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北京工业大学2022年893真题考点
如果e并不大，可以用邻接矩阵的稀疏表示方法，只表示有边的信息，其实也就是前面学过“三元组”法：（端点1，端点2，权值）， 上图可以用一个边表表示-（0,1,6）,（0,2,2）,(1,2,3),....一共7个边。初始时A={0},故对B中所有的i, dis[i]=（Adj[i][0], 0)第四步：由于A中新增加u点， 故B中每个点i到A的最短边可能会是(i,u)，需要检查更新， if (dis
对新手入门低轨卫星网络路由技术的学习路线提供个人的建议（仅供参考）
Dijkstra算法求单源最短路径，基于贪心策略，使用优先队列优化，时间复杂度O((V+E)logV)，要求边权非负，是图论中最基础高效的最短路径算法之一。
2025年“数维杯”竞赛题目难度分析及选题建议 本次竞赛共设A、B、C、D四题，分别涉及机械控制、AI图像处理、环境风险评估和海洋扩散建模。 A题（振动抑制设计）需构建机械动力学模型，难度较高（★★★★☆），适合机械/自动化专业团队；B题（叶片病害识别）侧重深度学习应用（★★★★☆），要求处理大量图像数据，适合计算机/AI背景团队；C题（海水入侵评估）综合环境与地理数据（★★★☆☆），门槛适中，新
Island 发生了一场暴乱！现在 Rinne 要和 Setsuna 立马到地上世界去。众所周知：Island 是有一些奇怪的城镇和道路构成的（题目需要，游戏党勿喷），有些城镇之间用双向道路连接起来了，且每条道路有它自己的距离。但是有一些城镇已经被派兵戒严，虽然主角可以逆天改命强闯，但是为了体验该游戏的平衡性，他们只能穿过不超过 K 次被戒严的城镇。定义“穿过”：从一个戒严的点出发到达任意一个点，
George loves graphs. Most of all, he loves interesting graphs. We will assume that a directed graph is interesting, if it meets the following criteria:The graph doesn’t contain any multiple arcs;There
2025“钉耙编程”中国大学生算法设计暑期联赛（1）部分题解
我是真的不会 优先队列创建小根堆的遍历，所以我就通过调试的方法，给大家展示了。
二分图最大匹配：匈牙利算法二分图最大权匹配：KM算法
1./*首先为了方便表示，我们先给每一个单词标号，即给每个单词分配一个 id。创建一个由单词 word 到 id 对应的映射 wordId，并将 beginWord 与 wordList 中所有的单词都加入这个映射中。之后我们检查 endWord 是否在该映射内，若不存在，则输入无解。我们可以使用哈希表实现上面的映射关系。然后我们需要建图，依据朴素的思路，我们可以枚举每一对单词的组合，判断它们是否
先把两张图片切割，然后让第二张图片的切片去对比第一张图片的切片。
一个图是二分图，当且仅当图中不含奇数环（奇数环：环当中的点为基数）。如果它是一个二分图，那么相连的两个点一定属于两个不同集合，可以看作一个染色问题，由于图中不含奇数环，所以染色过程一定不存在矛盾。2. 所连的点已经有与之配对的点，这时要去找到与之配对的点，重新遍历那个点的出边，寻找是否可以让它与没有配对的其他点配对（递归）。这个算法能得出二分图两边成功匹配的最多的边的个数，成功匹配是指，没有两条边
一、匈牙利算法（俗称“渣男算法”？）匈牙利算法是对于一个二分图的概念上求一个最大匹配。二、关于二分图什么是二分图？请看这个链接：二分图那什么是二分图的匹配和最大匹配呢？二分图的匹配：给定一个二分图 G，在 G 的一个子图 M 中，M 的边集 {E} 中的任意两条边都不依附于同一个顶点，则称 M 是一个匹配。二分图的最大匹配：所有匹配中包含边数最多的一组匹配被称为二分图的最大匹配，其边数即为最大匹配
【代码】【基础】既生瑜，何生亮！c++
U为源点 S为未添加数组 邻接矩阵存放的是权值，创建dist[]数组，用来存放结点间的距离，首先将v结点加入U集合，之后更新dist[]数组的数值，再在U-S集合中找到一个权值最小的结点x,遍历x这一行，查看x到各个结点的距离，当x结点到m结点距离为5，此时用这个5去和dist[]数组到x的距离相加，如果相加得到的值比dist[]数组中的值小，则用这个值更新diist[]数组中到m中的权重值 ；
目录1.Dijkstra算法1.1使用范围1.2算法思路1.3实例2.代码2.1dijstra函数2.2调用函数1.Dijkstra算法1.1使用范围∙\bullet∙ 寻求从一固定顶点到其余各点的最短路径∙\bullet∙ 有向图、无向图和混合图∙\bullet∙ 权非负1.2算法思路每一次迭代产生一个永久标号，把它接入到以起始点为v0根的树中，在这棵树上每一个顶点与根结点之间的路径皆为最短路径
因子图算法-入门者可看-最简洁版框架
比特平面分层：例如，在一幅256级灰度图像中，图像值是由8比特（1字节）组成的。8比特的二进制表示中为：* * * * * * * * ，其中*代表一个二进制位，从二进制高位到低位切割成8份，分别对每份二进制位的图像二进制形式的值进行变换，通过一个变换函数阈值处理成一个二值图像，比如高位的十进制形式的图象值早0-127之间的灰度值映射到0，将128到255之间的灰度值映射为1，0表示成二值图像中的
:照射分量：照射强度书中P26是这么解释韦伯比的：不够亮时，目标给出响应“否”，表明没有可觉察的变化。逐渐变强时，目标给出肯定的响应“是”，表明有可觉察的变化。最后，当足够强时，目标始终给出肯定的响应“是”。称为韦伯比，其中是背景照射为时50%时间可辩别的照射增量。较小的值意味着可辩别亮度小百分比变化。这表示“较好”的亮度辨别能力。相反，较大的值意味着人眼检测变化时要求较大百分比的亮度变化。这表示
这是图论里的入门算法，但又有实力不够，因此困扰了我许久，在网上也学习了很多大牛的解题思路，我也有所感悟，简单记录下，帮助自己，也希望让更多的学会，我这里只写代码，算法思想可以去其他博主那里学习，这个代码比较简短，希望大家学会，对竞赛友友也有帮助的呦！求有向图中任意两个顶点的最短路径---dijkstra算法。
如果想 表示 无向图，即：grid[2][5] = 6，grid[5][2] = 6，表示 节点 2 与 节点 5 相互连通，权值为6。用一个方格地图，假如每次搜索的方向为 上下左右（不包含斜上方），那么给出一个start起始位置，那么BFS就是从四个方向走出第一步。grid[2][5] = 6，表示 节点 2 连接 节点 5 为 有向图，节点 2 指向 节点 5，边的 权值为 6。然后我们再去遍
简短通俗理解动态规划算法--最短路径问题
的PyTorch的扩展库，几何深度学习指的是应用于图和其他不规则、非结构化数据的深度学习。是非常随意的，它不像MLP、CNN、RNN、Transformer那样，必须要数据规整、要resize、要截断填补等，图神经网络要求的数据只要有点有边就行，至于几个点几条边都随意。然而在真实世界中，并不是所有的事物都可以用结构化数据来表示，比如社交网络、知识图谱、电商购物、复杂的文件系统、蛋白质相互作用关系、
图的应用单源最短路径迪杰斯特拉（Dijkstra）算法2. 源代码：3. 测试:测试环境 : Windows 10编译软件 : Visual C++ 6.0测试用例:
问题 : 无向图的最大割问题时间限制: 1 Sec内存限制: 128 MB题目描述给定一个无向图G=(V,E)，设U包含于V是G的顶点集。对任意（u，v）∈E，若有u∈U且v∈V-U，就称（u，v）为关于顶点集U的一条割边。顶点集U的所有割边构成图G的一个割。G的最大割是指G中所含边数最多的割。对于给定的无向图G，设计一个优先队列式分支限界法，计算G的最大割。输入第一行有2个正整数n...
Kruskal算法避圈法的代码实现
【 1. Floyd算法简介 】背景Floyd算法又称为插点法，是一种利用动态规划的思想寻找给定的加权图中多源点之间最短路径的算法，与Dijkstra算法类似。该算法名称以创始人之一、1978年图灵奖获得者、斯坦福大学计算机科学系教授罗伯特·弗洛伊德命名。用途Floyd算法适用于APSP(All Pairs Shortest Paths，多源最短路径)，是一种动态规划算法，稠密图效果最佳，边权可正
贵圈真乱（
该网络中总花费最小的最大流称为最小费用最大流，总花费最大的最大流称为最大费用最大流，二者合称费用流模型，即在最大流的前提下考虑费用的最值。
word2vec使用语言天生具备序列这一特性训练得到词语的向量表示。而在图结构上，则存在无法序列的难题，因为图结构它不具备序列特性，就无法得到图节点的表示。deepwalk 的作者提出：可以使用在图上随机游走的方式得到一串序列，然后再根据得到游走序列进行node2vec的训练，进而获取得到图节点的表示。本质上deepwalk和word2vec思想相同，deepwalk算法的提出为图结构学习打开了新
弗洛伊德算法（Floyd's algorithm），又称为弗洛伊德-沃尔什算法（Floyd-Warshall algorithm），是一种用于在加权图中找到所有顶点对之间最短路径的算法。这个算法适用于有向图和无向图，并且可以处理负权重边，但不能处理负权重循环。
然后找出dic里面1到2-n之间的最短距离，发现是dic[3] = 1,然后找1通过3能到达的地方，发现能到达4和5，如果1通过3到达4的话，得出dic[4] = 2 < dic[3]+arr[3][4] = 3，无法使到四的路程更短，所以不改变dic[4]的值，但是我们发现到达5，即dic[5] = 99999999>dic[3]+arr[3][5] = 4,能使1到5距离缩短，于是改变dic[
在多个军事单位之间铺设通信光缆，请编写程序保证各单位间均可通信的情况下使工程总耗费最低，计算总费用。
基于递归搜索的图同构算法
图的概念与性质为了保证学习效果，请保证已经掌握前置知识之后，再来学习本章节！如果在阅读中遇到困难，也可以回到前面章节查阅。
最小生成树算法（Prim算法 + Kruskal算法）
设置一个集合S存放已经找到最短路径的顶点，并设置一个源点，dist[]数组中存放源点距离每个顶点的最短距离，path[]数组中存放的是最短路径，基本过程可以如下描述：（下图来自懒猫老师的《数据结构》相关课程笔记）每个分量distfl表示当前所找到的从始点v到终点»的最短路径的长度。path[i]是一个字符串，表示当前所找到的从始点v到终点vi的最短路径。初态为：若从V有弧，则path[i]为0：否
学习多边形拟合连接边缘算法遇到的问题得到许多目标像素点，需要拟合连接起来该方法需要知道目标区域的所有像素点，并且是一个已排序序列解决思路使用多边形近似连接边缘算法a. 需要得到需要近似连接的已排序边缘序列P，找到边缘的起始点A和Bb. 指定一个阈值T，用于判断对应点是否满足设置为新顶点的条件c. 准备两个空栈开和闭d. 如果P的点对应与一条闭合曲线，则将A放到开中，B放在开和闭中，如果是开放曲线，
本文介绍了dijkstra算法以及它的优化，适用于小白
目录一、什么是强连通分量1. 概念2. 强连通分量二、两种dfs遍历1. 方式12. 方式2三、一个简单例子理解算法四、更完整的一个例子五、Code实现一、什么是强连通分量tarjan强连通分量算法1. 概念连通：无向图中，从任意点i可到达任一点j强连通：有向图中，从任意点i可到达任一点j弱连通：把有向图看作无向图时，从任意点i可到达任一点j如图，强连通无论那个点，都能按照方向到达任意一点，弱连通
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