线性结构中，元素仅有线性关系，每个元素只有一个直接前驱和直接后继；树形结构中，数据元素（结点）之间有着明显的层次关系，每层上的元素可能和下一层中多个元素相关，但只能和上一层中一个元素相关；图形结构中，数据元素（顶点）之间具有任意关系，图中任意两个数据元素之间都可能相关。(1)图的定义图是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成，通常表示为:G（V，E），其中，G表示一个图，V是图G中顶点的集合，E是图G中边的集合。无向边：若顶点Vi到Vj之间的边没有方向，则称这条边为无向边，用无序偶对(Vi，Vj)来表示。如下左图，G=(V1,{E1})，其中顶点集合V1={A，B，C，D};边集合E1={
线性结构中，元素仅有线性关系，每个元素只有一个直接前驱和直接后继；树形结构中，数据元素（结点）之间有着明显的层次关系，每层上的元素可能和下一层中多个元素相关，但只能和上一层中一个元素相关；图形结构中，数据元素（顶点）之间具有任意关系，图中任意两个数据元素之间都可能相关。(1)图的定义图是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成，通常表示为:G（V，E），其中，G表示一个图，V是图G中顶点的集合，E是图G中边的集合。无向边：若顶点Vi到Vj之间的边没有方向，则称这条边为无向边，用无序偶对(Vi，Vj)来表示。如下左图，G=(V1,{E1})，其中顶点集合V1={A，B，C，D};边集合E1={
一、题目大意标签:搜索https://leetcode.cn/problems/minimum-height-trees树是一个无向图，其中任何两个顶点只通过一条路径连接。换句话说，一个任何没有简单环路的连通图都是一棵树。给你一棵包含 n 个节点的树，标记为 0 到 n-1。给定数字 n 和一个有n-1条无向边的edges 列表（每一个边都是一对标签），其中edges[i]=[ai,bi]表示树中节点ai和bi之间存在一条无向边。可选择树中任何一个节点作为根。当选择节点x作为根节点时，设结果树的高度为h。在所有可能的树中，具有最小高度的树（即，min(h)）被称为最小高度树。请你找到所有的最小
一、题目大意标签:搜索https://leetcode.cn/problems/minimum-height-trees树是一个无向图，其中任何两个顶点只通过一条路径连接。换句话说，一个任何没有简单环路的连通图都是一棵树。给你一棵包含 n 个节点的树，标记为 0 到 n-1。给定数字 n 和一个有n-1条无向边的edges 列表（每一个边都是一对标签），其中edges[i]=[ai,bi]表示树中节点ai和bi之间存在一条无向边。可选择树中任何一个节点作为根。当选择节点x作为根节点时，设结果树的高度为h。在所有可能的树中，具有最小高度的树（即，min(h)）被称为最小高度树。请你找到所有的最小
图的存储结构图的逻辑结构：多对多图没有顺序存储结构，但可以借助二维数组来表示元素之间的关系，即数组表示法（邻接矩阵）链式存储结构：多重链表（邻接表、邻接多重表、十字链表）一、数组（邻接矩阵）表示法建立一个顶点表（记录各个顶点信息）和邻接矩阵（表示各个顶点之间的关系）。设图A=(V,E)有n个顶点，则图的邻接矩阵是一个二维数组A.arcs[n][n]，定义为：无向图的邻接矩阵表示法分析1：无向图的邻接矩阵是对称的；分析2：顶点i的度=第i行（列）中的1的个数；特别：完全图的邻接矩阵中，对角元素为0，其余1。有向图的邻接矩阵表示法注：在有向图的邻接矩阵中， 第i行含义：以结点vi为尾的弧（即出度
图的存储结构图的逻辑结构：多对多图没有顺序存储结构，但可以借助二维数组来表示元素之间的关系，即数组表示法（邻接矩阵）链式存储结构：多重链表（邻接表、邻接多重表、十字链表）一、数组（邻接矩阵）表示法建立一个顶点表（记录各个顶点信息）和邻接矩阵（表示各个顶点之间的关系）。设图A=(V,E)有n个顶点，则图的邻接矩阵是一个二维数组A.arcs[n][n]，定义为：无向图的邻接矩阵表示法分析1：无向图的邻接矩阵是对称的；分析2：顶点i的度=第i行（列）中的1的个数；特别：完全图的邻接矩阵中，对角元素为0，其余1。有向图的邻接矩阵表示法注：在有向图的邻接矩阵中， 第i行含义：以结点vi为尾的弧（即出度
NetworkX是一个非常强大的网络科学工具，它封装了图的数据结构和许多经典图算法，也内置了许多可视化函数可供调用。1.随机图生成最经典的随机图当属我们在上一篇博客《Erdos-Renyi随机图的生成方式及其特性》中讲到的Erdős-Rény随机图了，我们这里选用其中的\(?_{np}\)形式，调用以下API:G=nx.erdos_renyi_graph(10,0.3,seed=1)这里表示生成10个顶点的图，且图的每条边都以0.3的概率产生。当然，此时生成的图不具有权重，我们想在此基础上均匀随机初始化[0,0.4]之间的权重，可以这样写：G=nx.Graph()foru,vinnx.erdo
NetworkX是一个非常强大的网络科学工具，它封装了图的数据结构和许多经典图算法，也内置了许多可视化函数可供调用。1.随机图生成最经典的随机图当属我们在上一篇博客《Erdos-Renyi随机图的生成方式及其特性》中讲到的Erdős-Rény随机图了，我们这里选用其中的\(?_{np}\)形式，调用以下API:G=nx.erdos_renyi_graph(10,0.3,seed=1)这里表示生成10个顶点的图，且图的每条边都以0.3的概率产生。当然，此时生成的图不具有权重，我们想在此基础上均匀随机初始化[0,0.4]之间的权重，可以这样写：G=nx.Graph()foru,vinnx.erdo
本题为3月13日23上半学期集训每日一题中B题的题解可前往我的博客中阅读题面题目描述在社交网络（socialnetwork）的研究中，我们常常使用图论概念去解释一些社会现象。不妨看这样的一个问题。在一个社交圈子里有n个人，人与人之间有不同程度的关系。我们将这个关系网络对应到一个n个结点的无向图上，两个不同的人若互相认识，则在他们对应的结点之间连接一条无向边，并附上一个正数权值c，c越小，表示两个人之间的关系越密切。我们可以用对应结点之间的最短路长度来衡量两个人s和t之间的关系密切程度，注意到最短路径上的其他结点为s和t的联系提供了某种便利，即这些结点对于s和t之间的联系有一定的重要程度。我们可
本题为3月13日23上半学期集训每日一题中B题的题解可前往我的博客中阅读题面题目描述在社交网络（socialnetwork）的研究中，我们常常使用图论概念去解释一些社会现象。不妨看这样的一个问题。在一个社交圈子里有n个人，人与人之间有不同程度的关系。我们将这个关系网络对应到一个n个结点的无向图上，两个不同的人若互相认识，则在他们对应的结点之间连接一条无向边，并附上一个正数权值c，c越小，表示两个人之间的关系越密切。我们可以用对应结点之间的最短路长度来衡量两个人s和t之间的关系密切程度，注意到最短路径上的其他结点为s和t的联系提供了某种便利，即这些结点对于s和t之间的联系有一定的重要程度。我们可
