强大的数据结构，描述实体之间的连接是有向图。在某些情况下，为了便于分析或提高算法效率，将有向图转换为树结构可能是有益的。在这篇文章中，我们将探讨两种将有向图转换为树的 CPP 算法方法。我们将介绍每种方法的算法，提供相关的代码示例，并展示每种方法的独特结果。使用的方法 深度优先搜索 (DFS) 拓扑排序 深度优先搜索 (DFS) 第一种方法使用深度优先搜索算法遍历图以创建… 阅读更多

邻接表显示顶点的邻居。将邻接矩阵转换为列表创建了一种更紧凑且更高效的图表示。从邻接矩阵切换到列表可以改善内存使用、遍历到周围节点以及边缘信息。这种转换支持各种图形处理操作和算法。使用的方法 迭代方法 递归方法 迭代方法 迭代方法使用嵌套循环将邻接矩阵转换为列表。它将邻接列表边缘添加到每个矩阵元素中。对于小型到中型图来说，简单且理想。它的时间复杂度为 O(V^2)。算法 … 阅读更多

要确定哪个玩家在图表中访问了更多值得注意的中心，我们将使用图表遍历计算，例如深度优先查找 (DFS) 或广度优先查找 (BFS)。从给定的中心开始，我们导航图表，跟踪每个玩家访问的中心数量。通过比较遍历结束时的计数，我们可以确定哪个玩家访问了更多中心。DFS 通过尽可能深入地探索图表来探索图表，然后回溯，而 BFS 则逐层探索图表。访问数量最多的玩家… 阅读更多

测试通过所有可想象的路径从任何节点到任何其他节点的成本是否相同是确定连接图中每对节点的多个路径上的权重总和是否相等的问题。此问题影响各种行业，包括优化技术、数据传输系统和运输网络。一种方法是 Floyd-Warshall 算法，它可以快速确定任何两个网络节点之间的所有最短路径。此方法不断评估中间节点并更新路线成本，以查看节点对之间是否存在成本平等。另一种选择… 阅读更多

为了确定是否存在满足给定条件的相关图表，我们可以使用基本方法。条件规定图表必须至少有一个具有奇数度的中心，并且所有其他中心必须具有偶数度。我们可以通过从单个中心开始并稳步包括中心以及将它们连接到集中来创建此类图表。对于包含的每个未使用的中心，我们将其连接到现有的中心，确保现有的中心具有偶数度，而现代中心具有奇数度。通过继续此准备… 阅读更多

要检查图的两个中心之间给定的路径是否代表最短路径，可以通过使用可靠的最短路径计算（例如 Dijkstra 计算或 Floyd-Warshall 计算）将给定路径上所有边缘权重的总和与相同中心组合之间的最短距离进行比较。如果给定路径上边缘权重的总和与最短距离匹配，则它代表最短路径。否则：如果边缘权重的总和更多… 阅读更多

在图分析中，一项常见的工作是确定从节点 U 到节点 V 是否存在一条路径，其总权重低于当前正在使用的路径。这包括检查节点之间是否存在其他路径，这些路径的总权重低于当前路径。Floyd-Warshall 和 Bellman-Ford 算法是两种常用于此目的的方法。Floyd-Warshall 方法计算遍历任何一对节点的成本，以便比较通过图的不同路径。但是，通过确定从单个源节点到所有其他节点的最短路径… 阅读更多

要检查在满足给定条件的图表中是否存在长度为 3 的循环，准备遍历每个顶点并查看其相邻顶点。如果一个顶点有两个也相互连接的邻居，则存在长度为 3 的循环。此条件确保两个邻居之间存在一条边，从而形成一个三角形。通过过滤所有顶点及其相邻顶点，我们将识别是否存在此类循环。如果我们发现一个顶点有两个连接的邻居，我们可以得出结论… 阅读更多

在图的邻接矩阵表示中包含一个顶点意味着将矩阵的大小增加一行一列。新行和列代表新包含的顶点与现有顶点的连接。此外，删除顶点需要从邻接矩阵中删除其对应的行和列，从而相应地更改矩阵的大小。包含顶点包括添加一行和一列，其初始值为 0，而删除顶点包括删除对应的行和列，有效地减少矩阵的大小。方法… 阅读更多

邻接表有效地存储图关系。图算法和操作使用它。添加和删除边可以动态更改顶点之间的连接。图修改、连接分析和演变需要此过程。添加和删除边分别连接和分离顶点。邻接表表示通常通过更改顶点的邻接表来执行这些操作。使用向量向量、集合或集合映射可能会更改实现。新边在图中创建路径和链接。但是，删除边会破坏连接，从而改变图的结构和动态。这些过程对于图邻接表完整性和演变至关重要。使用的方法… 阅读更多