/***@file*@authorjUicE_g2R(qq:3406291309)————彬(bin-必应)* 一个某双流一大学通信与信息专业大二在读 **@brief一直在竞赛算法学习的路上**@copyright2023.9*@COPYRIGHT 原创技术笔记：转载需获得博主本人同意，且需标明转载源*@languageC++*@Version1.0还在学习中*/UpDataLog👆2023.9.25更新进行中Statement0🥇一起进步Statement1💯有些描述是个人理解，可能不够标准，但能达其意技术提升站点链式前向星链式前向星建立在邻接表的基础上，从2结点开始记录（只
文章目录7-1邻接矩阵表示法创建无向图参考代码代码解析7-2邻接表创建无向图参考代码代码解析7-3图深度优先遍历参考代码代码解析7-4单源最短路径参考代码代码解析7-5列出连通集参考代码代码解析7-6哈利·波特的考试参考代码代码解析7-7家庭房产参考代码代码解析7-8森森美图参考代码代码解析7-9哥尼斯堡的“七桥问题”参考代码代码解析7-10公路村村通参考代码代码解析7-11旅游规划参考代码代码解析7-12关键活动参考代码代码解析7-13任务调度的合理性参考代码代码解析7-14最短工期参考代码代码解析7-15最短路径参考代码代码解析7-16最短路径算法(Floyd-Warshall)参考代码代
目录1基础知识2模板3工程化1基础知识kruskal算法的关键步骤为：将所有边按照权重从小到大排序。定义集合S，表示生成树。枚举每条边(a,b,c)，起点a，终点b，边长c。如果结点a和结点b不连通（用并查集来维护），则将这条边加入到集合S中。kruskal算法的时间复杂度为O(mlogm)，它用来解决稀疏图的最小生成树问题。2模板intn,m;//n是点数，m是边数intp[N];//并查集的父节点数组structEdge//存储边{inta,b,w;booloperator(constEdge&W)const{returnwW.w;}}edges[M];intfind(intx)//并查集
目录前言介绍局部聚类系数全局聚类系数前言在GraphSage论文的理论分析部分，涉及到一个概念叫做“Clusteringcoefficient”，直译过来就是聚类系数，解释为“节点的一跳邻域内封闭的三角形的比例”，本文对其做一个简单的介绍。本文参考了Wiki百科-Clusteringcoefficient。更：关于GraphSage论文详解，请参见博文《GraphSage-《InductiveRepresentationLearningonLargeGraphs》论文详解》介绍在图论中，聚类系数是图中节点倾向于聚类在一起的程度的度量。相关论文表明12，在大多数现实世界的网络中，尤其是社交网络中
源代码：深大算法实验三——回溯法解决地图填色问题代码-C/C++文档类资源-CSDN下载目录问题描述 背景知识： 问题描述：开始实验！！！回溯法算法思想：在地图填色当中的回溯法效率提升方法最少剩余量选择（MRV）度最大选择（DH）颜色选择：最少约束值向前检验约束传播颜色轮寻数据分析实验结论问题描述 背景知识：为地图或其他由不同区域组成的图形着色时，相邻国家/地区不能使用相同的颜色。我们可能还想使用尽可能少的不同颜色进行填涂。一些简单的“地图”（例如棋盘）仅需要两种颜色（黑白），但是大多数复杂的地图需要更多颜色。每张地图包含四个相互连接的国家时，它们至少
http://cplusoj.com/d/senior/p/SS231019B相当于图上选一条链和一堆环考虑dfs生成树。则链是两条从根出发的链环是每条返祖边组成的环所以环和链的异或和可以求出来链的放到线性基里然后线性基通过高斯消元求主元（贪心思想，主元可以令那一位一定为1。那么就钦定主元为必选，这样一定更优）高消的过程中也需要对链进行消元最后用链来查询，丢01trie上维护#includeusingnamespacestd;#defineintlonglonginlineintread(){intx=0,f=1;charch=getchar();while(ch'0'||ch>'9'){if
1网络社区挖掘定义网络社区挖掘是指利用数据挖掘技术和机器学习算法，分析社交网络、在线社区或互联网上的各种交互数据，以揭示其中隐藏的模式、关系和信息。这些社区可以是社交媒体平台、在线论坛、博客、微博等，人们在这些平台上进行交流、分享信息和建立连接。通常包含:社区发现（CommunityDetection）：识别社交网络中具有紧密连接的群体，帮助了解社区结构和成员之间的关系。信息传播分析（InformationDiffusionAnalysis）：研究在社交网络中信息是如何传播和扩散的，以及影响传播的因素。用户行为分析（UserBehaviorAnalysis）：分析用户在网络社区中的行为，包括发
将所有点分成两个集合，使得所有边只出现在集合之间，就是二分图二分图：一定不含有奇数个点数的环；可能包含长度为偶数的环，不一定是连通图二分图的最大匹配：#include#includeusingnamespacestd;constintN=510,M=100010;intn1,n2,m;inth[N],ne[M],e[M],idx;//邻接表boolst[N];intmatch[N];voidadd(inta,intb){//头插法//如图如1与2之间要有一条线，让2的ne为1，再让h[1]为2的索引。//这样h[1]就是1节点存的最后一个相连的点，如图就是7节点。//而在索引表内部，通过头插法
参考内容：图论——并查集(详细版)并查集（Disjoint-set）是一种精巧的树形数据结构，它主要用于处理一些不相交集合的合并及查询问题。一些常见用途，比如求联通子图、求最小生成树的Kruskal算法和求最近公共祖先（LCA）等。并查集的理念是只关注个体属于哪个阵营，并不关心这个阵营中个体内部的关系，比如我们常说的张三是李家沟的，王二是王家坝的。同时并查集借助个体代表集体的思想，用一个元素代表整个群体，就像我们开学都会有学生代表、教师代表讲话一样，在台上讲话的那一个学生就代表了学校所有的学生。并查集基本操作并查集的基本操作主要有初始化init、查询find和合并union操作。初始化在使用并
[算法日志]图论：深度优先搜索(DFS)深度优先概论深度优先搜索算法是一种遍历图这种数据结构的算法策略，其中心思想是朝图节点的一个方向不断跳转，当该节点无下一个节点或所有方向都遍历完时，便回溯朝上一个节点的另一个方向继续遍历。这种搜索策略与回溯法有异曲同工之妙。DFS的代码框架voiddfs(参数){if(终止条件){储存结果;return;}for(遍历节点的各个分支){处理节点；dfs(参数);//调用本函数撤销处理，回溯；}}正因为和回溯法有相似之处，所以其在代码结构上与回溯大致相同。深搜三部曲确认递归函数及其参数在深搜过程中，我们通常会定义两个数组容器，一个二维数组储存结果，一个一
