用BFS求图的直径
Algo求图的直径如下：
- 在任何arbirtray顶点上运行BFS，并记住最后访问的节点（例如t)
- 从t运行BFS，并记住最后访问的节点（例如t')
- t和t'之间的最短距离是图的直径。
A------G-----C------D
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E------F------B
共有1个答案
只有当你想找到一个非循环树的直径时，你的算法才会起作用。如果要求图的直径，可以使用Floyd-Warshall的全对最短路径算法。然后遍历整个距离矩阵，就可以找到图的直径。
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你有一辆2005年本田雅阁，油箱里还剩50英里（最大重量）。在50英里半径范围内，你可以访问哪些麦当劳的位置（图节点）？这是我的问题。 如果你有一个加权有向无环图，你如何找到在给定的权限制内可以访问的所有节点？ 我知道Dijkstra的算法，但我似乎找不到任何关于它在最小路径问题之外的用途的文档。在我的例子中，我们没有特别想结束的节点，我们只想在不超过最大权重的情况下尽可能多地结束。似乎您应该能够
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小结 深搜和广搜的相同点 深搜和广搜的框架基本相同，都需要解决如下四个问题： 如何表示状态？ 如何扩展状态？ 在扩展状态的过程中，如何判断新状态是否有效？ 在扩展状态的过程中，如何判断重复？ 深搜和广搜的最显著区别，在于第三步，扩展状态的时候，顺序不一样。代码层面上，仅需要修改一行代码，就可以将广搜变成深搜，那就是，把队列queue替换为栈stack，就变成深搜了。 适用场景 输入数据：没什么特征
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我试图通过一个节点图进行广度优先搜索遍历，然后我将尝试找到一个节点和另一个节点之间的最短距离。这就是维基百科的BFS算法： 我有自己的节点类，节点的距离设置为最大。我的版本基于第一个代码的风格： 我试图让这段代码也能找到一个节点和另一个节点之间的最短路径。例如 我如何修改BFS代码来实现这一点？如果在这个循环中是不可能的，那么还有什么其他的方法呢？ 如果我的代码或我的要求有任何混淆，请通知我。非常
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bfs 是基于 Facebook haystack 用 Golang 实现的小文件存储系统。 特性 高吞吐量和低延迟 容错性 高效 维护简单 directory directory主要负责请求的均匀调度和元数据管理，元数据存放在hbase，由gosnowflake产生文件key store store主要负责文件的物理存储 pitchfork pitchfork负责监控store的服务状态、可用性
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我有一个无向图，从中我重新绘制了相同的图，但是是树状结构(有层次)。我知道广度优先搜索(BFS)算法是如何工作的，但我不知道如何从图转换 在这里，在维基百科的这篇文章中，如果你向下滚动一点，你会看到两张德国城市的照片。即使在阅读了那里的伪代码后，我还是不明白你是如何从第一张照片变成第二张的。
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简介 当题目看不出任何规律，既不能用分治，贪心，也不能用动规时，这时候万能方法——搜索， 就派上用场了。搜索分为广搜和深搜，广搜里面又有普通广搜，双向广搜，A*搜索等。 深搜里面又有普通深搜，回溯法等。 广搜和深搜非常类似（除了在扩展节点这部分不一样），二者有相同的框架，如何表示状态？ 如何扩展状态？如何判重？尤其是判重，解决了这个问题，基本上整个问题就解决了。