华为OD机试300题大纲参加华为od机试，一定要注意不要完全背诵代码，需要理解之后模仿写出，通过率才会高。华为OD清单查看地址：blog.csdn.net/hihell/category_12199275.html华为OD详细说明：https://dream.blog.csdn.net/article/details/128980730本篇题解：无向图染色问题or红黑图题目描述众所周知红黑树是一种平衡树，它最突出的特性就是不能有两个相邻的红色节点。那我们定义一个红黑图，也就是一张无向图中，每个节点可能有红黑两种颜色，但我们必须保证没有两个相邻的红色节点。现在给出一张未染色的图，只能染红黑两色，
华为OD机试300题大纲参加华为od机试，一定要注意不要完全背诵代码，需要理解之后模仿写出，通过率才会高。华为OD清单查看地址：blog.csdn.net/hihell/category_12199275.html华为OD详细说明：https://dream.blog.csdn.net/article/details/128980730本篇题解：无向图染色问题or红黑图题目描述众所周知红黑树是一种平衡树，它最突出的特性就是不能有两个相邻的红色节点。那我们定义一个红黑图，也就是一张无向图中，每个节点可能有红黑两种颜色，但我们必须保证没有两个相邻的红色节点。现在给出一张未染色的图，只能染红黑两色，
文章目录前言一、通过DEM图生成坡度图（1）生成原理以及公式（2）代码段（3）结果二、生成坡向图（1）生成原理以及公式（2）代码段（3）结果三、生成山体阴影图（1）生成原理以及公式（2）代码段（3）结果四、通过DEM数据生成三维地形图、伪彩色图以及等高线图代码段结果前言一、通过DEM图生成坡度图（1）生成原理以及公式所谓坡度，即过地面某一点的切平面与水平面的夹角，该夹角就是该点的坡度。而坡度一般有两种表示方法（度数或坡度百分比），本文以度数为例。因此我们只需要知道两点的高程增量以及水平增量，便可以算出这两点所在平面的单一坡度值。如果将高程增量百分比视为高程增量除以水平增量后再乘以100，就可以
文章目录前言一、通过DEM图生成坡度图（1）生成原理以及公式（2）代码段（3）结果二、生成坡向图（1）生成原理以及公式（2）代码段（3）结果三、生成山体阴影图（1）生成原理以及公式（2）代码段（3）结果四、通过DEM数据生成三维地形图、伪彩色图以及等高线图代码段结果前言一、通过DEM图生成坡度图（1）生成原理以及公式所谓坡度，即过地面某一点的切平面与水平面的夹角，该夹角就是该点的坡度。而坡度一般有两种表示方法（度数或坡度百分比），本文以度数为例。因此我们只需要知道两点的高程增量以及水平增量，便可以算出这两点所在平面的单一坡度值。如果将高程增量百分比视为高程增量除以水平增量后再乘以100，就可以
假设你有n个任务要做，其中某些任务需要在另外一些任务之前完成，你该如何规划你的任务，使得按照你的规划依次做下去就能完成你的所有任务？定义拓扑排序（Topologicalsorting,toposort）：给定一个有向无环图，将所有节点排成一个线性序列，在这个序列中只有从前面的节点指向后面的节点的边。条件有向图中没有环。如果有环的话就无法进行拓扑排序。因为如果尝试将所有节点排成一个线性序列的话，就必然会出现这种情况：必然有从后面的节点指向前面的节点的有向边，不符合拓扑排序的定义，所以无法对有环的有向图进行拓扑排序。假如你手边有两个任务A和B，要完成任务A你得先完成任务B，要完成任务B你又得先完成
假设你有n个任务要做，其中某些任务需要在另外一些任务之前完成，你该如何规划你的任务，使得按照你的规划依次做下去就能完成你的所有任务？定义拓扑排序（Topologicalsorting,toposort）：给定一个有向无环图，将所有节点排成一个线性序列，在这个序列中只有从前面的节点指向后面的节点的边。条件有向图中没有环。如果有环的话就无法进行拓扑排序。因为如果尝试将所有节点排成一个线性序列的话，就必然会出现这种情况：必然有从后面的节点指向前面的节点的有向边，不符合拓扑排序的定义，所以无法对有环的有向图进行拓扑排序。假如你手边有两个任务A和B，要完成任务A你得先完成任务B，要完成任务B你又得先完成
在有向图的拓扑排序——BFS这篇文章中，介绍了有向图的拓扑排序的定义以及使用广度优先搜索（BFS）对有向图进行拓扑排序的方法，这里再介绍另一种方法：深度优先搜索（DFS）。算法考虑下面这张图：首先，我们需要维护一个栈，用来存放DFS到的节点。另外规定每个节点有两个状态：已访问（这里用蓝绿色表示）、未访问（这里用黑色表示）。任选一个节点开始DFS，比如这里就从0开始吧。首先将节点0的状态设为已访问，然后节点0的邻居（节点0的出边指向的节点）共有1个：节点2，它是未访问状态，于是顺下去访问节点2。节点2的状态也设为已访问。节点2有3个邻居：3、4、5，都是未访问状态，不妨从3开始。一直这样访问下去
在有向图的拓扑排序——BFS这篇文章中，介绍了有向图的拓扑排序的定义以及使用广度优先搜索（BFS）对有向图进行拓扑排序的方法，这里再介绍另一种方法：深度优先搜索（DFS）。算法考虑下面这张图：首先，我们需要维护一个栈，用来存放DFS到的节点。另外规定每个节点有两个状态：已访问（这里用蓝绿色表示）、未访问（这里用黑色表示）。任选一个节点开始DFS，比如这里就从0开始吧。首先将节点0的状态设为已访问，然后节点0的邻居（节点0的出边指向的节点）共有1个：节点2，它是未访问状态，于是顺下去访问节点2。节点2的状态也设为已访问。节点2有3个邻居：3、4、5，都是未访问状态，不妨从3开始。一直这样访问下去
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
