问题描述
给定的顶点V,它可以被称为“命题”。
给定的权重:
data W
= Requires -- ^ Denotes that a "proposition" depends on another.
| Invalidates -- ^ Denotes that a "proposition" invalidates another.
在线性序中,如果A要求B,则B必须在A之前,反之,如果A使B无效,则B必须在A之后。
给出了一个加权有向多图(多重图),它最多有2条平行边.其中一个顶点只能要求包含另一个顶点一次,并且只
我有一个完全加权有向图G=(V,A,W),我想通过删除弧来降低图的密度,如下所示:给定i,j,k \in V如果w(i,j)+w(j,k) <= w(i,k),那么我们删除弧(i,k)。代码如下所示,其中ad最初是G的邻接矩阵。
for (int i = 0; i < |V|; ++i)
{
for (int j = 0; j < |V|; ++j)
{
if(j!=i)
{
for (i
我有一个不连通的图。
import json
import networkx as nx
from networkx.readwrite import json_graph
G = nx.read_gml('/Users/luca/Desktop/networks_analysis/astro-ph/astro-ph.gml')
print(nx.info(G))
Name:
Type: Graph
Number of nodes: 16706
Number of edges: 121251
Average degree: 14.5159
nx.is_connecte
当图有多个连通分量时,我不知道如何实现Kruskal算法
根据我对Kruskal算法的理解,它多次向集合中添加最小边。然后,当所有的边都被检查时,它会返回一组最充分的边。
但是,如果我的图是断开的呢?说我有:
A - B - C - D
E - F
假设成本( are )=成本(E)= 1,其余的边大于1。
当我运行Kruskal时,我会得到所有的边的成本,但是我想得到每个连接组件的成本,所以我对所有连接的组件做了一个平均最小的成本。
设G是一个具有n个顶点和m个边的连通图。当这个图是一个算法的输入时,下列哪一个最适合于“线性时间”的概念?
( a) O(n)
( b) O(m)
( c) O(n^2)
d) O((n+m)^2)
我不认为这个问题会像它那样把我绊倒,但我现在必须想办法解决它。根据线性时间的定义,我假设它是a或b,如果我不得不选择一个,我会用B,因为可能有更多的边,然后才有顶点。但是,我知道情况可能不是这样,而且可能有比边更多的顶点,所以A听起来也不算太糟,D也是唯一同时考虑n和m的顶点。