编程开发
图论(五)------最小生成树
一个无向图G的最小生成树就是由该图的那些连接了G的所有顶点的边构成的树，且其总权重最低。最小生成树存在当且仅当G是连通的。 对于任何一生成树T，如果将一条不属于T的边e加进来，则产
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图论(四)------非负权有向图的单源最短路径问题，Dijkstra算法
Dijkstra算法解决了有向图G=V,E上带权的单源最短路径问题，但要求所有边的权值非负。 Dijkstra算法是贪婪算法的一个很好的例子。设置一顶点集合S，从源点s到集合中的顶
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Python常用模块--collections
1.创建升级版的元组namedtupe Python的元组1,2,3具有不可变性，但是单独的元组在无法满足现有需求时，可以使用升级版的元组，使用namedtupe可以很方便地定义一
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图论(三)------广度优先搜索与单源无权最短路径
有一个无权的图G，使用某个顶点s作为输入参数，找出从s到其它顶点的最短路径。这样，只要计算包含在路径中的边数就可以了。 比如，一个word ladder problem，一次只变换
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图论(二)------拓扑排序
拓扑排序是对有向无圈图的顶点的一种排序。如果存在一条vi到vj的路径，则vi排在vj前面。如果图含有圈，则拓扑排序是不可能的。 拓扑排序的两种排法： /uploads/2021/0
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图论(一)------图的表示
一个图graphG=V,E是由顶点集V和边集E组成。每一条边就是一个顶点对v,w，其中v,w∈V。如果点对是有序的，那么图就是有向图。 图中的一条路径path是一个顶点序列w1,w
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Python数据结构——散列表
散列表的实现常常叫做散列hashing。散列仅支持INSERT,SEARCH和DELETE操作，都是在常数平均时间执行的。需要元素间任何排序信息的操作将不会得到有效的支持。 散列表
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Python数据结构与算法——图（Graph）
如果我们可将自己的工作诠释成一个图问题的话，那么该问题至少已经接近解决方案了。而我们我们的问题实例可以用\\树结构（tree）\\来诠释，那么我们基本上已经拥有了一个真正有效的解决
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python数据结构之图的实现
python数据结构之图的实现，官方有一篇文章介绍，http://www.python.org/doc/essays/graphs.html 下面简要的介绍下： 比如有这么一张图：