数据结构总结7:并查集、图

news2024/11/18 22:54:05

后续会有补充 

并查集

查你在哪个集合,在有一定交集情况下会合并集合

可应用的场景:

1.分组

2.已有集合合并

并查集就是把一组数据分组,把有共同特征的元素以树的形式放在一组

 仔细观察数组中内融化,可以得出以下结论:

1. 数组的下标对应集合中元素的编号

2. 数组中如果为负数,负号代表根,数字代表该集合中元素个数

3. 数组中如果为非负数,代表该元素双亲在数组中的下标

图是由顶点集合及顶点间的关系组成的一种数据结构:G = (V, E)

其中:

顶点集合V = {x|x属于某个数据对象集}是有穷非空集合;

E = {(x,y)|x,y属于V}或者E = {<x, y>|x,y属于V && Path(x, y)}是顶点间关系的有穷集合,也叫做边的集合。

(x, y)表示x到y的一条双向通路,即(x, y)是无方向的;Path(x, y)表示从x到y的一条单向通路,即Path(x, y)是有方向的。

顶点和边:图中结点称为顶点,第i个顶点记作vi。两个顶点vi和vj相关联称作顶点vi和顶点vj之间有一条边, 图中的第k条边记作ek,ek = (vi,vj)或<vi,vj>。

有向图和无向图:在有向图中,顶点对<x, y>是有序的,顶点对<x,y>称为顶点x到顶点y的一条边(弧),<x, y>和<y, x>是两条不同的边,比如下图G3和G4为有向图。在无向图中,顶点对(x, y)是无序的,顶点对(x,y)称为顶点x和顶点y相关联的一条边,这条边没有特定方向,(x, y)和(y,x)是同一条边,比如下图G1和G2为无向图。注意:无向边(x, y)等于有向边<x, y>和<y, x>。

 完全图:分为有向完全图和五项完全图。

邻接顶点:在无向图中G中,若(u, v)是E(G)中的一条边,则称u和v互为邻接顶点,并称边(u,v)依附于顶点u和v;在有向图G中,若<u, v>是E(G)中的一条边,则称顶点u邻接到v,顶点v邻接自顶点u,并称边<u, v>与顶点u和顶点v相关联。

顶点的度:顶点v的度是指与它相关联的边的条数,记作deg(v)。在有向图中,顶点的度等于该顶点的入度与出度之和,其中顶点v的入度是以v为终点的有向边的条数,记作indev(v);顶点v的出度是以v为起始点的有向边的条数,记作outdev(v)。因此:dev(v) = indev(v) + outdev(v)。注意:对于无向图,顶点的度等于该顶点的入度和出度,即dev(v) = indev(v) = outdev(v)。

路径:在图G = (V, E)中,若从顶点vi出发有一组边使其可到达顶点vj,则称顶点vi到顶点vj的顶点序列为从顶点vi到顶点vj的路径。

路径长度:对于不带权的图,一条路径的路径长度是指该路径上的边的条数;对于带权的图,一条路径的路径长度是指该路径上各个边权值的总和。

简单路径与回路:若路径上各顶点v1,v2,v3,…,vm均不重复,则称这样的路径为简单路径。若路径上第一个顶点v1和最后一个顶点vm重合,则称这样的路径为回路或环。

子图:设图G = {V, E}和图G1 = {V1,E1},若V1属于V且E1属于E,则称G1是G的子图。

连通图:在无向图中,若从顶点v1到顶点v2有路径,则称顶点v1与顶点v2是连通的。如果图中任意一 对顶点都是连通的,则称此图为连通图。

强连通图:在有向图中,若在每一对顶点vi和vj之间都存在一条从vi到vj的路径,也存在一条从vj到 vi的路径,则称此图是强连通图。

生成树:一个连通图的最小连通子图称作该图的生成树。有n个顶点的连通图的生成树有n个顶点和n- 1条边。

图的存储结构

邻接矩阵

因为节点与节点之间的关系就是连通与否,即为0或者1,因此邻接矩阵(二维数组)即是:先用一个数组将定点保存,然后采用矩阵来表示节点与节点之间的关系

注意:

1. 无向图的邻接矩阵是对称的i()元素之和,就是顶点i的度有向图的邻接矩阵则不一定是对称的,第i()元素之后就是顶点i 的出()

2. 如果边带有权值,并且两个节点之间是连通的,上图中的边的关系就用权值代替,如果两个顶点不通,则使用无穷大代替

3. 用邻接矩阵存储图的有点是能够快速知道两个顶点是否连通,缺陷是如果顶点比较多,边比较少时,矩阵中存储了大量的0成为系数矩阵,比较浪费空间,并且要求两个节点之间的路径不是很好求。

邻接表

邻接表:使用数组表示顶点的集合,使用链表表示边的关系

1.无向图邻接表存储

2.有向图邻接表存

注意:有向图中每条边在邻接表中只出现一次,与顶点vi对应的邻接表所含结点的个数,就是该顶点的出度,也称出度表,要得到vi顶点的入度,必须检测其他所有顶点对应的边链表,看有多少边顶点的dst取值是i。

4. 最小生成树

连通图中的每一棵生成树,都是原图的一个极大无环子图,即:从其中删去任何一条边,生成树 就不在连

通;反之,在其中引入任何一条新边,都会形成一条回路

若连通图由n个顶点组成,则其生成树必含n个顶点和n-1条边。因此构造最小生成树的准则有三 条:

1. 只能使用图中的边来构造最小生成树

2. 只能使用恰好n-1条边来连接图中的n个顶点

3. 选用的n-1条边不能构成回路

构造最小生成树的方法:Kruskal算法Prim算法。这两个算法都采用了逐步求解的贪心策略

贪心算法:是指在问题求解时,总是做出当前看起来最好的选择。也就是说贪心算法做出的不是整体 最优的

的选择,而是某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有的问题都能得到整体最优解。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/541717.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

【数据结构和算法】数据结构基础和算法思想

文章目录 1. 基础的一些数据结构&#xff08;1&#xff09;数组&#xff08;2&#xff09;链表&#xff08;3&#xff09;二叉树&#xff08;4&#xff09;哈希表 2. 有哪些常见的算法思想&#xff1f;3. 常见排序算法及其复杂度 1. 基础的一些数据结构 &#xff08;1&#xf…

java多线程之定时器

文章目录 一、 简介1. 概念2. 定时器的使用 二、 常用方法介绍1. Schedule(TimTask task,Data time&#xff09;2. Schedule(TimTask task,Data firstTime, long period&#xff09;3. Schedule(TimTask task, long delay&#xff09;4. Schedule(TimTask task, long delay, lo…

数据结构_排序

目录 1. 排序的基本概念 2. 插入排序 2.1 直接插入排序 2.2 折半插入排序 2.3 希尔排序 2.4 相关练习 3. 交换排序 3.1 冒泡排序 3.2 快速排序 3.3 相关练习 4. 选择排序 4.1 简单选择序列 4.2 堆排序 4.3 相关练习 5. 归并排序和基数排序 5.1 归并排序 5.2 基…

这几款实用的电脑软件推荐给你

软件一&#xff1a;TeamViewer TeamViewer是一款跨平台的远程控制软件&#xff0c;它可以帮助用户远程访问和控制其他计算机、服务器、移动设备等&#xff0c;并且支持文件传输、会议功能等。 TeamViewer的主要功能包括&#xff1a; 远程控制&#xff1a;支持远程访问和控制…

【Jenkins】Jenkins运行python脚本的简单操作(windows)

&#x1f449;博__主&#x1f448;&#xff1a;米码收割机 &#x1f449;技__能&#x1f448;&#xff1a;C/Python语言 &#x1f449;公众号&#x1f448;&#xff1a;测试开发自动化 &#x1f449;专__注&#x1f448;&#xff1a;专注主流机器人、人工智能等相关领域的开发、…

Vue基础入门(中)

组件的定义 组件具备复用性 注意&#xff1a;全局组件&#xff0c;只要定义了&#xff0c;处处可以使用&#xff0c;性能不高&#xff0c;但是使用起来简单 <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><me…

Linux下的用户分类与su/sudo 命令,Linux下的文件类型/用户文件权限身份/文件权限属性/权限与文件权限/ls-l文件属性详解

Tips 下载就是把我们的文件拷贝到系统的某个特定路径之下&#xff0c;普通用户是不允许你往系统里面去拷的。 Linux下的用户分类 root用户&#xff0c;管理员级别的用户身份&#xff0c;他的话基本上不受权限的约束。普通用户&#xff0c;普通用户的添加与每个普通用户密码的…

《面试1v1》JavaNIO

我是 javapub&#xff0c;一名 Markdown 程序员从&#x1f468;‍&#x1f4bb;&#xff0c;八股文种子选手。 面试官&#xff1a; 你好&#xff0c;我想问一下你对 Java NIO 的了解。 候选人&#xff1a; 当然&#xff0c;Java NIO 是 Java 的一种 I/O 模型&#xff0c;它提…

MapReduce【自定义分区Partitioner】

实际开发中我们可能根据需求需要将MapReduce的运行结果生成多个不同的文件&#xff0c;比如上一个案例【MapReduce计算广州2022年每月最高温度】&#xff0c;我们需要将前半年和后半年的数据分开写到两个文件中。 默认分区 默认MapReduce只能写出一个文件&#xff1a; 因为我…

「OceanBase 4.1 体验」OceanBase:解读领先的分布式数据库系统,功能与体验全解析

文章目录 前言一、关于 【OceanBase 4.1】征文活动&#xff08;可跳过&#xff09;二、OceanBase 产品了解2.1 初识 OceanBase2.2 什么是 OceanBase2.3 OceanBase 相关链接2.4 OceanBase 与传统数据库对比有何特别之处2.5 OceanBase 相关概念以及术语2.5.1 OceanBase 基本概念2…

接口测试总结及其用例设计方法整理,希望可以帮到你

目录 接口测试的总结文档 第一部分&#xff1a; 第二部分&#xff1a; 接口测试用例设计 接口测试的总结文档 第一部分&#xff1a;主要从问题出发&#xff0c;引入接口测试的相关内容并与前端测试进行简单对比&#xff0c;总结两者之前的区别与联系。但该部分只交代了怎么做…

ios中video标签兼容问题

案例 这是在实际开发中遇到的问题,产品给出的效果图如下: 其实就是一个h5页面中有很多视频, 但是我为什么都画着预览图呢? 因为在ios中video标签中尽管有src属性, 但是在没有预览图的情况下, 是一个灰蒙蒙的图层的, 很丑, 效果如下: 看到这里是不是很崩溃, 在PC端, 在安卓端…

RK3568平台开发系列讲解(Camera篇)快速了解RK Camera的使用

🚀返回专栏总目录 文章目录 一、MIPI CSI1.1 Full Mode特点1.2 Split Mode特点二、Full Mode配置2.1 配置sensor端2.2 csi2_dphy0相关配置2.3 isp相关配置三、Split Mode配置3.1 配置sensor端3.2 csi2_dphy1/csi2_dphy2相关配置3.3 isp相关配置四、软件相关目录

自然语言处理实战项目7-利用层次聚类方法做文本的排重,从大量的文本中找出相似文本

大家好&#xff0c;我是微学AI&#xff0c;今天给大家介绍一下自然语言处理实战项目7-利用层次聚类方法做文本的排重&#xff0c;从大量的文本中找出相似文本。随着互联网技术的不断发展&#xff0c;越来越多的数据被广泛地应用在各个领域中。而文本数据是其中之一&#xff0c;…

ar在汽车维修行业的应用场景

由于AR增强现实技术的易用性&#xff0c;在汽车产业链中&#xff0c;已处处可见AR技术的踪影&#xff0c;像汽车设计AR远程协同&#xff0c;汽车装配AR远程指导&#xff0c;汽车维修AR远程协助等等&#xff0c;那么下面为详细介绍AR增强现实技术在汽车制造领域的应用。 环境/物…

实力在线 | 赛宁网安连续三年入选《中国网络安全市场全景图》

​​近日&#xff0c;国内专业安全机构数说安全正式发布了《2023年中国网络安全市场全景图》&#xff08;以下简称全景图&#xff09;。此次全景图分类架构涵盖了产品、解决方案、应用场景、服务4个维度&#xff0c;覆盖了目前我国网络安全行业所有成熟的细分市场。 赛宁网安凭…

Postman实现数字签名,Session依赖, 接口依赖, 异步接口结果轮询

Script(JS)为Postman赋予无限可能 基于Postman 6.1.4 Mac Native版 演示结合user_api_demo实现 PS 最近接到任务, 要把几种基本下单接口调试和持续集成一下, 做个常规功能验证, 研究了下发现, 不同的下单途径, 有的需要登录(Session依赖), 有的需要验签(使用数字签名的微服务),…

用本地机做跳板使服务器连接外网【mac】

用自己的电脑做跳板使服务器连接外网 前提整体流程连接服务器配置服务器配置自己的电脑 前提 很多时候我们的服务器只能联内网&#xff0c;但是没法登外网&#xff0c;这样pip&#xff0c;conda 啥的都没法用&#xff0c;很麻烦。 一个简单的解决方法就是用自己的电脑作为跳板…

补充点【数据分析统计学知识点】

数据分析所需的统计学笔记 0.数据分析师拿到数据 第一利器&#xff1a;描述性统计信息 第二利器&#xff1a;对比分析法 第三利器&#xff1a;指标体系-要素拆解&#xff0c;维度拆解 第四利器&#xff1a;相关分析 第五利器&#xff1a;趋势预测 1.均值 2.中位数 3.众数…

基于Java+SpringBoot+vue的口腔管家平台设计与实现

博主介绍&#xff1a;擅长Java、微信小程序、Python、Android等&#xff0c;专注于Java技术领域和毕业项目实战✌ &#x1f345;文末获取源码联系&#x1f345; &#x1f447;&#x1f3fb; 精彩专栏推荐订阅&#x1f447;&#x1f3fb; 不然下次找不到哟 Java项目精品实战案例…