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法律研究在图中找到 K 个与至少一个剩余顶点相连的顶点
可以使用深度优先搜索 (DFS) 来查找网络中与至少一个剩余顶点相连的 K 个顶点。您应该从剩余顶点之一开始，然后对该顶点执行 DFS。在搜索过程中遇到的每个顶点都将被记录，并将其添加到类似顶点的集合中。找到 K 个顶点或搜索完所有剩余顶点后，重复此过程。DFS 通过仔细探索图来找到仍然与至少一个剩余顶点相连的 K 个顶点，从而帮助完成任务。
使用的方法
DFS
BFS
DFS
在查找图表中与至少一个剩余顶点相连的 K 个顶点的情况下，可以使用深度优先搜索 (DFS)。选择剩余顶点之一，然后从该顶点启动 DFS。检查在探索图表时经过的每个顶点，并将其添加到连接顶点的集合中。继续检查图表，直到构建了 K 个顶点，识别了标准或检查了所有顶点。DFS 通过深度优先遍历区分保持与至少一个剩余顶点连接的 K 个顶点的证明，从而实现所需的目标。
算法
初始化一个名为“connectedVertices”的集合，用于存储 K 个顶点。
从剩余顶点中选择一个顶点“startVertex”。
为 DFS 遍历创建一个名为“stack”的栈。
将“startVertex”压入“stack”。
当“stack”不为空时，
从“stack”的顶部弹出一个顶点“currentVertex”。
将“current vertex”标记为已访问。
将“currentVertex”添加到“connectedVertices”集合中。
遍历“currentVertex”的相邻顶点
如果相邻顶点在剩余顶点内且未访问，
将相邻顶点压入“stack”。
重复步骤 2-5，直到所有 K 个顶点都被区分或所有剩余顶点都被探索。
示例
#include <iostream>
#include <vector>
#include <stack>
using namespace std;
vector<int> findConnectedVertices(int startVertex, vector<vector<int>>& adjacencyList) {
int N = adjacencyList.size(); // Total number of vertices
vector<int> connectedVertices; // Set of connected vertices
vector<bool> visited(N, false); // Track visited vertices
stack<int> stack; // Stack for DFS traversal
stack.push(startVertex); // Push the startVertex onto the stack
while (!stack.empty()) {
int currentVertex = stack.top();
stack.pop();
if (!visited[currentVertex]) {
visited[currentVertex] = true;
connectedVertices.push_back(currentVertex);
for (int adjVertex : adjacencyList[currentVertex]) {
if (!visited[adjVertex]) {
stack.push(adjVertex);
}
}
}
}
return connectedVertices;
}
int main() {
int N = 7; // Total number of vertices
vector<vector<int>> adjacencyList(N);
// Add adjacency list for each vertex
adjacencyList[0] = {1, 2};
adjacencyList[1] = {0, 2};
adjacencyList[2] = {0, 1, 3};
adjacencyList[3] = {2, 4};
adjacencyList[4] = {3};
adjacencyList[5] = {6};
adjacencyList[6] = {5};
int startVertex = 0;
vector<int> connectedVertices = findConnectedVertices(startVertex, adjacencyList);
cout << "Connected Vertices: ";
for (int vertex : connectedVertices) {
cout << vertex << " ";
}
cout << endl;
return 0;
}
输出
Connected Vertices: 0 2 3 4 1
BSF
在查找图表中与至少一个剩余顶点相关的 K 个顶点的设置中，可以使用广度优先搜索 (BFS)。首先从剩余顶点中选择一个顶点，然后从该顶点执行 BFS。在查找过程中，检查每个经过的顶点并将其包含在关联顶点的集合中。逐层检查图表，确保在移至另一层之前先经过更近距离的顶点。重复此准备工作，直到识别出 K 个顶点或检查完所有剩余顶点。通过以广度优先的方式遍历图表，BFS 有助于识别保持与至少一个剩余顶点关联的 K 个顶点，从而完成手头的任务。
算法
创建一个名为 S 的集合来存储关联的顶点。
当 K > 且 R 不为空时，执行以下操作
a. 从 R 中选择一个顶点 v。
b. 从 v 开始执行广度优先搜索 (BFS)。
c. 在 BFS 期间，标记每个经过的顶点并将其添加到 S 中。
d. 将 K 减 1。
e. 从 R 中移除 V。
返回包含 K 个关联顶点的集合 S。
该算法从剩余顶点中选择一个顶点，并对该顶点执行 BFS。它标记每个经过的顶点并将其包含在关联顶点的集合中。该策略持续进行，直到识别出 K 个顶点或没有剩余顶点被清除。
示例
#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
#include <unordered_set>
std::unordered_set<int> purgeVertices(int K, const std::vector<std::vector<int>>& graph) {
std::unordered_set<int> S;
std::vector<bool> visited(graph.size(), false);
auto bfs = [&](int start) {
std::queue<int> q;
q.push(start);
while (!q.empty()) {
int v = q.front();
q.pop();
if (!visited[v]) {
visited[v] = true;
S.insert(v);
K--;
if (K == 0) {
return;
}
for (int neighbor : graph[v]) {
if (!visited[neighbor]) {
q.push(neighbor);
}
}
}
}
};
for (int i = 0; i < graph.size() && K > 0; i++) {
bfs(i);
}
return S;
}
int main() {
// Example usage
int K = 3;
std::vector<std::vector<int>> graph = {
{1, 2},
{0, 2, 3},
{0, 1, 3},
{1, 2}
};
std::unordered_set<int> result = purgeVertices(K, graph);
// Print the resulting set
std::cout << "Purged vertices: ";
for (int v : result) {
std::cout << v << " ";
}
std::cout << std::endl;
return 0;
}
输出
Purged vertices: 2 1 0
结论
本文提供了一种算法方法，用于查找图表中与至少一个剩余顶点相关的 K 个顶点。该算法利用深度优先搜索 (DFS) 或广度优先搜索 (BFS) 来遍历图表并识别指定的顶点。它包含 C 中的代码片段，这些代码片段使用不同的函数来执行搜索操作。本文旨在帮助软件工程师理解和执行识别图表中相关顶点的方法，从而促进依赖图表网络的不同应用程序和检查。
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