为什么这个Graph实现对访问状态使用数组？

Graph实现对访问状态使用数组的原因是为了高效地记录和管理节点的访问状态。使用数组可以提供快速的访问和更新操作，同时占用的内存空间较小。

具体来说，使用数组可以将节点的访问状态映射为数组的索引，通过索引来表示节点的状态。这样可以快速地判断节点是否被访问过，以及在需要时更新节点的状态。相比于其他数据结构，如哈希表或链表，数组具有更快的访问速度和更小的内存占用。

使用数组来管理访问状态在图算法中非常常见，特别是在深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）等算法中。通过使用数组，可以方便地标记节点的访问状态，避免重复访问和死循环的问题。

在云计算领域中，图算法常用于网络拓扑分析、资源调度、路由优化等场景。通过使用数组来管理访问状态，可以提高算法的执行效率和准确性。

腾讯云提供了一系列与图计算相关的产品和服务，例如腾讯云图数据库 TGraph、腾讯云弹性MapReduce等。这些产品和服务可以帮助用户在云环境中高效地进行图计算和分析任务。

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （313）-- 算法导论22.3 4题

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （305）-- 算法导论22.2 3题

但在实践中，为了简化，我们常只使用两种状态：已访问和未访问，因为灰色状态可以通过将节点从队列中取出并处理其邻接节点来隐式地管理。...在实现BFS时，有时会使用一个颜色数组来标记节点的状态，比如白色（未发现）、灰色（发现但未探索）和黑色（已探索）。在许多实现中，可以使用单个位来表示每个节点的颜色状态，以节省空间。...以下是使用Go语言实现的一个简单的BFS算法，它只使用单个位来存放每个节点的颜色。在这个实现中，我们将使用一个整型数组来表示颜色状态，其中0表示白色，1表示灰色，2表示黑色。...，我们使用了一个map来存储每个节点的颜色状态，而不是一个数组。...这里提到的“使用单个位来存放每个结点的颜色”可能是指使用二进制的位操作来简化存储和操作颜色信息。首先，我们来理解一下为什么可以只用单个位来存放每个结点的颜色。

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【化解数据结构】详解图结构，并实现一个图结构

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无向图

首先，邻接表使用了一个数组来存放各个顶点，各个顶点又都指向了一个链表，链表里存放了与这个顶点相邻的顶点。...1与2、5相邻，于是数组下标为1的元素指向的链表结点中含有2和5，同样数组下标为2和5的元素指向的链表中也一定含有1。当我们对一个图进行操作的时候，其实就是对这个邻接表进行操作。...所以构造这个图的时候，也就是构造这个邻接表的时候就已经决定了我们操作图中结点时的某些顺序。对与领接表数组中的元素，本身是一个链表，为了方便操作，我们用一个Bag类来实现这个链表。...还以上边的图为例，我们从1开始进行深度优先搜索，首先他会先访问1，然后访问1的相邻顶点，于是找到了2（为什么不是5？...所以第一次访问到的顶点所经过的边构成的路径一定是最短的路径。广度优先搜索的实现没有使用递归，而是用了一个队列来保存已经被访问过但其领接表还没有被访问的顶点。

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图的遍历（DFS）

(visit[i] == 0)//如果当前顶点处于未被访问的状态，就对该顶点进行DFS操作 { //DFS函数是对当前传入的顶点以及它的未被遍历过的邻接点进行递归遍历输出操作 //当当前顶点和邻接点都被遍历完成后...，弧退出DFS函数，进入当前for循环 //这里的for循环相当于对每一个顶点都进行判断，看其是否被遍历过，防止漏网之鱼 DFS(i); } } } 完整实现代码 #include<iostream...int arc[MAX][MAX]; //访问数组 int visit[MAX]; public: //v[]数组存放用户输入的一维数组的顶点数据，n表示顶点个数，e是边的个数 Graph(...i = 0; i < vertexNum; i++) { //这里我们决定把顶点数组中第一个元素当做遍历起点 if (visit[i] == 0)//如果当前顶点处于未被访问的状态，就对该顶点进行...];//访问数组 public: Graph(DataType v[], int n, int e); void DFS(int v); void DFSTravers(); }; //构造函数实现

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从 0 开始学习 JavaScript 数据结构与算法（十二）图

现实建模对交通流量建模顶点可以表示街道的十字路口，边可以表示街道.。加权的边可以表示限速或者车道的数量或者街道的距离。建模人员可以用这个系统来判定最佳路线以及最可能堵车的街道。...根据顶点 v 取出对应的数组，将 w 加入到它的数组中。根据顶点 w 取出对应的数组，将 v 加入到它的数组中。因为这里实现的是无向图，所以边是可以双向的。...DFS 基于栈，通过将顶点存入栈中，顶点是沿着路径被探索的，存在新的相邻顶点就去访问。为了记录顶点是否被访问过，我们使用三种颜色来反应它们的状态。...深度优先搜索算法的实现：广度优先搜索算法我们使用的是队列，这里可以使用栈完成，也可以使用递归。...let w = adj[i] // 如果相邻点未未访问状态，开始访问。

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图论算法基础（修订版）

根据这个逻辑结构，我们可以认为每个节点的实现如下： /* 图节点的逻辑结构 */ class Vertex { int id; Vertex[] neighbors; } 看到这个实现...不过呢，上面的这种实现是「逻辑上的」，实际上我们很少用这个Vertex类实现图，而是用常说的邻接表和邻接矩阵来实现。...所以说，使用哪一种方式实现图，要看具体情况。好了，对于「图」这种数据结构，能看懂上面这些就绰绰够用了。...那你可能会问，我们这个图的模型仅仅是「有向无权图」，不是还有什么加权图，无向图，等等…… 其实，这些更复杂的模型都是基于这个最简单的图衍生出来的。有向加权图怎么实现？...输入的这个graph其实就是「邻接表」表示的一幅图，graph[i]存储这节点i的所有邻居节点。

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访问所有节点的最短路径：BFS & 状态压缩 & 小白也能看懂的题解！

给你一个数组 graph 表示这个图。其中，graph[i] 是一个列表，由所有与节点 i 直接相连的节点组成。返回能够访问所有节点的最短路径的长度。...但是，本题我们不能这么做，请看下图，考虑 0 这个节点，从 1->0 访问一次，从 1->0->2->0 访问第二次，这是合法的，而且我们也必须这么来做。 ?...所以，我们可以考虑使用数组记录 0,1,2 在当前路径下是否访问过，然而，题目已经明确说了 n 不超过 12，所以我们完全可以使用一个 int 类型来存在路径。...比如，我们声明一个 visited[n][1<<n]数组，第一维表示当前节点是否被访问过，第二维表示路径的状态，然后使用位运算来更新这个状态即可。...[curr]) { // 注意这个位运算，计算路径状态 int nextState = currState | (1 <<

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数据结构（九）：广度优先与深度优先

这两种搜索方式可以用来查找图中某个指定的顶点，也可以用来对图中顶点进行遍历。广度优先方式广度优先遍历图的方式为，一次性访问当前顶点的所有未访问状态相邻顶点，并依次对每个相邻顶点执行同样处理。...根据实现方式可知，广度优先遍历的形式为，选择目标顶点后，依次访问目标顶点的所有相邻顶点，再依次对每个相邻顶点，依次访问其相邻顶点，如此重复对顶点执行向外扩散的访问操作，直至图中所有顶点皆被访问，即存储顶点的队列为空...的数组记录顶点的访问状态，需要申请 ? 的队列空间存储顶点，且根据邻接表的内容可知，使用邻接表作为存储结构的空间复杂度为 ? ，所以广度优先遍历的空间复杂度为 ? 。...对于入栈、出栈以及设置访问状态操作，每个顶点只会执行一次。根据程序中第二层循环的实现可知，对每个顶点的相邻顶点扫描只会全扫描一次，扫描结束即发生回溯。所以深度优先遍历的时间复杂度为 ? 。...的数组记录顶点的访问状态，需要申请 ? 的栈空间存储顶点，且根据邻接表的内容可知，使用邻接表作为存储结构的空间复杂度为 ? ，所以深度优先遍历的空间复杂度为 ? 。

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算法细节系列（17）：有向环检测&&拓扑排序

，都会深度遍历所有结点，其实就是没有记录先前的遍历的状态。...如果仔细观察visited这个路径记录的话，你会发现它在dfs函数结尾处做了一个状态还原，想过这是为什么？...这是典型的无状态记录递归方法，而因为在一条DFS调用链上，我们得利用重复访问结点这个性质来检测有向环，所以把它带入到了DFS的参数列表中，比如我们DFS(V)时，紧接着DFS(W)，在DFS(X)，此时若没有有向环...这种思路是对的，但为什么不直接DFS，而转去BFS？说明这不是使用BFS真正的目的，你也没理解BFS和DFS之间的区别到底是什么。继续看图，来说明思路的来源。如下图所示： ?...理解了有向环的检测，拓扑排序就很容易实现了。

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eKuiper 1.10.0 发布：定时规则和 EdgeX v3 适配

在编程语言中，我们通常使用点号（.）访问嵌套数据。然而，在 SQL 中，点号表示的是表名。因此，我们扩展了 SQL 语法，使用箭头符号（->）访问内嵌结构。但是这个语法并不直观，对于新手有学习成本。...外部状态支持eKuiper 是有状态的流式处理引擎，状态主要是内部使用，包括窗口状态、分析函数状态等。之前的版本中，我们通过 Table 支持较粗粒度（基于行）的外部状态访问。...在新版本中，我们增加了基于 Key（列）的外部状态存储和访问能力。通过外部状态访问，可以实现更多的功能，例如动态阈值和动态开关状态。用户可以轻松实现与第三方应用的状态共享，从而实现协同工作。...状态写入：假设我们需要将计算结果写入 Redis 外部状态，我们可以使用 Redis Sink。新版本中，Redis Sink 支持一次写入多个 key-value 对。...若数据目的有流量限制，使用该函数可以实现消峰填谷的作用。Graph API 增强新版本中，我们增加了 Graph API 访问已定义的流和查询表的支持。同时，在 JoinOp 支持流和查询表。

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数据结构——图

邻接表图的简单实现首先需要先定义一个数组，用来存储图的顶点；还需要一个字典，用来存储该顶点相邻的其他顶点，相邻顶点用集合存储，以免重复，就像邻接表一样。...要标记已经访问过的顶点，可以使用三种颜色反应顶点的状态：白色：表示这个顶点还没有被访问；灰色：表示这个顶点被访问过，但并没有探索过；黑色：表示这个顶点已经被探索；这就需要先标记一下顶点状态。...深度优先搜索（DFS）深度优先搜索会将顶点存入栈中，函数执行环境就是在栈中进行的，就可以使用递归来实现深度优先搜索，深度优先遍历会往下“深层”的探索。 ?...实现思路可以使用广度优先搜索策略，广度优先搜索是“层级”性的搜索。以一个顶点为中心，先遍历它的邻居，然后遍历每个邻居的邻居。这是从中心向四周扫描，逐步扩大，遇到 B 点时就停止遍历。 ?...当遍历到 C 后，对顶点回溯，再找到 A 点。 prevVertex 就是做这个工作的。每次遍历到顶点的邻居时，每个邻居的追溯点都是该顶点。B 的追溯点是 A，D 和 E 的追溯点是 B。

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图的二种遍历-广度优先遍历和深度优先遍历

代码 bool visited [MAX_VERTEX_NUM];/访问标记数组 //广度优先遍历 void BFS( Graph G,int v){//从顶点v出发，广度优先遍历图G visit(...代码 bool visited [MAX_VERTEX_NUM] ; //访问标记数组 void BFSTraverse(Graph G){ //对图G进行广度优先遍历 for(...[MAX_VERTEX_NUM];/访问标记数组 //广度优先遍历 void BFS( Graph G,int v){//从顶点v出发，广度优先遍历图G visit(v); //访问初始顶点v...代码 bool visited [MAX_VERTEX_NUM] ;//访问标记数组 void DFS(Graph G,int v){ //从顶点v出发，深度优先遍历图G visit(v )...最终代码 bool visited [MAX_VERTEX_NUM];//访问标记数组 void DFSTraverse(Graph G){ //对图G进行深度优先遍历 for( v=0; v

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JavaScript 编程精解中文第三版七、项目：机器人

由于这个机器人不需要记住任何东西，所以它忽略了它的第二个参数（记住，可以使用额外的参数调用 JavaScript 函数而不会产生不良影响）并省略返回对象中的memory属性。...为了使这个复杂的机器人工作，我们首先需要一种方法来创建一些包裹的新状态。静态方法（通过直接向构造函数添加一个属性来编写）是放置该功能的好地方。...这是一个实现它的函数： function findRoute(graph, from, to) { let work = [{at: from, route: []}]; for (let i...让我们看看如何实现。...为什么只需要一个PGroup.empty值，而不是每次都创建一个新的空分组？

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Is Graph Bipartite?

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