图论

c++图论——生成树之Kruskal&Prim算法目录一，最小生成树简介最小生成树的性质：1，mst的边权和是所有生成树中最小的 2，mst的最大边权是所有生成树中最小的

P5182 棋盘覆盖【题目含义】【思考】一块骨牌，覆盖的格子有啥特点？对于棋盘、方格类的情况，我们可以从每个格子的坐标考虑，看是否能有发现。 → 一块骨牌覆盖的格子，是相邻的且横纵坐标之和一奇一偶。

boost中graph_traits和adjacency_list 的内存布局以及最小图示例graph_traits<Graph> = 图对算法暴露的“最小公共接口”算法只认识 traits，不认识 adjacency_list。

数据结构 15 【复习】树和二叉树小结 | 图算法 | 拓扑排序 | AOE 网错误解析：二叉树不是树的特殊形式（树的子节点无左右次序，二叉树的子节点有左右次序），二者是不同的数据结构。

c++图论——最短路之Johnson算法目录一，前言1.几种常见的最短路算法：2.代码：3.代码简单介绍一、es的核心定义二、es的对应 C++ 数据类型（两种常见写法）

251225 算法2 期末练习

代码随想录算法训练营第四十三天 | 图论理论基础、深搜理论基础、卡码网98. 所有可达路径、797. 所有可能的路径、广搜理论基础深度优先搜索dfs本质是递归+回溯，往一个方向搜索，搜到底，再回撤换方向搜索。代码框架和回溯法的代码框架类似。

最小权顶点覆盖问题和最小权支配集最小权顶点覆盖问题问题描述给定一个赋权无向图 G=(V, E) ，每个顶点 v \in V 都有权值 w(v) 。如果 U \subseteq V ，且对任意 (u, v) \in E 有 u \in U 或 v \in U ，就称 U 为图 G 的一个顶点覆盖。 G 的最小权顶点覆盖是指 G 中所含顶点权之和最小的顶点覆盖。

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数据结构（四）————图在无向图中，若从顶点v到顶点w存在路径，则称v到w是连通的。若图中任意两个顶点都连通，则称此图为连通图。

boost中boost::adjacency_list 与 boost::adjacency_list_traitsBoost.Graph（BGL）不是一个“容器库”，而是：Graph Concept + 泛型算法 + Traits 解耦设计

c++图论————最短路之Floyd&Dijkstra算法目录一，Floyd算法1）简介及代码2）例题蓝桥杯官网——蓝桥公园题目描述输入描述输出描述输入输出样例

算法基础（图论）—拓扑排序题目描述有个人的家族很大，辈分关系很混乱，请你帮整理一下这种关系。给出每个人的后代的信息。输出一个序列，使得每个人的后辈都比那个人后列出。

图论最小生成树 MST问题对于边带权无向图G=(V,E)G = (V,E)G=(V,E)，VVV中全部nnn个顶点和EEE中N−1N-1N−1条边构成的子图称为GGG的一棵生成树。在所有生成树中，边权和最小的称为最小生成树。

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图论之最小生成树无向图，适合于稠密图，时间复杂度O(n^2)第一步，选距离生成树最近节点第二步，最近节点加入生成树第三步，更新非生成树节点到生成树的距离（即更新minDist数组）

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Ageing Res Rev：绘制阿尔茨海默病分期进展图：一项利用静息态fMRI和图论的综合性横断面及纵向研究简要总结这篇研究利用静息态fMRI和图论方法，系统分析了阿尔茨海默病（AD）进展过程中脑功能网络的变化。研究纳入来自ADNI数据库的132名被试，涵盖正常认知、早期轻度认知障碍（EMCI）、晚期轻度认知障碍（LMCI）和AD患者，采用横断面和为期约两年的纵向随访设计。结果显示，与正常对照相比，AD及MCI人群在全局网络属性（如小世界性、聚类系数、路径长度和全局效率）上均存在显著差异，且随疾病进展逐步恶化。纵向分析进一步揭示EMCI和LMCI阶段已出现明显的网络效率下降和小世界性丧失，而AD阶段变化更为剧烈

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【图论拓扑排序贪心临项交换】P5603 小 C 与桌游题解|普及+C++图论拓扑排序 C++贪心之临项交换小 C 是一个热爱桌游的高中生，现在他被一个桌游难住了，快来帮帮他！

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【图论 BFS染色并集查找】P3663 [USACO17FEB] Why Did the Cow Cross the Road III S|普及+C++图论 C++并集查找预计2025年5月29号 7:00发布 C++BFS算法奶牛为什么要过马路？其中一个原因是 Farmer John 的农场有很多道路，使得他的奶牛在四处走动时不可避免地要穿过许多道路。

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【北邮-研-图论】网络最大流的标号算法V1.0目录一、准备和声明1.1、本工程采用C++17标准1.2、本报告中专有名词解释1.3、工程初衷和免责声明

算法基础-图论基础图 G 是由顶点集 V 和边集 E 组成，记为 G=(V,E)，其中 V(G) 表示图 G 中顶点的有限非空集；E(G) 表示图 G 中顶点之间的关系（边）集合。若 V={v1,v2,…,vn}，则用 ∣V∣ 表示图 G 中顶点的个数，也称图 G 的阶，E={(u,v)∣u∈V,v∈V}，用 ∣E∣ 表示图 G 中边的条数。

【算法基础篇】（三十七）图论基础之单源最短路：从原理到实战，4 大算法彻底吃透！前言一、前置知识：搞懂这些概念，算法学习不迷路1. 什么是 “带权路径长度”？2. 单源最短路的核心场景分类