在给定圆上的图的节点的情况下，找出要删除的最小节点数，以得到一个图，其中每个节点都有到下一个节点的边

。

要解决这个问题，我们可以使用贪心算法来找出要删除的最小节点数。具体步骤如下：

1. 首先，我们需要明确问题的约束条件。给定的图是一个圆上的图，即图中的节点按照顺序排列，并且最后一个节点连接到第一个节点形成一个闭环。每个节点都有一条边连接到下一个节点。
2. 接下来，我们需要确定删除节点的策略。为了保证每个节点都有到下一个节点的边，我们可以选择删除没有出边的节点。因为如果删除了有出边的节点，那么下一个节点就无法连接到任何节点了。
3. 根据上述策略，我们可以遍历图中的每个节点，并检查其是否有出边。如果没有出边，则将该节点标记为待删除节点。
4. 最后，我们统计待删除节点的数量，并返回结果。

下面是一个示例的实现代码：

def find_min_nodes_to_delete(nodes):
    n = len(nodes)
    to_delete = []
    
    for i in range(n):
        if nodes[i].has_outgoing_edge():
            continue
        to_delete.append(nodes[i])
    
    return len(to_delete), to_delete

在这个示例代码中，nodes表示给定的节点列表，每个节点对象需要实现has_outgoing_edge()方法来检查是否有出边。函数返回一个元组，包含待删除节点的数量和待删除节点列表。

对于这个问题，可以应用于许多场景，例如在网络拓扑结构中优化节点的连接关系，或者在图像处理中删除冗余的像素点等。

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