我遇到了这个问题,在这个问题中,需要根据邻接表表示来计算图中每个节点的入度数。
for each u
for each Adj[i] where i!=u
if (i,u) ∈ E
in-degree[u]+=1
现在,根据我的说法,它的时间复杂度应该是O(|V||E|+|V|^2),但我提到的解决方案将其描述为等于O(|V||E|)。
请帮帮忙,告诉我哪一个是对的。
在二部图中,左边有n个节点,右边有m个节点。节点的顺序是从1到n,从1到m。左侧的节点连接到右侧的节点。并非所有节点都已连接。例如:
1 is connected to 4
2 is connected to 3
3 is connected to 2
3 is connected to 1
我想知道图中有多少个交叉点(这里有5个交叉点)。在上也有类似的问题
我想知道如何通过使用二叉树来解决这个问题,正如一些用户所提到的那样。我正在用O(n^2)算法求解并得到TLE。
这不是家庭作业。昨天我学到了一点,正在寻找一些问题,所以我遇到了这个。告诉我诀窍就行了。请不要写整个程序。
更多详细信息:
假设节点A有两个子节点B和C。这三个节点都是可版本化的节点(具有mixin类型)假设节点A有7个版本,从1.0到1.6 :在版本1.2中添加了节点B,在版本1.4中添加了节点C。
我有一个例程可以打印1.5版本的节点A的“输出”。
//I already obtained the Version object version associated to node A version 1.5
NodeIterator nodeIterator = version.getNodes();
while (nodeIterator.hasNext()) {
Node
我正在尝试使用networkx在项目中做一些图形表示,但我不确定如何做一些本应简单的事情。我创建了一个带有一堆节点和边的有向图,使得这个图中只有一个根元素。现在,我想要做的是从根开始,然后遍历每个元素的子元素,并从中提取一些信息。如何获取此DiGraph的根元素?
所以它应该是这样的:
#This is NOT real code, just pseudopython to convey the general intent of what I'd like to do
root = myDiGraph.root()
for child in root.childre
给定:一个未加权的有向图(G=(E,V)),它可以包含任意数量的圈。
目标:对于所有顶点,我想要V中某个目标顶点X的最长简单路径
算法思想:
For each v in V
v.distanceToTarget = DepthFirstSearch(v)
Next
DepthFirstSearch(v as Vertex)
if v = target then
'Distance towards target is 0 for target itself
return 0
elseif v.isVisitedInCurrentDFSPath then