graph-algorithm

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    我有两个图表,我想匹配(我不确定这是我正在寻找的世界)。 在我的第一个图中,节点代表团队(节点值代表团队中的人数),链接代表团队的团队在1到5的等级上有多接近。两个团队共同工作的团队将比两个团队有时​​在一起工作。 在我的第二个图中,节点表示空间(节点值表示空间中的可用空间),链接表示空间有多近。如果两个空间位于同一楼层,则它们将具有比两个不在同一楼层上的空间更强的链接。 我需要在可用空间中分配球

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    我想加快顶点/边属性访问过程。 顶点属性访问,我发现然而,对于边缘属性访问优化的一种方式,也不是那么微不足道的我。 的想法为顶点属性是直接修改内部阵列(a属性)。 例如 vfilt = g.new_vertex_property('bool') for i in range(9999): vfilt.a[int(i % n)] = random.randint(0, 1) (注意v

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    给定30 x 30像素的红色和绿色像素,存储为0和1的数组,其中1为红色,0为绿色。 图像从绿色和随机的红色图案开始绘制。 图像的所有最外面的像素也被涂成红色。 现在的问题是如何填充绿色的每一个口袋,没有连接到红色的最大口袋绿色?

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    我已经错综复杂图形,我需要寻找一个令人费解的曲线图来进行搜索。搜索后,找到的路径需要始终以目标节点结束。该节点没有其他更深的节点。此外,路径的长度将受到限制,因此在达到极限之前,必须找到目标节点。我有一个例子图: graph example 在这种情况下,以下限制我希望他们旁边的结果。 2 =>无 3或4 => I,1,F 6 => I,2,3,I,1,F和以上所有 7或8 => I,1,2,3,

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    我有一个边有非负权的有向图。 我的算法,应该做到以下几点:。 获得从顶点的所有路径u到顶点v 计算每个路径上的最小加权边缘从u到v 计算最大的我从上面计算出的最小加权边。 什么算法对此有好处?我问这个,因为我可以天真地执行上面的步骤,因为我已经说过了(蛮力)。 我有一种感觉,这是对Dijkstra算法的轻微修改,但我不确定。另外,时间复杂度是多少?

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    我想解决以下问题。 给你一个开始词,词典和结束词。您可以执行4个操作。 在任何位置 删除字母添加一个字母在任何位置 在任何位置替换字母的单词的 采取字谜(猫是可以改变的行动)。 这些操作的所有成本可能会有所不同,并且也会给出。 约束:所有中间字母以及开始词和结束词必须出现在词典中。找到实现这一目标的最低可能成本。 如果没有办法返回-1; 有什么想法吗?

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    早安, 我在图形世界的新手,我有DFS,我还没有在其他主题中发现了一些问题。 我把网站的DFS代码: http://www.geeksforgeeks.org/depth-first-traversal-for-a-graph/ (我把Java实现) 该图是建立在主要功能: g.addEdge(0, 1); g.addEdge(0, 2); g.addEdge(1, 2);

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    受约束的最短路径中的曲线图G=(V,E)是,给定的源节点s和宿节点t问题,找到从s到食用的t使得总资源的最短路径路径最多是标量R。图中的每个弧线(i,j)具有标量c_{ij}的成本,并且将资源用于标量r_{ij}的曲调。路径的成本是构成路径的各个弧的成本的总和,并且路径消耗的资源是构成路径的各个弧的资源的总和。这个问题已知为NP-HARD。 解决此问题的大多数实现都使用动态编程方法,该方法基本上会

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    我的意思是有向图可以有自我循环,所以我没有看到无向图无法拥有它的原因(CLRS说它没有提供有效的理由就被禁止)。 Example: G_directed = (V,E) is a directed graph Say this graph has the vertex set V = {1,2,3,4,5,6} With edges E = {(1,2),(2,2),(2,4),(2,

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    我有一个未排序的图G =(V,E)和权重函数w:E→R +。我也有G的MST T. 我必须建立一个如下算法: 如果我们添加一个具有权重w(e')的新边e'给E.建议一个算法它以新图G'=(V,EUe')的MST的方式更新T. 复杂度:O(V)。 什么我建议是: 1)添加E“到T.我们得到了一个新的图形称之为T”,其中包括一个周期。 2)在T'上运行DFS并标记您访问的每个顶点。并且另外保存堆栈中的