无向加权图的实现
我想知道什么是实现无向加权图的有效方法。我想在上面执行Prims和Kruskal算法。我知道邻接列表，但这不会浪费内存；为。假设我有两个顶点A和B，由权重为“x”的边连接，所以我需要在邻接列表中添加两个条目：
A,B,x
B,A,x
我是不是漏掉了什么？
共有1个答案
邻接列表是实现图的高效内存方式，而不是邻接矩阵。
实际上，你有两个选择。
- 如果你想要更少的时间和更多的内存，你应该做你写的东西。
- 如果需要更多的时间和更少的内存，可以实现边
A、B、X其中A>B。但是，在获取任何顶点的相邻顶点时，您将花费大量的时间。
你说了算。但如果您要处理的节点少于数百万个,则不首选第二个项目符号。
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问题内容： 使用Redis实现加权图的最佳方法是什么？ 我们将主要在图上搜索最短路径（可能使用Dijkstra算法） 目前我们考虑将边缘添加到Redis 对于每个节点，我们将使用nodeId作为键，并使用引用节点的键的sortedset，sortedSet中每个nodeId的分数就是边缘的权重。 你怎么看？如果我错了，请纠正我，但这里唯一的遗憾是，对于sortedset中的下一个节点的每个查询，我
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我知道Bellman Ford算法使用负权值，但我希望我可以修改我现有的最短路径方法。
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背景：我是图论的新手，特别是“图割”。请不要太技术和速度。谢谢。 假设我有一个加权无向连通图G=(V，E)。我有一个变量a，它包含一个整数值，我想从图G中删除/裁剪所有权重低于a值的边。 问题1：如果图论中已经存在这一点（我看到了max-cut、min-cut、s-t cut，等等），它怎么称呼？ 问题2：我如何使用数学符号正式表达/定义这种方法。 谢谢你的建议。
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假设我们有一个加权无向图，其中，对于任意两个顶点，都有一条唯一的路径连接它们。有n个顶点和1个边，每条路的成本是c\u i。 现在，如果连接两个给定顶点的每条路径都有一定的成本，这取决于它所经过的道路，那么我们如何有效地计算所有城市对之间的总成本？ 例如，每条道路的成本可以是它经过的第一条道路和最后一条道路的总和，或者是它经过的每条道路的成本的某些幂的总和，或者是成本的最大值减去它经过的道路的最小
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我试图将这个问题概念化，然后为它编写Java代码。我知道这里有一些讨论，但我没有看到很多回答者，所以我想通过写下我的想法来重申这个问题，我希望从你们那里得到一些反馈。谢谢 我的想法：对于每个叶节点，找到从根节点到它的最长路径。对于所有路径，找到最大路径长度 然而，这不就是蛮力吗，对此还有更优雅的解决方案吗？ 我听说过使用Djikstra的负权重算法，但在某些地方它说这只适用于特定情况？我也看到了关
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我有一个文本文件中的数据，我想创建一个无向加权图，因为我从文件中读取它。数据由tweet组成。对于tweet中的每个单词，我在图中创建一个节点。对于其他单词，我在它们之间创建一条边，并为它们的权重增加1。因此边缘的权重应该是所有tweet中出现的两个单词的数量。 我创建一个图表： 我使用两个节点的ID获取它们之间的边： 但是，即使图形是无向的，也无法找到从id2到id1的边。因此，我使用了以下方法