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在有向加权图中，找到恰好具有 k 条边的最短路径的问题涉及到找到在遍历恰好 k 条边时权重最小的路径。这可以通过使用动态规划技术来实现，例如使用 3D 数组来存储所有可能路径的最小权重。该算法迭代遍历顶点和边，并在每一步更新最小权重。通过考虑所有具有恰好 k 条边的可能路径，该算法确定图中 k 条边的最短路径。使用的方法 朴素递归方法 Dijkstra 的... 阅读更多
JavaScript 具有强大的功能来处理各种数据并使用不同格式的文件。有时，开发人员在使用 JavaScript 开发 Web 应用程序时需要使用 CSV 文件来处理数据。例如，我们正在构建一个电子商务平台，用户可以在其中买卖产品。此外，我们希望允许用户根据时间范围将其订单详细信息下载到 CSV 文件中。在这种情况下，我们需要与数据和 CSV 文件交互。另一个例子是网上银行站点允许我们下载 CSV 文件中的交易详细信息。在本... 阅读更多
TypeScript 是一种功能丰富的编程语言，在使用 TypeScript 开发 Web 应用程序时，了解 TypeScript 的所有功能是必要的。其中一项功能是 TypeScript 中的剩余参数和参数。本教程将教会我们如何在 TypeScript 中使用剩余参数和参数，并提供各种代码示例。什么是剩余参数和参数？当我们不知道需要向函数传递多少个参数时，可以使用剩余参数将多个参数传递给函数。编写剩余参数名称，后跟“...”（三个点）。当我们... 阅读更多
遍历整个图并计算每个顶点的深度与其子树中顶点数之间的差异，以最大化沿从根顶点到有色顶点的路径出现的未着色顶点数。通过选择“k”个最大的偏差来找到对路径影响最大的未着色顶点。这些偏差的总和给出了未着色顶点的最大数量。这种方法使我们能够积极地优化出现的无色顶点的数量，从而改善整体结果，并强调无色顶点在路径上的重要性... 阅读更多
在图论中，著名的最大团问题旨在在一个给定的图中找到最大的完全子图，即团。在团中，每个顶点都与团中的其他每个顶点通过直接边连接。该算法迭代地添加与当前团中所有顶点都连接的顶点，以探索团的所有可能的扩展。为了有效地探索搜索空间，它使用回溯法，消除不会导致最大团的潜在路径。使用递归方法，我们可以有效地发现和标记给定图中的所有最大团，从而产生... 阅读更多
广度优先搜索 (BFS) 是一种简单的图遍历算法，用于逐步探索图。它从某个顶点（源）开始，并以有序的方式检查其所有邻居，然后再转到顶点的下一层。在这篇博文中，我们将探讨使用 CPP 方法中的邻接矩阵构建 BFS 的三种不同方法。我们将回顾每种方法使用的算法，提供相关的代码表示，并演示每种方法的独特结果。使用的方法 迭代式 BFS 带有层级信息的 BFS BFS 最短路径 迭代式 BFS ... 阅读更多
代码执行一个计算，通过替换彩色边来找到最小生成树。它采用动态规划方法来计算最小成本。该算法考虑所有可能的边和颜色，并根据边是否保持交替颜色模式，递归地评估包含或排除每条边的成本。它使用备忘录方法来跟踪迄今为止遇到的最小成本。该算法通过贪婪地选择成本最小的边来构建最小生成树，确保相邻边具有不同的颜色。最后，它返回最小获取的... 阅读更多
图论中的度序列表示顶点度数的顺序。确定一个度数序列是否可以构成一个简单图（即没有平行边或自环的图）至关重要。在本篇博文中，我们将探讨解决此问题的三种方法，重点关注Havel-Hakimi算法。我们将介绍每种方法使用的算法，提供相应的代码示例（包括必要的头部文件），并展示每种方法的独特结果。使用的方法 Havel-Hakimi算法 排序和检查 直接计数 Havel-Hakimi算法 Havel-Hakimi算法是一种流行的技术，用于确定... 阅读更多
为了找到图中偶数距离节点对的数量，我们将使用图遍历算法。从每个节点开始，我们执行一次遍历，例如广度优先搜索（BFS）或深度优先搜索（DFS），并跟踪所有节点到起始节点的距离。在遍历过程中，我们计算在偶数距离处遇到的节点数量。通过对所有节点重复此过程，我们得到图中节点对在偶数距离处的完整计数。这种方法使我们能够有效地确定节点对... 阅读更多
在无向图中查找特定大小的所有团是图论中的一个基本问题，在社交网络分析、生物学和数据挖掘等领域有着广泛的应用。团是图的一个子集，其中所有顶点之间都相互连接。递归回溯将每个顶点视为一个潜在的候选者，并根据邻域连接更新候选集和排除集。回溯可以快速找到所有指定大小的团。使用的方法 回溯方法 回溯 递归回溯是一种常见的用于查找无向图中特定大小的团的方法。它检查所有可能的顶点组合，以在给定... 阅读更多