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200*注：如果还没有学过或者的同学请仔细看完我的总结哦~
实现求欧拉回路的算法，主要涉及邻接矩阵、DFS、逐步插入回路法等。
我感觉这个算法是作为 dijkstra 等求最短路的优秀替换！时间复杂度可以降到O(m)！原理：如果边权只是0和1的话，启用优先队列未免太浪费资源了！这里用双端队列正是对这个地方的优化，将优先队列O(logn)的时间复杂度降到了O(1)！！过程是这样的：从起点开始，加入队列。while队列非空，取队首元素，用这个节点更新其他节点。如果可以更新的话：1、边权为0，放到队首。（从边权为0......
数学建模——01规划和线性规划的样例：11年国赛数模B题《交巡警服务平台的设置与调度》的第一问（的前2小问）。我主要运用到matlab、lingo两款软件，配合Folyd最短路径算法，来解决问题。最后，本文只简单地讲解了部分原理。该系列文章是个人在参加2021年暑假国赛数模时培训，自己记录的心得与体会。意在总结归纳自己的学习成果，也希望能帮助到 想在数模比赛、matlab工程运用中施展身手的志同道
数据结构——图论中求最短路径——迪杰斯特拉算法（Dijkstra）、弗洛伊德算法（Floyd）
图论——AOV和AOE（拓扑排序、存放表达式、关键活动、关键路径）
强连通分量及其Tarjan算法
2023ICPC第一场网络赛VP题解~
2023年CSP-S赛后总结（2023CSP-S题解+游记）
人工智能头歌
在一个DAG（有向无环图）中，我们将图中的顶点以线性方式进行排序，使得对于任何的顶点 u 到 v 的有向边 (u, v)，都可以有 u 在 v 的前面。给定一个 DAG，如果从 u 到 v 有边，则认为 v 依赖于 u。如果 u 到 v 有路径（u 可达 v），则称 v 间接依赖于 u。拓扑排序的目标是将所有节点排序，使得排在前面的节点不能依赖于排在后面的节点。
基于《网络科学导论》，进行复杂网络知识点的梳理。
关于图论中环的一些常见问题，包括最小环、最大环、环计数
最近公共祖先(LCA)1. 最近公共祖先原理原理LCA问题：在一棵有根树中，一个节点的祖先节点是指它本身或者它父节点的祖先。给定两个节点，两个点共同的祖先中距离两者最近的节点就是这两个节点的最近公共祖先。需要注意的是最近公共祖先可能是这两个节点中的某一个。LCA问题的解法有很多种，下面介绍四种，其中第二种、第三种最常用1. 向上标记法做法：求两个节点p、q的最近公共祖先原理，可以任选一个点，比如点
图的遍历是和树的遍历类似，我们希望从图中某一顶点出发访遍图中其余顶点，且使每一个顶点仅被访问一次， 这一过程就叫做图的遍历(Traversing Graph)。对于图的遍历来，通常有两种遍历次序方案：深度优先遍历广度优先遍历1.1 深度优先遍历DFS深度优先遍历(Depth First Search)，也有称为深度优先搜索，简称为DFS。1.1.1 DFS算法深度优先搜索类似于树的先序遍历。如其名
最小生成树的定义，普里姆算法（Prim）和克鲁斯卡尔（Kruskal），以及各种存储结构下的最小生成树的代码实现。
之前太多错误了，重构了
前不久在无人机检测跟踪的项目中用到了多目标跟踪算法，其中需要涉及多个目标在两帧之间的匹配问题，最初使用的是最简单的距离最小化原则进行帧间多目标的匹配。后来通过实习和查阅论文等渠道了解到了多目标跟踪领域的Sort和DeepSort算法，其中都使用到了匈牙利算法解决匹配问题，因此开此贴记录一下算法的学习过程。指派问题概述首先，对匈牙利算法解决的问题进行概述：实际中，会遇到这样的问题，有n项不同的任..
图卷积网络应用——基于深度学习的图相似度计算保姆级讲解（以SIMGNN为例）为啥想写这篇文章呢。。因为之前提到的图神经网络应用篇鸽了快一年了，把自己的研究方向做一个总结，并向其他同样研究方向的朋友做一个报告，如有错误，敬请指出。而且，这个研究方向人太少了，万望能借此引起更多人的关注与兴趣。废话不多说了，以下开启此篇正文。图相似度计算（Graph Similarity）是图领域一个重要应用，与图片相
一、分层图分层图只是建图时有区别，但跑最短路板子都是一样的，正所谓图论最难的就是建图，只要有合适的建图方法，那么问题就很简单了。分层图是指有很多个平行的图，各个平行的图之间有特殊的连接边。用分层图的几种情况：1、有k个不同集合的边，将每个集合内的边建成一张图，再建立第k+1个图，是一个虚层，用这个虚层将这k张图连接起来。每次可以通过虚层转移到另一个集合的图中。如例1.小雨坐地铁。2、有k个机会使得
游戏设计或游戏策划是设计游戏内容和规则的一个过程，好的游戏设计是这样一个过程:创建能激起玩家通关热情的目标，以及玩家在追求这些目标时做出的有意义的决定需遵循的规则。其实写到这里这个问题我基本就已经回答完毕了，但是由于不停有迷茫的小伙伴问我相关的问题 ，特别是关于选软件工程还是计算机科学的这个问题，同一段回答我反复给不同的小可爱普及，干脆这里直接po出来统一回复吧，当然哈，如果还是有问题的也欢迎骚扰
数据结构—图的详细解析，通俗易懂，用大白话讲解给你听。
Codeforces Round 981 (Div. 3)（A-F）
图图的定义图（Graph）G由两个集合V和G组成，记作G = (V,G)。其中V是各顶点（结点）的有穷非空集合，V中的任意两个顶点配对后作为集合E的元素，顶点偶对亦称为边。在有向图中，E中的元素形式为<x,y>，表示从顶点x到顶点y的一条有向边，有向边也称作弧，x为弧尾，y为弧头；在无向图中，E中的元素形式为(x,y)，仅表示连接顶点x和顶点y的一条边，效果同(y,x)。在实际应用中，
关键节点识别是网络科学中的一个重要研究领域，旨在从复杂的网络结构中找出那些在信息传播、影响力扩散等方面具有重要作用的节点。这一过程通常基于一系列的中心性指标来衡量节点的重要性，包括但不限于度数中心性、介数中心性、接近中心性、特征向量中心性等。通过识别这些关键节点，不仅可以帮助我们理解网络的基本结构和功能，还能为各种实际应用提供指导，如优化社会网络中的信息传播途径、提升技术网络的鲁棒性和安全性、改善
通过本篇文章的介绍，我们初步了解了图的基本概念、图的表示方法（如邻接矩阵和邻接表）、以及图中的各种基本性质。图论作为计算机科学和数学中的一个重要分支，其应用范围广泛，从网络设计到路径规划，都有着广泛的应用场景。在接下来的学习中，我们可以进一步探讨更高级的图算法，如最短路径算法（Dijkstra、Bellman-Ford 等）、图的遍历算法（深度优先搜索、广度优先搜索）、以及图的连通性和最小生成树等
是 Python 标准库模块中的一个类，它扩展了普通字典（dict）的功能。通过使用，可以在尝试访问字典中不存在的键时自动创建默认值，这极大地简化了某些编程模式。# 使用自定义默认值# 输出: {'count': 1, 'total': 59.99}了解这些基本语法和概念之后，你就可以更好地理解的高级应用，并将其有效地应用在各种编程场景中。除了简单的类型如listint和set，可以定义更复杂的工
图论
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