最小生成树与拓扑排序

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生成树和拓扑排序_黄哲威

生成树和拓扑排序_黄哲威

假设前 k−1 步 P 选择的边都在 T 中,令此时的树为 P′
第k步选择的e=(u,v)不不在T中,假设u在P′ 中,而而v不不在
T 中必有一一条 u → v 的路路径,路路径上必有一一条边 e′ = (x,y) 满足足此 时 x 在 P′ 中而而y不不在
若 w(e′) > w(e) 则在 T 中用用 e 换掉 e′ 可得到一一个更更小小的生生成树, 矛矛盾 若 w(e′) < w(e) 则第 k 步时选的是 e′ 而而不不是 e,矛矛盾 若 w(e′) = w(e),在 T 中用用 e 换掉 e′, 则 P 前 k 步中选择边都在 T 中 有限步后可把 T 变为 P 且权值不不变,因此 P 就是最小小生生成树
拓拓扑排序
现在来考虑一一个问题:现在有一一个工工程,这个工工程被分成了了很 多部分。有一一些部分要求前面面某些部分完成后才可以开始进 行行行。有些部分则可以同时进行行行。
我们可以把每个部分看作一一个结点,这些限制看成是有向边。
比比如说这张图就可以看成是这样一一个限制。这样的图没有环!
因此这样的图也被成为有向无无环图 (DAG)。
• 1 <= n <= 5 * 10^5,部分数据只有 Add,部分数据没有 Return 操作。
• 每次操作以后,求全图的最小小生生成树边权和,若不不存在输出 0。
UOJ14. DZY Loves Graph
• 只有加边的情况,那么当图连通后第一一次有了了最小小生生成树。
• 因为加的边权是单调递增的,最小小生生成树保持不不变直到最后。
生生成树和拓拓扑排序
2020年年1月月20日日
⻩黄哲威 hzwer
北北京大大学16级计算机科学
课程安排 2

第二十九讲心得体会

第二十九讲心得体会

第二十九讲心得体会在这一讲中,我们学习了关于数据结构中的图的相关知识。

图是一种非常重要的数据结构,它可以用来描述各种各样的问题,比如网络、地图、社交网络等等。

在这篇文章中,我将分享我对这一讲的一些心得体会。

图的定义和基本术语首先,我们需要了解图的定义和基本术语。

图是由一组节点和一组边组成的。

节点也被称为顶点,边用来连接节点。

图可以分为有向图和无向图。

在有向图中,边有方向,而在无向图中,边没有方向。

我们还需要了解一些基本术语,比如路径、环、连通性等等。

图的表示方法在实际应用中,我们需要用计算机来表示图。

有两种常见的表示方法:邻接矩阵和邻接表。

邻接矩阵是一个二维数组,其中的元素表示节点之间的连接关系。

邻接表则是一个链表数组,其中的每个链表表示一个节点的邻居节点。

邻接表比邻接矩阵更加节省空间,但是在查找某个节点的邻居节点时需要遍历链表,因此在某些情况下邻接矩阵更加高效。

图的遍历图的遍历是指从图中的某个节点出发,访问图中所有节点的过程。

有两种常见的遍历方法:深度优先遍历和广度优先遍历。

深度优先遍历是从某个节点开始,尽可能深地访问节点,直到到达没有未访问过的邻居节点为止。

广度优先遍历则是从某个节点开始,先访问所有的邻居节点,然后再访问邻居节点的邻居节点,以此类推。

深度优先遍历和广度优先遍历都可以用递归或者栈来实现。

最短路径最短路径是指从图中的一个节点到另一个节点的最短路径。

最短路径可以用广度优先遍历来实现。

我们可以用一个队列来存储当前节点的邻居节点,然后依次访问队列中的节点,直到找到目标节点为止。

在访问节点时,我们需要记录节点的深度,以便在找到目标节点后返回最短路径。

拓扑排序拓扑排序是指将有向无环图中的节点按照一定的顺序排序的过程。

拓扑排序可以用来解决很多实际问题,比如编译器的依赖关系分析、任务调度等等。

拓扑排序可以用深度优先遍历或者广度优先遍历来实现。

最小生成树最小生成树是指在一个连通的无向图中,找到一棵包含所有节点的生成树,并且这棵生成树的边权值之和最小。

数据结构 图 练习题

数据结构 图 练习题

数据结构图练习题数据结构图练习题在计算机科学领域中,数据结构是一种用来组织和存储数据的方式。

而图是一种常见的数据结构,它由一组节点和连接这些节点的边组成。

图可以用来表示各种各样的关系,比如社交网络中的用户关系、城市之间的道路网络等等。

在本文中,我们将探讨一些与图相关的练习题,帮助读者更好地理解和应用图的概念。

1. 最短路径问题最短路径问题是图论中的经典问题之一。

给定一个带权重的有向图,我们需要找到从一个起始节点到目标节点的最短路径。

这里的权重可以表示为距离、时间或者其他度量。

解决这个问题的算法有很多,其中最著名的是Dijkstra算法和Bellman-Ford算法。

读者可以尝试使用这些算法来解决一些具体的实例,比如计算两个城市之间的最短路径。

2. 拓扑排序拓扑排序是对有向无环图(Directed Acyclic Graph,简称DAG)进行排序的一种算法。

在一个DAG中,节点之间存在一种偏序关系,即某些节点必须在其他节点之前进行处理。

拓扑排序可以帮助我们确定这种偏序关系,从而找到一种合理的处理顺序。

比如,在编译器中,拓扑排序可以用来确定源代码中各个函数的调用顺序。

读者可以尝试编写一个拓扑排序算法,并应用到一些具体的场景中。

3. 最小生成树最小生成树是一个无向连通图中一棵权值最小的生成树。

在一个连通图中,最小生成树可以帮助我们找到一种最优的连接方式,以满足一些约束条件。

最常用的算法是Prim算法和Kruskal算法。

读者可以尝试使用这些算法来解决一些具体的实例,比如在一个城市之间建设光纤网络,以最小的成本实现全覆盖。

4. 图的遍历图的遍历是指按照某种方式访问图中的所有节点。

常见的遍历算法有深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。

DFS通过递归地访问每个节点的邻居节点,直到所有节点都被访问完。

BFS则通过队列来实现,先访问起始节点的邻居节点,然后依次访问它们的邻居节点,直到所有节点都被访问完。

图论常考知识点总结

图论常考知识点总结

图论常考知识点总结1. 图的基本概念图是由顶点集合和边集合构成的。

顶点之间的连接称为边,边可以有方向也可以没有方向。

若图的边没有方向,则称图为无向图;若图的边有方向,则称图为有向图。

图的表示方式:邻接矩阵和邻接表。

邻接矩阵适合存储稠密图,邻接表适合存储稀疏图。

2. 图的连通性连通图:如果图中任意两点之间都存在路径,则称该图是连通图。

强连通图:有向图中,任意两个顶点之间都存在方向相同的路径,称为强连通图。

弱连通图:有向图中,去掉每条边的方向之后,所得到的无向图是连通图,称为弱连通图。

3. 图的遍历深度优先搜索(DFS):从起始顶点出发,沿着一条路往前走,走到不能走为止,然后退回到上一个分支点,再走下一条路,直到走遍图中所有的顶点。

广度优先搜索(BFS):从起始顶点出发,先访问它的所有邻居顶点,再按这些邻居顶点的顺序依次访问它们的邻居顶点,依次类推。

4. 最短路径狄克斯特拉算法:用于计算图中一个顶点到其他所有顶点的最短路径。

弗洛伊德算法:用于计算图中所有顶点之间的最短路径。

5. 最小生成树普里姆算法:用于计算无向图的最小生成树。

克鲁斯卡尔算法:用于计算无向图的最小生成树。

6. 拓扑排序拓扑排序用于有向无环图中对顶点进行排序,使得对每一条有向边(u,v),满足排序后的顶点u在顶点v之前。

以上就是图论中一些常考的知识点,希望对大家的学习有所帮助。

当然,图论还有很多其他的知识点,比如欧拉图、哈密顿图、网络流等,这些内容都值得我们深入学习和探讨。

图论在实际应用中有着广泛的应用,掌握好图论知识对于提升计算机科学和工程学的技能水平有着重要的意义。

noi常用算法

noi常用算法

noi常用算法NOI(National Olympiad in Informatics)是指全国青少年信息学奥林匹克竞赛,是我国高中阶段最高水平的信息学竞赛。

在NOI 竞赛中,常用的算法是指在解决问题时经常使用的算法,下面将介绍一些常用的NOI算法。

一、深度优先搜索(DFS)深度优先搜索是一种用于遍历或搜索树或图的算法。

它从一个顶点开始,沿着路径直到无法继续,然后返回到前一个节点,继续搜索其他路径。

DFS通常使用递归或栈来实现。

它常用于解决迷宫问题、连通性问题等。

二、广度优先搜索(BFS)广度优先搜索是一种用于遍历或搜索树或图的算法。

它从一个顶点开始,先访问其所有相邻节点,然后访问这些相邻节点的相邻节点,以此类推。

BFS通常使用队列来实现。

它常用于解决最短路径问题、连通性问题等。

三、动态规划(Dynamic Programming)动态规划是一种解决多阶段决策问题的算法。

它将问题划分为若干个子问题,并分别求解这些子问题的最优解,然后利用子问题的最优解来推导出原问题的最优解。

动态规划常用于解决最优路径问题、背包问题等。

四、贪心算法(Greedy Algorithm)贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优的选择,从而希望最终能得到全局最优解的算法。

贪心算法不一定能得到最优解,但在某些问题上表现出良好的效果。

贪心算法常用于解决最小生成树问题、哈夫曼编码问题等。

五、最短路径算法最短路径算法用于求解两个节点之间的最短路径。

常用的最短路径算法有Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法和Bellman-Ford算法等。

这些算法可以求解有向图或无向图中的最短路径问题,用于解决网络路由问题、导航问题等。

六、最大流算法最大流算法用于求解网络中从源节点到汇节点的最大流量。

常用的最大流算法有Ford-Fulkerson算法、Edmonds-Karp算法和Dinic算法等。

最大流算法可以用于解决网络优化问题、流量分配问题等。

acm竞赛知识点

acm竞赛知识点

ACM竞赛知识点简介ACM竞赛是指由国际大学生程序设计竞赛(ACM-ICPC)组织的一系列编程比赛。

ACM竞赛旨在培养学生的计算机科学和编程能力,提高解决实际问题的能力和团队合作精神。

本文将介绍ACM竞赛的基本知识点和技巧,帮助读者更好地了解和参与这一竞赛。

知识点1. 数据结构在ACM竞赛中,数据结构是解决问题的关键。

以下是一些常用的数据结构:•数组:用于存储一组相同类型的数据。

•链表:用于存储和操作具有相同数据类型的元素。

•栈:一种后进先出(LIFO)的数据结构。

•队列:一种先进先出(FIFO)的数据结构。

•树:一种非线性的数据结构,由节点和边组成。

•图:一种由节点和边组成的数据结构,用于表示各种关系。

2. 算法ACM竞赛中常用的算法包括:•排序算法:如快速排序、归并排序、堆排序等,用于将数据按照一定的规则进行排序。

•查找算法:如二分查找、哈希表等,用于在数据中查找指定的元素。

•图算法:如深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)、最短路径算法等,用于解决图相关的问题。

•动态规划:一种将复杂问题分解为简单子问题的方法,用于解决多阶段决策问题。

•贪心算法:一种每一步都选择当前最优解的方法,用于解决优化问题。

3. 数学数学在ACM竞赛中扮演着重要的角色。

以下是一些常用的数学知识点:•组合数学:包括排列组合、二项式定理、卡特兰数等,用于计算对象的排列和组合方式。

•数论:包括素数、最大公约数、最小公倍数等,用于解决与整数相关的问题。

•概率与统计:包括概率分布、统计推断等,用于分析和预测事件发生的概率。

•矩阵与线性代数:用于解决与矩阵和线性方程组相关的问题。

4. 字符串处理在ACM竞赛中,字符串处理是常见的问题之一。

以下是一些常用的字符串处理技巧:•字符串匹配:如KMP算法、Boyer-Moore算法等,用于在一个字符串中查找另一个字符串。

•字符串排序:如字典序排序、后缀数组等,用于对字符串进行排序。

图论基础图的表示与常见算法

图论基础图的表示与常见算法

图论基础图的表示与常见算法图论是数学的一个分支,研究的是图这种数学结构。

图由节点(顶点)和边组成,是研究网络、关系、连接等问题的重要工具。

在图论中,图的表示和算法是非常重要的内容,本文将介绍图的表示方法以及一些常见的图算法。

一、图的表示1. 邻接矩阵表示法邻接矩阵是表示图的一种常见方法,适用于稠密图。

对于一个有n 个节点的图,邻接矩阵是一个n×n的矩阵,其中第i行第j列的元素表示节点i到节点j是否有边相连。

如果有边相连,则该元素的值为1或边的权重;如果没有边相连,则该元素的值为0或者无穷大。

邻接矩阵的优点是可以方便地进行边的查找和修改,但缺点是对于稀疏图来说,会浪费大量的空间。

2. 邻接表表示法邻接表是表示图的另一种常见方法,适用于稀疏图。

对于一个有n 个节点的图,邻接表是一个长度为n的数组,数组中的每个元素是一个链表,链表中存储了与该节点相连的其他节点。

邻接表的优点是节省空间,适用于稀疏图,但缺点是查找边的时间复杂度较高。

3. 关联矩阵表示法关联矩阵是表示图的另一种方法,适用于有向图。

对于一个有n个节点和m条边的图,关联矩阵是一个n×m的矩阵,其中第i行第j列的元素表示节点i和边j的关系。

如果节点i是边j的起点,则该元素的值为-1;如果节点i是边j的终点,则该元素的值为1;如果节点i与边j无关,则该元素的值为0。

关联矩阵适用于有向图,可以方便地表示节点和边之间的关系。

二、常见图算法1. 深度优先搜索(Depth First Search,DFS)深度优先搜索是一种用于遍历或搜索图的算法。

从起始节点开始,沿着一条路径一直向下搜索,直到到达叶子节点,然后回溯到上一个节点,继续搜索其他路径。

DFS可以用递归或栈来实现。

2. 广度优先搜索(Breadth First Search,BFS)广度优先搜索是另一种用于遍历或搜索图的算法。

从起始节点开始,先访问起始节点的所有邻居节点,然后再依次访问邻居节点的邻居节点,以此类推。

程序员的数学4:图论入门

程序员的数学4:图论入门

内容摘要
这一章通过分析图的连通性,让读者理解图中的信息流动和路径问题。 第四章介绍了图的遍历算法,包括深度优先遍历和广度优先遍历。这两种算法是常用的图遍历算 法,通过这一章的学习,读者可以掌握如何遍历一个图并获取所需信息。 第五章介绍了最小生成树算法,包括Prim算法和Kruskal算法。这两种算法是最常用的最小生成 树算法,通过这一章的学习,读者可以掌握如何找到一个图中连接所有节点的最小代价的树。 第六章介绍了拓扑排序算法,包括Kahn算法和DFS算法。拓扑排序是解决有向无环图(DAG)上 的一种排序算法,通过这一章的学习,读者可以掌握如何对一个有向无环图进行拓扑排序。 《程序员的数学4:图论入门》这本书是一本非常适合程序员阅读的数学书籍,它介绍了图论的 基本概念和应用,并提供了很多实例和练习题帮助读者理解和应用所学知识。这本书不仅可以提 高程序员的数学素养,还可以帮助程序员更好地理解和应用图论来解决实际问题。
精彩摘录
精彩摘录
《程序员的数学4:图论入门》是一本面向程序员群体的数学入门指南,其作 者罗博·福布斯将带大家探索图论的基础概念和算法,从而更好地理解和应用编 程技术。本书将选取一些精彩的摘录,供大家欣赏。
精彩摘录
“图论是一个研究图形和结构的学科,其中节点和边分别表示对象和它们之 间的关系。”
精彩摘录
这是本书最基本的概念之一,通过节点和边这两个概念,我们可以描述各种 复杂的结构。在编程中,我们通常会使用节点和边来表示数据结构,例如树、图 等。
精彩摘录
“一个图G=(V,E)由一组节点V和一组边E组成。”
精彩摘录
这个定义简洁明了,很好地概括了图论的基本构成要素。在许多应用场景中, 节点可以表示人、物体或其他实体,而边则表示这些实体之间的关系。

离散数学中的图论基础知识讲解

离散数学中的图论基础知识讲解

离散数学中的图论基础知识讲解图论是离散数学中的一个重要分支,研究的是图的性质和图中的关系。

图论在计算机科学、网络科学、运筹学等领域有着广泛的应用。

本文将从图的基本概念、图的表示方法、图的遍历算法以及一些常见的图论问题等方面进行讲解。

一、图的基本概念图是由顶点和边组成的一种数学结构。

顶点表示图中的元素,边表示元素之间的关系。

图可以分为有向图和无向图两种类型。

1. 无向图:无向图中的边没有方向,表示的是两个顶点之间的无序关系。

如果两个顶点之间存在一条边,那么它们之间是相邻的。

无向图可以用一个集合V表示顶点的集合,用一个集合E表示边的集合。

2. 有向图:有向图中的边有方向,表示的是两个顶点之间的有序关系。

如果从顶点A到顶点B存在一条有向边,那么A指向B。

有向图可以用一个集合V表示顶点的集合,用一个集合E表示有向边的集合。

二、图的表示方法图可以用多种方式进行表示,常见的有邻接矩阵和邻接表两种方法。

1. 邻接矩阵:邻接矩阵是一个二维数组,其中的元素表示两个顶点之间是否存在边。

如果顶点i和顶点j之间存在边,那么矩阵的第i行第j列的元素为1;否则为0。

邻接矩阵适用于表示稠密图,但对于稀疏图来说,会造成空间浪费。

2. 邻接表:邻接表是一种链表的数据结构,用来表示图中的顶点和边。

每个顶点对应一个链表,链表中存储与该顶点相邻的顶点。

邻接表适用于表示稀疏图,节省了存储空间。

三、图的遍历算法图的遍历是指按照某一规则访问图中的所有顶点。

常见的图的遍历算法有深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。

1. 深度优先搜索:深度优先搜索是一种递归的搜索算法。

从某个顶点出发,首先访问该顶点,然后递归地访问与它相邻的未访问过的顶点,直到所有的顶点都被访问过。

2. 广度优先搜索:广度优先搜索是一种迭代的搜索算法。

从某个顶点出发,首先访问该顶点,然后依次访问与它相邻的所有未访问过的顶点,再依次访问与这些顶点相邻的未访问过的顶点,直到所有的顶点都被访问过。

计算机领域常用算法列表

计算机领域常用算法列表

计算机领域常用算法列表计算机科学领域是一个不断进步、不断开拓新领域的学科,其中算法是计算机科学中最基本、最核心的学科之一,而在算法学科中,常用算法有很多种,如排序算法、搜索算法、图论算法、数值计算算法等。

在本文中,我们将根据算法的性质和使用范围,介绍一些计算机领域中常用的算法,并说明它们的应用场景和实现原理。

一、排序算法排序算法是计算机科学中非常基本的算法之一。

排序算法可以将待排序的元素按照一定的顺序排列。

目前,常见的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、堆排序、归并排序等。

它们各自有不同的优点和缺点,应根据实际情况灵活选择。

1. 冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序算法,它的基本思想是通过重复遍历要排序的元素,比较相邻元素的大小,如果前面的元素比后面的大,就交换它们的位置。

2. 选择排序选择排序是一种简单的排序算法,它的基本思想是选择最小的元素,并将其放到未排序的开头。

然后从未排序的元素中再选择最小的元素,并将其放到已排序的末尾。

重复此过程,直到所有的元素都被排序。

3. 插入排序插入排序是一种简单的排序算法,它的基本思想是将一个元素插入到已排序序列中的合适位置,从而使序列保持有序。

4. 快速排序快速排序是一种高效的排序算法,它的基本思想是通过一趟排序将待排序的元素分割成独立的两部分,其中一部分元素的值都比另一部分元素的值小,然后将划分出来的两个较小子序列分别递归地进行排序,重复此过程直到整个序列有序。

5. 堆排序堆排序是一种高效的排序算法,它的基本思想是构造大根堆或小根堆,并将待排序的元素依次插入堆中,然后依次取出堆顶元素,保证每次取出的都是当前堆中最大或最小元素,依次放到有序序列的末尾,重复此过程,直到所有元素都被排序。

6. 归并排序归并排序是一种分治算法,它的基本思想是将待排序的序列分成若干个子序列,分别进行递归排序,然后将排好序的子序列合并成一个有序序列。

归并排序也是一种稳定的排序算法。

图算法 总结

图算法 总结

图算法总结图算法是指在图结构上进行各种操作和计算的算法。

图是由节点(顶点)和节点之间的边组成的数据结构,广泛应用于网络分析、社交网络分析、路由优化等领域。

图算法可以帮助我们解决许多实际问题,如求最短路径、拓扑排序、最小生成树等。

本文将总结一些常见的图算法,并介绍它们的原理和应用。

1. 最短路径算法最短路径算法用于求解节点之间的最短路径。

在图中,边上可能有不同的权重,最短路径算法的目标是找到两个节点之间权重最小的路径。

常用的最短路径算法有Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法。

1.1 Dijkstra算法Dijkstra算法用于计算图中某个节点到其他所有节点之间的最短路径。

算法的步骤如下:1.创建一个空的距离列表,用于存储从起始节点到其他节点的最短路径长度。

初始化起始节点的距离为0,其他节点的距离为无穷大。

2.创建一个空的已访问列表,用于记录已经访问过的节点。

3.从起始节点开始,依次遍历所有与当前节点相邻的节点。

4.对于每个相邻节点,计算从起始节点到该节点的距离。

如果通过当前节点到达该相邻节点的距离小于已存储的最短距离,则更新最短距离。

5.将当前节点标记为已访问,并找出距离最小的未访问节点作为下一个当前节点。

6.重复步骤3至5,直到所有节点都被访问过。

7.输出距离列表,即从起始节点到所有其他节点的最短路径长度。

Dijkstra算法的时间复杂度为O(V^2),其中V为节点的数目。

1.2 Floyd-Warshall算法Floyd-Warshall算法用于计算图中任意两个节点之间的最短路径。

算法的步骤如下:1.创建一个二维数组dist,用于存储任意两个节点之间的最短路径长度。

初始化数组中的元素为节点之间的直接距离,若节点之间无直接距离,则赋值为无穷大。

2.对于图中的每个节点,依次遍历所有节点对(i,j)作为中间节点。

3.对于每个节点对(i,j),如果通过节点k可以使得从节点i到节点j的距离更短,则更新距离dist[i][j]为新的最短路径长度。

图论在通信网络拓扑优化中的应用

图论在通信网络拓扑优化中的应用

图论在通信网络拓扑优化中的应用通信网络拓扑优化是指通过对通信网络的拓扑结构进行优化,提升通信网络的性能和可靠性。

在这一过程中,图论作为一种重要的数学工具,发挥着重要的作用。

本文将探讨图论在通信网络拓扑优化中的应用。

一、图论简介图论是研究图及其性质和应用的数学分支。

图由节点(或顶点)和边组成,节点代表网络中的设备或主机,边代表设备之间的连接。

图论研究的问题包括图的连通性、路径选择、最短路径等。

在通信网络中,图论被广泛运用于优化网络拓扑结构,提升网络性能。

二、最小生成树算法在通信网络中,最小生成树算法常用于选择网络拓扑中的关键节点和边。

最小生成树,即以最小的代价连接具有连通性的所有节点。

通过应用最小生成树算法,可以优化网络的带宽利用率,降低网络的延迟和冗余。

例如,一个通信网络包含多个节点和边,其中部分节点的连通关系已知,但网络中存在许多冗余的连接。

通过最小生成树算法,可以选择合适的边连接已知的节点,从而消除多余的连接,提高网络传输效率。

三、最短路径算法在通信网络中,最短路径算法用于选择网络中节点之间的最短路径。

最短路径算法包括迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法等。

通过寻找最短路径,可以优化网络的连通性和数据传输效率。

例如,一个通信网络由多个节点和边构成,其中各个节点之间存在不同的带宽和延迟。

为了提高数据传输效率,可以应用最短路径算法选择带宽较大且延迟较低的路径进行数据传输,从而提升网络的性能。

四、最大流算法最大流算法是图论中的一种重要算法,常用于优化通信网络的数据传输量和流量分配。

通过最大流算法,可以确定网络中节点之间的最大流量,从而合理分配通信资源。

例如,一个通信网络中存在多个节点和边,并且每个节点有不同的流入和流出需求。

通过应用最大流算法,可以确定各个节点之间的最大流量,合理分配网络带宽和传输资源,提升网络的数据传输能力和性能。

五、拓扑排序算法拓扑排序算法用于在通信网络中确定节点之间的依赖关系,以实现任务的有序执行和数据的正确传输。

网络拓扑优化算法

网络拓扑优化算法

网络拓扑优化算法网络拓扑优化算法是指通过对网络拓扑结构进行调整和优化,提高网络性能和可靠性的一种算法。

网络拓扑指的是网络中各个节点之间的连接关系以及数据传输的路径。

通过优化网络拓扑,可以达到减少网络延迟、提高数据传输效率、增加网络容量等目的。

本文将介绍一些常见的网络拓扑优化算法。

一、最小生成树算法最小生成树算法是一种常见的网络拓扑优化算法,用于构建具有最小总权重的连通子图,保证网络中所有节点都可以通过路径相连。

常用的最小生成树算法包括Prim算法和Kruskal算法。

Prim算法从一个节点开始,逐步扩展生成树,直到覆盖所有节点。

在每一步,选择与当前生成树相连的边中权重最小的边,并将其连接的节点添加到生成树中。

该算法的时间复杂度为O(E log V),其中E为边的数量,V为节点的数量。

Kruskal算法则是按照边的权重从小到大的顺序逐步添加边,直到生成树包含所有节点。

在每一步,选择权重最小的边,如果该边的两个节点不在同一连通分量中,则将此边加入生成树。

该算法的时间复杂度为O(E log E)。

二、最短路径算法最短路径算法是优化网络拓扑中数据传输路径的常用方法。

通过找到从一个节点到另一个节点的最短路径,可以减少数据传输的延迟和消耗。

常用的最短路径算法包括Dijkstra算法和Bellman-Ford算法。

Dijkstra算法根据节点之间的距离选择最短路径,从一个起始节点开始,逐步扩展到其他节点,直到到达目标节点。

在每一步,选择当前距离最小的节点,并将其加入到最短路径集合中。

该算法的时间复杂度为O(V^2),其中V为节点的数量。

Bellman-Ford算法是一种动态规划算法,通过逐步更新节点之间的距离来计算最短路径。

该算法可以处理带有负权边的情况,并且可以检测到负权环。

该算法的时间复杂度为O(V*E),其中V为节点的数量,E为边的数量。

三、拓扑排序算法拓扑排序算法用于对有向无环图进行排序,使得图中的所有顶点都满足其邻接顶点的排列顺序。

行程问题7大经典题型

行程问题7大经典题型

行程问题7大经典题型行程问题是在现代计算机科学中研究的重要研究领域之一,也称为旅行商问题。

根据具体的应用,行程问题可分为七类经典题型:一、最短路径问题最短路径问题是指使行程开销最小化的最优路径问题,即在有权网(即有距离弧权值的有向图)中求出从起点到终点的最短路径问题。

最短路径问题的特点是将多条路径的值做比较,选择最优的路径。

最短路径问题的解法一般有迪杰斯特拉算法和贝尔曼-福德算法。

二、最小生成树问题最小生成树问题是指在连通图中求最小代价覆盖图(最小生成树)的问题。

求最小生成树也可以用迪杰斯特拉算法、贝尔曼-福德算法、克鲁斯卡尔算法等求解。

三、拓扑排序问题拓扑排序问题是指要解决有向图中的局部拓扑排序问题,让用户能够处理有向图的排序操作。

例如,拓扑排序可以用来求解项目管理中的生产流程排序,求解最长路径问题,用来求解运输问题。

某些拓扑排序问题常用拓扑排序法来解决,它的优点是举例简单,容易解决,但是在处理较大的网络可能不太方便。

四、负责度限制约束最小生成树问题负责度限制约束最小生成树问题是指当有负责度限制或边限制时,求出最小生成树的问题。

负责度限制最小生成树问题与最小生成树问题相似,但限制要求不同,使其可以求最小生成树但不需要所有节点出现。

解决负责度限制最小生成树问题的常见算法有Prim,Kruskal算法,单源最短路径算法等。

五、旅行商问题旅行商问题是指将一个实体从一个位置出发,访问所有位置,最后返回原位置,要尽可能使得整个行程之和最小的问题。

旅行商问题与最短路径问题之间存在着一定的联系,但是它更加复杂,可能有多个路径都是最优的,旅行商问题最优解的求解方法有穷举法、贪心法、遗传算法等。

六、交通网络问题交通网络问题是指涉及多晶体的旅行问题,在该问题中,客户的行程将跨越多个晶体构成的网络,以最小的费用或最短的时间从起点到终点运输物品或人员。

交通网络问题可以使用模拟退火法、遗传算法、混合算法等解决。

七、联通子图覆盖问题联通子图覆盖问题是指求解一个图G是否存在一个联通子图T,满足T中所有顶点和G中的全部顶点是相同的,最小顶点覆盖问题是联通子图覆盖问题的一个特殊情况,该问题的解法一般有贪心法和回溯法。

详解图的应用(最小生成树、拓扑排序、关键路径、最短路径)

详解图的应用(最小生成树、拓扑排序、关键路径、最短路径)

详解图的应用(最小生成树、拓扑排序、关键路径、最短路径)1.最小生成树:无向连通图的所有生成树中有一棵边的权值总和最小的生成树1.1 问题背景:假设要在n个城市之间建立通信联络网,则连通n个城市只需要n—1条线路。

这时,自然会考虑这样一个问题,如何在最节省经费的前提下建立这个通信网。

在每两个城市之间都可以设置一条线路,相应地都要付出一定的经济代价。

n个城市之间,最多可能设置n(n-1)/2条线路,那么,如何在这些可能的线路中选择n-1条,以使总的耗费最少呢?1.2 分析问题(建立模型):可以用连通网来表示n个城市以及n个城市间可能设置的通信线路,其中网的顶点表示城市,边表示两城市之间的线路,赋于边的权值表示相应的代价。

对于n个顶点的连通网可以建立许多不同的生成树,每一棵生成树都可以是一个通信网。

即无向连通图的生成树不是唯一的。

连通图的一次遍历所经过的边的集合及图中所有顶点的集合就构成了该图的一棵生成树,对连通图的不同遍历,就可能得到不同的生成树。

图G5无向连通图的生成树为(a)、(b)和(c)图所示:G5G5的三棵生成树:可以证明,对于有n 个顶点的无向连通图,无论其生成树的形态如何,所有生成树中都有且仅有n-1 条边。

1.3最小生成树的定义:如果无向连通图是一个网,那么,它的所有生成树中必有一棵边的权值总和最小的生成树,我们称这棵生成树为最小生成树,简称为最小生成树。

最小生成树的性质:假设N=(V,{ E}) 是个连通网,U是顶点集合V的一个非空子集,若(u,v)是个一条具有最小权值(代价)的边,其中,则必存在一棵包含边(u,v)的最小生成树。

1.4 解决方案:两种常用的构造最小生成树的算法:普里姆(Prim)和克鲁斯卡尔(Kruskal)。

他们都利用了最小生成树的性质1.普里姆(Prim)算法:有线到点,适合边稠密。

时间复杂度O(N^2)假设G=(V,E)为连通图,其中V 为网图中所有顶点的集合,E 为网图中所有带权边的集合。

国赛c题常用模型

国赛c题常用模型

国赛c题常用模型
国赛C题常用的模型一般与算法和数据结构相关,以下是一些常见的模型:
1. 图(Graph):图是由节点和边组成的数据结构,常用于表示各种关系和网络。

在国赛C题中,图可以用于解决路径规划、最短路径、最小生成树、拓扑排序等问题。

2. 树(Tree):树是一种非线性的数据结构,具有层次关系。

在国赛C题中,树可以用于解决二叉树的遍历、树的构建和操作、树的动态规划等问题。

3. 堆(Heap):堆是一种特殊的完全二叉树,常用于实现优先队列和排序算法。

在国赛C题中,堆可以用于解决最小堆、最大堆、堆排序等问题。

4. 字典树(Trie):字典树是一种用于高效存储和检索字符串的数据结构。

在国赛C题中,字典树可以用于解决字符串匹配、前缀匹配、字符串排序等问题。

5. 并查集(Union Find):并查集是一种用于解决集合合并和查询问题的数据结构。

在国赛C题中,并查集可以用于解决连通性问题、集合的合并与查询等问题。

这些模型只是国赛C题中常见的一部分,具体题目的难度和要求可能需要更加复杂的算法模型。

在解决具体问题时,还需要灵活运用这些模型,并结合具体的算法思想和技巧来解决问题。

图论与网络知识点

图论与网络知识点

图论与网络知识点一、引言近年来,随着互联网的普及和快速发展,图论与网络知识成为计算机科学中重要的研究领域之一。

图论是一门研究图和网络结构的学科,而网络知识则是应用图论来研究和解决网络中的各种问题。

本文将介绍一些图论与网络的基本概念、算法和应用。

二、图论基础知识1. 图的定义图是由节点和连接节点的边构成的一种数据结构,通常用G = (V, E)表示,其中V表示节点的集合,E表示连接节点的边的集合。

2. 图的分类根据图中边的特性,图可以分为有向图和无向图。

在有向图中,边是有方向性的,而在无向图中,边是没有方向性的。

3. 图的表示方法图可以通过邻接矩阵或邻接链表进行表示。

邻接矩阵是一个二维数组,用于表示图中节点之间的连接关系;邻接链表是一种链表的形式,用于存储每个节点的相邻节点信息。

三、图论算法1. 最短路径算法最短路径算法用于找到两个节点之间最短路径的方法,其中最著名的算法是Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法。

2. 拓扑排序拓扑排序用于对有向无环图中的节点进行排序。

拓扑排序算法常用于任务调度、依赖关系分析等场景。

3. 最小生成树算法最小生成树算法用于找到一棵树,使得树中所有边的权重和最小。

常用的算法包括Prim算法和Kruskal算法。

4. 最大流算法最大流算法用于找到网络中从源节点到目标节点的最大流量。

Ford-Fulkerson算法和Edmonds-Karp算法是常用的最大流算法。

四、网络知识点1. 网络拓扑结构网络拓扑结构指的是网络中节点之间连接的方式,常见的网络拓扑结构有星型结构、环型结构、总线结构、网状结构等。

2. 网络协议网络协议是计算机网络中用来进行数据交换的约定和规则。

常见的网络协议有TCP/IP协议、HTTP协议、FTP协议等。

3. 网络安全网络安全是指保护计算机网络和网络资源不受未经授权的访问、使用、披露、破坏、干扰等威胁的技术、方法和措施。

网络安全涉及到防火墙、入侵检测系统、数据加密等方面。

acm竞赛相关知识点总结

acm竞赛相关知识点总结

acm竞赛相关知识点总结一、算法设计算法设计是 ACM 竞赛中最为重要的一个环节。

合适的算法可以大大提高解题效率,而不合适的算法可能导致题目无法在规定时间内完成。

常见的算法设计包括贪心算法、分治算法、动态规划、搜索算法等。

在实际比赛中,常用的算法有:1. 贪心算法贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下的最优解,从而希望全局得到最优解的算法。

贪心算法的特点是简单、高效,但不能保证获得全局最优解。

2. 分治算法分治算法是将问题分解成若干个小规模的子问题,解决子问题后再将结果合并起来,得到原问题的解。

常见的分治算法包括归并排序、快速排序等。

3. 动态规划动态规划是一种将问题分解成若干个重叠子问题,通过存储中间结果避免重复计算,从而提高解题效率的算法。

动态规划常用于解决最优化问题,如最长递增子序列、最大子数组和等。

4. 搜索算法搜索算法分为深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。

DFS 是一种将问题转化成树状结构进行搜索的算法,BFS 则是一种层次遍历的方法。

搜索算法通常用于解决图论问题、路径搜索等。

二、数据结构数据结构在 ACM 竞赛中也扮演着非常重要的角色。

合适的数据结构可以大大简化问题的解决过程,提高解题效率。

常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等。

在ACM 竞赛中,常用的数据结构有:1. 数组数组是存储相同类型数据的集合,可以通过下标快速访问元素。

在 ACM 竞赛中,数组常用于存储数据、处理统计信息等。

2. 栈栈是一种先进后出的数据结构,在 ACM 竞赛中常用于表达式求值、括号匹配等。

3. 队列队列是一种先进先出的数据结构,常用于 BFS 搜索、模拟等。

4. 树树是一种重要的数据结构,在 ACM 竞赛中常用于表示层次结构、存储排序信息等。

常见的树结构包括二叉树、堆、并查集等。

5. 图图是一种用于表示网络结构的数据结构,常用于解决最短路径、最小生成树等问题。

三、图论图论是 ACM 竞赛中的一个重要领域,涉及了大量的算法和数据结构。

图论的应用和实验实验原理

图论的应用和实验实验原理

图论的应用和实验实验原理1. 图论的概述图论是离散数学的一个分支,研究的是图的性质和图之间的关系。

图由节点和连接这些节点的边组成,用于描述现实世界中的关系网络。

在现代科学和工程领域中,图论被广泛应用于各种问题的建模和解决。

2. 图论的应用2.1 社交网络分析社交网络是指由个体和关系构成的复杂网络。

图论可以用于社交网络分析,研究人际关系的结构、传播影响的路径和群体行为等。

例如,可以利用图论的方法找出社交网络中的影响力人物,并预测他们对社交网络的影响力。

2.2 城市交通规划图论可以用于城市交通规划,通过建立城市交通网络模型,分析道路网络的拓扑结构和交通流量,优化交通流动,减少拥堵。

例如,可以利用图论的算法找出最短路径,帮助车辆避开拥堵路段,提高通行效率。

2.3 计算机网络设计图论在计算机网络设计中起到重要的作用。

计算机网络可以看作是由计算机和通信设备组成的复杂网络。

图论可以用于研究网络的结构和性能,并优化网络的拓扑结构,提高网络的传输速率和可靠性。

2.4 DNA序列分析图论可以用于分析DNA序列之间的相似性和进化关系。

通过构建DNA序列的比对图,可以研究不同物种的基因差异和进化过程。

图论的算法可以帮助科学家发现DNA序列中的模式和重要特征,进一步理解基因的功能和调控机制。

3. 图论实验的原理图论的实验可以通过计算机编程来实现,利用图论的算法解决各种问题。

以下是一些常用的图论算法。

3.1 最短路径算法最短路径算法用于计算图中两个节点之间的最短路径。

其中最著名的算法是Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法。

Dijkstra算法适用于单源最短路径问题,而Floyd-Warshall算法可以计算图中任意两个节点之间的最短路径。

3.2 最小生成树算法最小生成树算法用于寻找一个连通图的最小生成树。

其中最著名的算法是Prim算法和Kruskal算法。

Prim算法通过逐步扩展一个树,最终得到最小生成树。

计算机网络中的网络拓扑优化算法

计算机网络中的网络拓扑优化算法

计算机网络中的网络拓扑优化算法网络拓扑优化算法在计算机网络中起着至关重要的作用。

网络拓扑是指网络中各个节点之间连接的结构,而网络拓扑优化算法则是为了提高网络性能、减少传输延迟和提高带宽利用率而设计的一类算法。

本文将介绍一些常见的网络拓扑优化算法,并分析它们的原理和应用。

1. 最小生成树算法最小生成树算法是指在一个连通图中,找出连接节点的最短路径的算法。

在网络拓扑中,也可以通过最小生成树算法来优化网络结构。

例如,Prim算法和Kruskal算法都可以用来构建最小生成树。

Prim算法是一种贪心算法,它从图中的一个节点开始,逐渐扩展最小生成树,直到包含所有节点。

算法的核心思想是每次选择与当前生成树距离最近的节点,直到所有节点都被纳入生成树中。

Kruskal算法则是一种基于边的算法,它按照边的权值从小到大的顺序选择边,当选中的边不构成环时,纳入生成树中。

这两种算法在网络拓扑中的应用可以帮助我们找到较短的路径,优化网络传输。

2. 路由算法路由算法是计算机网络中常见的一种拓扑优化算法。

它决定了数据包从源节点到目标节点的传输路径。

常见的路由算法有距离矢量路由算法和链路状态路由算法。

距离矢量路由算法(Distance Vector Routing)也称为Bellman-Ford 算法,它采用迭代的方式来找到最短路径。

每个节点维护一个距离向量表,表中记录了从该节点到其他节点的最短距离。

链路状态路由算法(Link State Routing)则采用全局信息来计算最短路径。

每个节点都会广播自己的连接状态信息给整个网络,然后通过Dijkstra算法计算出最短路径。

路由算法在网络中起到了决定性的作用,不仅可以优化网络拓扑结构,还可以根据网络状况实时调整传输路径,提高网络的性能和稳定性。

3. 负载均衡算法负载均衡算法是一种用来分配网络流量的拓扑优化算法,它可以将网络流量均匀地分配到多个服务器或节点上,以达到提高带宽利用率和减少单个节点负载的目的。

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一.最小生成树代码:#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<string.h>#define MAX_NAME 5#define MAX_VERTEX_NUM 20typedef char Vertex[MAX_NAME];/*顶点名字串*/typedef int AdjMatrix[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM];/*邻接距阵*/ struct MGraph/*定义图*/{Vertex vexs[MAX_VERTEX_NUM];AdjMatrix arcs;int vexnum,arcnum;};typedef struct{Vertex adjvex;/*当前点*/int lowcost;/*代价*/}minside[MAX_VERTEX_NUM];int LocateVex(MGraph G,Vertex u)//定位{int i;for(i=0;i<G.vexnum;++i)if(strcmp(u,G.vexs[i])==0)return i;return-1;}void CreateGraph(MGraph&G){int i,j,k,w;Vertex va,vb;printf("请输入无向网G的顶点数和边数(以空格为分隔)\n");scanf("%d%d",&G.vexnum,&G.arcnum);printf("请输入%d个顶点的值(<%d个字符):\n",G.vexnum,MAX_NAME);for(i=0;i<G.vexnum;++i)/*构造顶点集*/scanf("%s",G.vexs[i]);for(i=0;i<G.vexnum;++i)/*初始化邻接矩阵*/for(j=0;j<G.vexnum;++j)G.arcs[i][j]=0x7fffffff;printf("请输入%d条边的顶点1 顶点2 权值(以空格作为间隔):\n",G.arcnum);for(k=0;k<G.arcnum;++k){scanf("%s%s%d%*c",va,vb,&w);i=LocateVex(G,va);j=LocateVex(G,vb);G.arcs[i][j]=G.arcs[j][i]=w;/*对称*/}}int minimum(minside SZ,MGraph G){int i=0,j,k,min;while(!SZ[i].lowcost)i++;min=SZ[i].lowcost;k=i;for(j=i+1;j<G.vexnum;j++)if(SZ[j].lowcost>0&&min>SZ[j].lowcost){min=SZ[j].lowcost;k=j;}return k;}void MiniSpanTree_PRIM(MGraph G,Vertex u) {int i,j,k;minside closedge;k=LocateVex(G,u);for(j=0;j<G.vexnum;++j){strcpy(closedge[j].adjvex,u);closedge[j].lowcost=G.arcs[k][j];}closedge[k].lowcost=0;printf("最小代价生成树的各条边为:\n");for(i=1;i<G.vexnum;++i){k=minimum(closedge,G);printf("(%s-%s)\n",closedge[k].adjvex,G.vexs[k]); closedge[k].lowcost=0;for(j=0;j<G.vexnum;++j)if(G.arcs[k][j]<closedge[j].lowcost){strcpy(closedge[j].adjvex,G.vexs[k]);closedge[j].lowcost=G.arcs[k][j];}}}int main(){MGraph g;CreateGraph(g);MiniSpanTree_PRIM(g,g.vexs[0]);system("PAUSE");return 0;}截图:二、拓扑排序代码:#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#define MAX_VEXTEX_NUM 20#define M 20#define STACK_INIT_SIZE 100#define STACKINCREMENT 10#define OK 1#define ERROR 0typedef int ElemType;typedef struct ArcNode{int adjvex;struct ArcNode *nextarc;}ArcNode;typedef struct VNode{int data;ArcNode *firstarc;}VNode,AdjList[MAX_VEXTEX_NUM]; typedef struct{AdjList vertices;int vexnum, arcnum;}ALGraph;typedef struct //构件栈{ElemType *base;ElemType *top;int stacksize;}SqStack;void InitStack(SqStack *); //函数声明int Pop(SqStack *, ElemType *);void Push(SqStack *,ElemType );int StackEmpty(SqStack *);void CreatGraph(ALGraph *);void FindInDegree(ALGraph , int * );void TopologicalSort(ALGraph );void InitStack(SqStack *S)//初始化栈{S->base=(ElemType *)malloc(STACK_INIT_SIZE*sizeof(ElemType));if(!S->base){printf("memory allocation failed, goodbye");exit(1);}S->top=S->base;S->stacksize=STACK_INIT_SIZE;}int Pop(SqStack *S,ElemType *e)//出栈操作{if(S->top==S->base){return ERROR;}*e=*--S->top;//printf("%d\n",e);// return e;return 0;}void Push(SqStack *S,ElemType e)//进栈操作{if(S->top-S->base>=S->stacksize){S->base = (ElemType *)realloc(S->base,(S->stacksize+STACKINCREMENT)*sizeof(ElemType));if(!S->base){printf("memory allocation failed, goodbye");exit(1);}S->top = S->base+S->stacksize;S->stacksize+=STACKINCREMENT;}*S->top++=e;}int StackEmpty(SqStack *S)//判断栈是否为空{if(S->top==S->base)return OK;elsereturn ERROR;}void CreatGraph(ALGraph *G)//构件图{int m, n, i;ArcNode *p;printf("请输入顶点数和边数:");scanf("%d%d",&G->vexnum,&G->arcnum);for (i = 1; i <= G->vexnum; i++){G->vertices[i].data = i;G->vertices[i].firstarc = NULL;}for (i = 1; i <= G->arcnum; i++) //输入存在边的点集合{printf("\n请输入存在边的两个顶点的序号:");scanf("%d%d",&n,&m);while (n < 0 || n > G->vexnum || m < 0 || m > G->vexnum) {printf("输入的顶点序号不正确请重新输入:");scanf("%d%d",&n,&m);}p = (ArcNode*)malloc(sizeof(ArcNode));if (p == NULL){printf("memory allocation failed,goodbey");exit(1);}p->adjvex = m;p->nextarc = G->vertices[n].firstarc;G->vertices[n].firstarc = p;}printf("建立的邻接表为:\n"); //输出建立好的邻接表for(i = 1; i <= G->vexnum; i++){printf("%d",G->vertices[i].data);for(p = G->vertices[i].firstarc; p; p = p->nextarc)printf("%3d",p->adjvex);}}void FindInDegree(ALGraph G, int indegree[])//求入度操作{int i;for (i = 1; i <= G.vexnum; i++){indegree[i] = 0;}for (i = 1; i <= G.vexnum; i++){while (G.vertices[i].firstarc){indegree[G.vertices[i].firstarc->adjvex]++;G.vertices[i].firstarc = G.vertices[i].firstarc->nextarc;}}}void TopologicalSort(ALGraph G) //进行拓扑排序{int indegree[M];int i, k, n;int count = 0;ArcNode *p;SqStack S;FindInDegree(G, indegree);InitStack(&S);for (i = 1; i <= G.vexnum; i++){printf("第%d个点的入度为%d \n", i, indegree[i]);}for ( i = 1; i <= G.vexnum; i++){if (!indegree[i])Push(&S,i);}printf("进行拓扑排序输出顺序为:"); //输出结果while(!StackEmpty(&S)){Pop(&S,&n);printf("%4d",G.vertices[n].data);count++;for (p = G.vertices[n].firstarc; p != NULL; p = p->nextarc) {k = p->adjvex;if (!(--indegree[k])){Push(&S,k);}}}printf("\n");if (count < G.vexnum){printf("出现错误\n");}else{printf("排序成功\n");}}int main(void) //主函数{ALGraph G;CreatGraph(&G);TopologicalSort(G);system("pause");return 0;}截图:。

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