【狂热算法篇】并查集：探秘图论中的 “连通神器”，解锁动态连通性的神秘力量（通俗易懂版）
一·概念：并查集是一种树型的数据结构，用于处理不相交集合的合并及查询问题。它主要支持两种操作：“并”（Union）操作，即将两个不相交的集合合并为一个集合；“查”（Find）操作，即查找元素所在的集合（大概它的外形也可以理解为多插树的形式&#x...
【狂热算法篇】探秘图论之 Floyd 算法：解锁最短路径的神秘密码(通俗易懂版)
一·Floyd 算法介绍：下面我们不会直接把版子搬上来，这样大家可能会不太明白，而是通过形象的例子去模拟推导它的思路然后再把它转化成代码。 1.1算法背景与定义：Floyd 算法（弗洛伊德算法）是一种用于解决图中多源最短路径问题的经典动态规划算法。它能够求出图中任意两个顶点之间的最短路径长度。这个图可以是有向图&...
【狂热算法篇】探秘图论之Dijkstra 算法：穿越图的迷宫的最短路径力量（通俗易懂版）
首先我们先大概介绍一下吧： 一·DIjkstra算法介绍：1.1算法背景：Dijkstra 算法是由荷兰计算机科学家 Edsger W. Dijkstra 提出的一种用于解决图中单个源点到其他各节点最短路径问题的经典算法。该算法适用于带权有向图或无向图，且图中边的权重必须是非负的。其目的是找到从源节点到图中所有其他节点的最短路径...
算法必备数学基础：图论方法由浅入深实践与应用
作者介绍：10年大厂数据\经营分析经验，现任大厂数据部门负责人。 会一些的技术：数据分析、算法、SQL、大数据相关、python 欢迎加入社区：码上找工作 作者专栏每日更新： LeetCode解锁1000题: 打怪升级之旅 python数据分析可视化：企业实战案例 python源码解读 备注说明：方便大家阅读，统一使...
【AcWing算法基础课】第三章 搜索与图论（3）
十一、Flood Fill算法既可以宽搜实现，也可以深搜实现，宽搜具有最短性，深搜方便写，但容易爆栈。宽搜思路：每次将周围的点放入队列，然后一圈一圈地往外扩展。深搜思路：每次按四个方向分别进行扩展，直到一个方向无法进行扩展时，回溯。题目链接：1113. 红与黑11.1题目描述有一间长方形的房子，地上铺了红色、黑色两种颜色的正方形瓷砖。你站在其中一块黑色的瓷砖上，只能向相邻（上下左右四个方向）的黑....
【AcWing算法基础课】第三章 搜索与图论（2）
六、Dijkstra算法源点即起点，汇点即终点。n表示点数，m表示边数稠密图：m和n2一个级别稀疏图：m和n一个级别核心模板稠密图用邻接矩阵存储，稀疏图用邻接表存储。朴素dijkstra算法时间复杂度是O(n2+m)，n表示点数，m表示边数int g[N][N]; //存储每条边 int dist[N][N]; //存储1号点到每个点的最短距离 bool st[N]; //存储每个点的最短路是.....
【AcWing算法基础课】第三章 搜索与图论（1）
前言本专栏文章为本人AcWing算法基础课的学习笔记，课程地址在这。如有侵权，立即删除。课前温习一、深度优先搜索（DFS）特点：尽可能先向纵深方向搜索。使用stack实现。所需空间O(h)（h为深度）。不具有“最短性”。1、排列数字题目链接：842. 排列数字1.1题目描述给定一个整数 n，将数字 1∼n 排成一排，将会有很多种排列方法。现在，请你按照 字典序 将所有的排列方法输出。输入格式共一....
数据结构与算法之图论及其相关算法
图的基本介绍线性表局限于一个直接前驱和一个直接后继的关系，树也只能有一个直接前驱也就是父节点，当我们需要表示多对多的关系时， 这里我们就用到了图。 图是一种数据结构，其中结点可以具有零个或多个相邻元素。两个结点之间的连接称为边。 结点也可以称为顶点。如图： 简单来说，图就是由顶点的有穷非空集合和顶点之间的边组成的...
搜索与图论 - 搜索与图在算法中的应用【中】
迪杰斯特拉算法Dijkstra该算法不能存在负权边Dijkstra求最短路 I思路：初始化距离数组, dist[1] = 0, dist[i] = inf;for n次循环 每次循环确定一个min加入S集合中，n次之后就得出所有的最短距离将不在S中dist_min的点->tt->S加入最短路集合用t更新到其他点的距离 更新为其他到起点的最短路径1、int g[N][N]; ...
搜索与图论 - 搜索与图在算法中的应用【上】
DFS排列数字#include<iostream> using namespace std; const int N=10; int n; int path[N]; bool st[N]; void dfs(int u) { if(u==n) { for(int i=0;i<n;i++) cout<<path[i]<<" ...
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