python 实现graph list图列算法

graph list图列算法介绍

图列(Graph List)算法通常指的是在图的表示中,使用列表(List)或更具体地说,邻接表(Adjacency List)来表示图的一种算法。邻接表是图的一种常见表示方法,尤其适用于表示稀疏图(即图中边的数量远小于顶点数量的平方的图)。

在邻接表表示法中,图的每个顶点都对应一个列表,这个列表包含了所有与该顶点相邻的顶点。这种方式相对于邻接矩阵(Adjacency Matrix)来说,在存储空间上更为高效,特别是当图非常稀疏时。

以下是关于Graph List图列算法(即使用邻接表表示的图的相关算法)的一些基本概述:

1. 图的表示

在邻接表表示法中,图通常由两个主要部分组成:

顶点表:存储图中所有顶点的信息。
邻接表:一个数组,其中每个元素是一个列表,用于存储与顶点表中对应顶点相邻的所有顶点。

2. 示例代码(JavaScript和Objective-C)

JavaScript:尽管没有直接的示例代码展示完整的Graph List实现,但你可以根据图的基本结构和JavaScript的特性,自行设计并实现一个基于邻接表的图类。

Objective-C:存在Objective-C实现图的邻接表表示和深度优先搜索算法的完整源码示例。这通常包括定义GraphList类,其中包含顶点数、邻接表等属性,以及实现深度优先搜索(DFS)等算法的方法。

3. 图的遍历

在图的邻接表表示法中,常用的遍历算法包括深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。

深度优先搜索(DFS):沿着图的深度遍历图的顶点,尽可能深地搜索图的分支。
广度优先搜索(BFS):从图的某一顶点出发,逐层访问与起始顶点相邻的顶点,然后再依次访问这些相邻顶点各自未被访问的相邻顶点。

4. 应用场景

图列算法在图论中有着广泛的应用,包括但不限于:

社交网络分析:例如,分析用户之间的连接关系。
道路交通系统:表示城市中的道路网络和交通流量。
网络爬虫:在互联网上遍历网页并收集信息。
词梯问题:构建单词关系图,寻找从一个单词到另一个单词的路径。

请注意,由于搜索引擎的限制和信息的时效性,上述回答中引用的示例代码和具体实现可能需要根据你的具体需求进行调整和优化。同时,对于复杂的图算法问题,建议查阅相关的算法书籍或在线资源以获取更详细和深入的信息。

graph list图列算法python实现样例

下面是一个用Python实现的图的列(邻接表)表示法算法:

class Graph:def __init__(self, vertices):self.vertices = verticesself.adj_list = [[] for _ in range(vertices)]def add_edge(self, src, dest):self.adj_list[src].append(dest)self.adj_list[dest].append(src)def print_graph(self):for i in range(self.vertices):print(f"顶点{i}的邻接顶点:", end="")for j in self.adj_list[i]:print(f"->{j}", end="")print()# 创建一个有5个顶点的图
g = Graph(5)# 添加边
g.add_edge(0, 1)
g.add_edge(0, 4)
g.add_edge(1, 2)
g.add_edge(1, 3)
g.add_edge(1, 4)
g.add_edge(2, 3)
g.add_edge(3, 4)# 打印图的邻接表
g.print_graph()

这个算法使用一个列表(self.adj_list)来表示图的邻接表,列表的索引代表图的顶点,每个索引对应的值是一个列表,其中包含了与该顶点相邻的顶点。add_edge方法用于添加边,print_graph方法用于打印图的邻接表。以上面的代码为例,图的邻接表如下:

顶点0的邻接顶点:->1->4
顶点1的邻接顶点:->0->2->3->4
顶点2的邻接顶点:->1->3
顶点3的邻接顶点:->1->2->4
顶点4的邻接顶点:->0->1->3

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/diannao/55810.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Python知识点:结合Python工具,如何使用GPT进行文本生成

开篇,先说一个好消息,截止到2025年1月1日前,翻到文末找到我,赠送定制版的开题报告和任务书,先到先得!过期不候! 如何使用Python工具进行GPT文本生成 概述 GPT(Generative Pre-trai…

交换排序:冒泡排序、递归实现快速排序

目录 冒泡排序 1.冒泡排序的核心思想 2.冒泡排序的思路步骤 3.冒泡排序代码 4.代码分析 5.对冒泡排序的时间复杂度是O(N^2)进行解析 6.冒泡排序的特性总结 递归实现快速排序(二路划分版本) 1.快速排序基本思路 2.代码思路步骤 3.代码实现 4.代码分析 (1)递归终止条…

Apache NiFi最全面试题及参考答案

目录 解释什么是Apache NiFi以及它的主要用途。 NiFi 的数据处理流程是怎样的? NiFi 的架构包括哪些组件? 解释 NiFi 的 “FlowFile” 概念及其组成部分。 NiFi 的 “Processor” 是什么?有哪些类型? 如何在 NiFi 中创建一个新的数据流? NiFi 的 “Connection” 有…

leetcode经典算法题总结

针对leetcode算法题常见的五大经典复杂算法进行如下总结: (1)分治法 把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的解即子问题的解…

SciPy的详细学习要点

SciPy是一个开源的Python科学计算库,它建立在NumPy数组对象之上,提供了许多科学和工程计算中常用的函数和工具。以下是学习SciPy时的一些详细要点: 1. 理解SciPy与NumPy的关系 - SciPy是基于NumPy构建的,因此熟练掌握NumPy是使用…

Springboot 阿里云对象存储OSS 工具类

AliyunUtils:仿造官方的示例代码改造的工具类,方便对阿里云OSS进行便捷操作 package com.wzb.utils20241009;import com.aliyun.oss.OSS; import com.aliyun.oss.OSSClientBuilder; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; im…

介绍几个电池充电管理芯片(TP4056、SGM40561)

TP4056 上一篇我们介绍了个TP4055,那么跟TP4055相比,TP4056肯定是做了升级的。 首先是有最高1000mA的充电电流,而TP4055是500mA。 一般来说我们尽可能的让充电电流接近电池容量的一半,这样对电池比较好。 充电电压都是4.2V。 …

vite学习教程06、vite.config.js配置

前言 博主介绍:✌目前全网粉丝3W,csdn博客专家、Java领域优质创作者,博客之星、阿里云平台优质作者、专注于Java后端技术领域。 涵盖技术内容:Java后端、大数据、算法、分布式微服务、中间件、前端、运维等。 博主所有博客文件…

【React】增量传输与渲染

增量传输 增量传输是一种高效的文件传输方式,其核心原理在于只传输文件中发生变化的部分,而不是整个文件。以下是增量传输的详细解析: 定义与原理: 增量传输通过比对原始文件和目标文件,找出两者之间的差异部分&#…

【JS】最长递增子序列算法

最长递增子序列问题(Longest Increasing Subsequence,简称LIS)是指在一个序列中找到一个最长的子序列,使得这个子序列中的元素是递增的。比如序列 [10, 9, 2, 5, 3, 7, 101, 18] 的最长递增子序列为 [2, 3, 7, 18],长度…

用Python制作数据可视化仪表盘:使用Dash与Plotly构建实时交互式仪表盘

解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界 在数据驱动的世界中,可视化是理解和解释复杂数据的关键工具。通过数据可视化,用户能够快速洞察数据趋势,做出明智决策。而仪表盘作为一种高度集成的可视化工具,能够将多种数据图表汇总到一个界面上,便于实时…

【微信小程序前端开发】入门Day03 —— 页面导航、事件、生命周期、WXS 脚本及自定义组件

1. 页面导航 导航方式 声明式导航&#xff1a;使用<navigator>组件实现页面跳转。 <!-- 导航到tabBar页面 --> <navigator url"/pages/message/message" open-type"switchTab">导航到消息页面</navigator><!-- 导航到非tabBar页…

五款专业三维数据处理工具:GISBox、Cesiumlab、OSGBLab、灵易智模、倾斜伴侣深度解析

随着三维数据处理技术的广泛应用&#xff0c;尤其是在城市规划、地理信息系统&#xff08;GIS&#xff09;、工程监测等领域&#xff0c;处理倾斜摄影、三维建模以及大规模数据管理的需求日益增加。以下是五款我精心挑选的倾斜摄影和三维数据处理工具——GISBox、Cesiumlab、OS…

Debezium系列之:Debezium 3.0.0.Final发布

Debezium系列之:Debezium 3.0.0.Final发布 Debezium 核心的变化需要 Java 17基于Kafka 3.8 构建废弃的增量信号字段的删除每个表的详细指标MariaDB连接器的更改版本 11.4.3 支持MongoDB连接器的更改MongoDB sink connectorMySQL连接器的改变MySQL 9MySQL向量数据类型Oracle连接…

Vue3入门学习

Vue3入门学习 1. Vue3简介1.1. 【性能的提升】1.2.【 源码的升级】1.3. 【拥抱TypeScript】1.4. 【新的特性】 2. 创建Vue3工程2.1. 【基于 vue-cli 创建】2.2. 【基于 vite 创建】(推荐)2.3. 【一个简单的效果】 3. Vue3核心语法3.1. 【OptionsAPI 与 CompositionAPI】Options…

每日学习一个数据结构-AVL树

文章目录 概述一、定义与特性二、平衡因子三、基本操作四、旋转操作五、应用场景 Java代码实现 概述 AVL树是一种自平衡的二叉查找树&#xff0c;由两位俄罗斯数学家G.M.Adelson-Velskii和E.M.Landis在1962年发明。想了解树的相关概念&#xff0c;请点击这里。以下是对AVL树的…

如何让本地GGUF模型通过Ollama进行管理和推理

Ollama 除了通过从支持模型列表中 pull 的下载模型方式&#xff0c;也支持手动导入GGUF模型。 关键是需要创建一个 Modelfile 文件&#xff0c;和将项目打包成docker image的过程有点类似。 Modelfile 内容的创建可以参考通过 ollama pull 命令拉取的模型对应的 Modelfile &…

YOLO11改进|注意力机制篇|引入NAM注意力机制

目录 一、【NAM】注意力机制1.1【NAM】注意力介绍1.2【NAM】核心代码 二、添加【NAM】注意力机制2.1STEP12.2STEP22.3STEP32.4STEP4 三、yaml文件与运行3.1yaml文件3.2运行成功截图 一、【NAM】注意力机制 1.1【NAM】注意力介绍 下图是【NAM】的结构图&#xff0c;让我们简单分…

微服务实战——注册功能

注册 1.1. 配置 Configuration public class GulimallConfig implements WebMvcConfigurer {/*** 视图映射* param registry*/Overridepublic void addViewControllers(ViewControllerRegistry registry) {/*** GetMapping("/login.html")* public String …

C++ day04(友元 friend、运算符重载、String字符串)

目录 【1】友元 friend 1》概念 2》友元函数 3》友元类 4》友元成员函数 【2】运算符重载 1》概念 2》友元函数运算符重载 ​编辑 3》成员函数运算符重载 4》赋值运算符与类型转换运算符重载 5》注意事项 【3】String 字符串类 【1】友元 friend 1》概念 定义&#x…