我有一个未加权有向图G,它可能非常大(数千个节点)。
您可以修改dfs来解决此问题。只需添加另一个参数-当前的深度,然后如果在target nodetarget
之前达到路径长度限制,则剪切dfs。为了演示这个想法,我将使用递归实现,并使用一个全局数组used
--在此过程中访问的节点。另外,我将假设我们已经使用邻域列表表示来存储该图(让我们将其称为nelist
,节点v的邻域位于nelist[v]):
used[n] = {false}
neList; // neighborhoodList
limit = 10 // max path len
void dfs(int v, int depth) {
if (depth == limit) {
if (v == target) {
print_path
} else {
return
}
}
for u in neList[v] {
if (used[u]) {
continue;
}
used[u] = true
dfs(u, depth + 1)
used[u] = false
}
}
您可以对此方法进行优化,首先从目标节点执行bfs,以计算target
和所有节点之间的min_distance。在DFS
中,如果dept+min_dist[u]<=limit
,则只转到邻居u
。
给定一个节点和边的加权无向图。边缘权重(整数)最大可达。存在查询。每个查询给出两个节点和一个整数绑定的。如果和之间存在路径,使得路径中的每个边权重都是,那么回答是else。 请注意,路径不一定要最短。路径上的最大权重是。天真的方法当然是行不通的。如何快速回答查询(在O(n,lg,n)或类似的情况下)?
我需要帮助在一个未加权无向图中找到两个节点之间的所有最短路径。 我能够使用BFS找到一条最短路径,但到目前为止,我还不知道如何找到并打印出所有路径。 知道我可以使用的算法/伪代码吗?
我有一个算法来寻找有向图从一个顶点u到任何其他顶点的边,它具有O(V+E)的时间复杂度(基于DFS)。我必须开发一个算法来找到O(VE)中任意两个顶点u和v之间的边。 你有什么建议或暗示来实现这一点吗? 如果我对每个顶点重复dfs-visite,那么只有第一次顶点是白色的,接下来的调用将不起作用。如果我在做之前重置颜色,那么算法将是O(v^2+VE)。 提前谢谢你!
我有一个有向加权图G,其中权重是过渡的持续时间。 我使用DFS编写了两个顶点之间的所有路径搜索算法,并进行了修改:搜索将继续,直到路径的总权重(其各部分的权重之和)小于某个值。 我的代码在小图中工作,但在大图中(| V |=1800,| E |=50870)它会冻结。
枚举任意图中两个顶点之间的所有简单路径通常需要指数时间,因为顶点之间可能存在指数数量的简单路径。但是如果我们只对两个endpoint顶点之间至少一条简单路径上的顶点感兴趣呢? 也就是说:给定一个无向图和两个不同的顶点,是否有多项式时间算法可以找到两个顶点之间至少一条简单路径上的每个顶点?这与连通性不同;不包括死胡同和死胡同。然而,分支和连接路径是允许的。 我发现编写一个看起来可以解决这个问题的算法
本文会围绕算法中DFS求有向图或无向图两点间所有路径,先讲解DFS以及有向图或无向图的意思。 有向图在图中的边是有方向的,表现出来就是有个箭头指示方向,节点只能单向通信或传递消息,相当于单行道,无向图边没方向是双向的,边连接的两个节点有通路可以双向通信,类似于双行道。 无向图,边没有方向的图称为无向图。邻接矩阵则是对称的,且只有0和1,因为没有方向的区别后,要么有边,要么没边。 DFS作为搜索算法