpy(closedge[j].adjvex,u);closedge[j].lowcost=G.arcs[k][j];}closedge[k].lowcost=0;printf("最小代价生成树的各条边为:\n");for(i=1;i<G.vexnum;++i){k=minimum(closedge,G);printf("(%s-%s)\n",closedge[k].adjvex,G.vexs[k]); closedge[k].lowcost=0;for(j=0;j<G.vexnum;++j)if(G.arcs[k][j]<closedge[j].lowcost){strcpy(closedge[j].adjvex,G.vexs[k]);closedge[j].lowcost=G.arcs[k][j];}}}int main(){MGraph g;CreateGraph(g);MiniSpanTree_PRIM(g,g.vexs[0]);system("PAUSE");return 0;}截图:二、拓扑排序代码:#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#define MAX_VEXTEX_NUM 20#define M 20#define STACK_INIT_SIZE 100#define STACKINCREMENT 10#define OK 1#define ERROR 0typedef int ElemType;typedef struct ArcNode{int adjvex;struct ArcNode *nextarc;}ArcNode;typedef struct VNode{int data;ArcNode *firstarc;}VNode,AdjList[MAX_VEXTEX_NUM]; typedef struct{AdjList vertices;int vexnum, arcnum;}ALGraph;typedef struct //构件栈{ElemType *base;ElemType *top;int stacksize;}SqStack;void InitStack(SqStack *); //函数声明int Pop(SqStack *, ElemType *);void Push(SqStack *,ElemType );int StackEmpty(SqStack *);void CreatGraph(ALGraph *);void FindInDegree(ALGraph , int * );void TopologicalSort(ALGraph );void InitStack(SqStack *S)//初始化栈{S->base=(ElemType *)malloc(STACK_INIT_SIZE*sizeof(ElemType));if(!S->base){printf("memory allocation failed, goodbye");exit(1);}S->top=S->base;S->stacksize=STACK_INIT_SIZE;}int Pop(SqStack *S,ElemType *e)//出栈操作{if(S->top==S->base){return ERROR;}*e=*--S->top;//printf("%d\n",e);// return e;return 0;}void Push(SqStack *S,ElemType e)//进栈操作{if(S->top-S->base>=S->stacksize){S->base = (ElemType *)realloc(S->base,(S->stacksize+STACKINCREMENT)*sizeof(ElemType));if(!S->base){printf("memory allocation failed, goodbye");exit(1);}S->top = S->base+S->stacksize;S->stacksize+=STACKINCREMENT;}*S->top++=e;}int StackEmpty(SqStack *S)//判断栈是否为空{if(S->top==S->base)return OK;elsereturn ERROR;}void CreatGraph(ALGraph *G)//构件图{int m, n, i;ArcNode *p;printf("请输入顶点数和边数:");scanf("%d%d",&G->vexnum,&G->arcnum);for (i = 1; i <= G->vexnum; i++){G->vertices[i].data = i;G->vertices[i].firstarc = NULL;}for (i = 1; i <= G->arcnum; i++) //输入存在边的点集合{printf("\n请输入存在边的两个顶点的序号:");scanf("%d%d",&n,&m);while (n < 0 || n > G->vexnum || m < 0 || m > G->vexnum) {printf("输入的顶点序号不正确请重新输入:");scanf("%d%d",&n,&m);}p = (ArcNode*)malloc(sizeof(ArcNode));if (p == NULL){printf("memory allocation failed,goodbey");exit(1);}p->adjvex = m;p->nextarc = G->vertices[n].firstarc;G->vertices[n].firstarc = p;}printf("建立的邻接表为:\n"); //输出建立好的邻接表for(i = 1; i <= G->vexnum; i++){printf("%d",G->vertices[i].data);for(p = G->vertices[i].firstarc; p; p = p->nextarc)printf("%3d",p->adjvex);}}void FindInDegree(ALGraph G, int indegree[])//求入度操作{int i;for (i = 1; i <= G.vexnum; i++){indegree[i] = 0;}for (i = 1; i <= G.vexnum; i++){while (G.vertices[i].firstarc){indegree[G.vertices[i].firstarc->adjvex]++;G.vertices[i].firstarc = G.vertices[i].firstarc->nextarc;}}}void TopologicalSort(ALGraph G) //进行拓扑排序{int indegree[M];int i, k, n;int count = 0;ArcNode *p;SqStack S;FindInDegree(G, indegree);InitStack(&S);for (i = 1; i <= G.vexnum; i++){printf("第%d个点的入度为%d \n", i, indegree[i]);}for ( i = 1; i <= G.vexnum; i++){if (!indegree[i])Push(&S,i);}printf("进行拓扑排序输出顺序为:"); //输出结果while(!StackEmpty(&S)){Pop(&S,&n);printf("%4d",G.vertices[n].data);count++;for (p = G.vertices[n].firstarc; p != NULL; p = p->nextarc) {k = p->adjvex;if (!(--indegree[k])){Push(&S,k);}}}printf("\n");if (count < G.vexnum){printf("出现错误\n");}else{printf("排序成功\n");}}int main(void) //主函数{ALGraph G;CreatGraph(&G);TopologicalSort(G);system("pause");return 0;}截图:。

相关文档
最新文档