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高阶数据结构——图目录文章目录前言一、并查集1、并查集概念2、并查集的实现二、图的概念三、邻接矩阵、邻接表的存储1、邻接矩阵

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一个百度、必应搜索引擎图片获取下载的工具包imagecapture 是一个用 Go 语言编写的库，旨在从百度和必应等搜索引擎捕获图片。它提供了一个接口，用于搜索和下载图片，并支持多种自定义选项。

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代码随想录算法训练营第三十九天| 图论理论基础今天是图论入门的第一天，主要的学习内容主要是图论的理论基础。图一般可以分为有向图和无向图，无向图是指边没有方向，有向图是指边有方向，其中，还存在一种加权有向图，指的是每条边上带有一定的权重。

图论：深度优先遍历（DFS）与广度优先遍历（BFS）今天来死磕DFS和BFS（学DFS和BFS的那节课我都没上，死磕起来比别人难一点）请定一个无向图，顶点编号从0∼n−1

【数据结构】六、图：4.图的遍历（深度优先算法DFS、广度优先算法BFS）图的遍历是和树的遍历类似，我们希望从图中某一顶点出发访遍图中其余顶点，且使每一个顶点仅被访问一次，这一过程就叫做图的遍历(Traversing Graph)。

路径规划——广度优先搜索与深度优先搜索https://www.hello-algo.com/chapter_graph/graph_traversal/

DFS，BFS最短路，树与图的深度/广度优先遍历，拓扑排序例题：排列数字在排列组合问题中，每个位置需要尝试多个不同的数字组合，需要回溯以尝试不同的可能性。因此，需要显式地恢复现场（撤销标记），以确保每个可能的路径都被探索。

高效的向量搜索算法——分层可导航小世界图（HNSW）最近在接触大模型相关内容，发现一种高效的向量搜索算法HNSW，这里做一下记录。在之前自己也接触过一段时间的复杂网络（网络科学），没想到，将网络科学的思想引入到向量搜索算法中，可以产生令人眼前一亮的成果。在网络科学中，小世界现象（Small World phenomenon）指的是一个网络中的节点（或者个体）之间通过短路径（较少的中间节点）相互连接的现象。具体来说，小世界网络具有以下几个特点：

拓扑排序详解目录一、拓扑排序前置知识1.1 定义：1.2 AOV网：二、如何拓扑排序2.1 运用 kahn 算法：

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美国零售媒体（广告业）指南：快速增长、不断扩展的业态和新兴机遇--- 零售媒体如何通过CTV和其他合作伙伴关系向上发展原文作者：Sara Lebow | 2024年2月16日

LeetCode 399：除法求值（图的bfs遍历）给你一个变量对数组 equations 和一个实数值数组 values 作为已知条件，其中 equations[i] = [Ai, Bi] 和 values[i] 共同表示等式 Ai / Bi = values[i] 。每个 Ai 或 Bi 是一个表示单个变量的字符串。

数据结构与算法：图论（邻接表板子+BFS宽搜、DFS深搜+拓扑排序板子+最小生成树MST的Prim算法、Kruskal算法、Dijkstra算法）图的难点主要在于图的表达形式非常多，即数据结构实现的形式很多。算法本身不是很难理解。所以建议精通一种数据结构后遇到相关题写个转换数据结构的接口，再套自己的板子。

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蛮力算法之深度优先遍历和广度优先遍历——图的深度优先遍历和广度优先遍历，附带案例：迷宫问题及矩阵中传染性传播问题这两种搜索方法本质上都是基于蛮力法思路这两种搜索方法对有向图和无向图都适用邻接矩阵示意图：注意：边结点代表的是图中的边，而并非图中的结点；头结点才表示图中的结点；头结点身后所连接的为边结点

Go语言深度优先搜索（DFS）Go 语言代码段实现了深度优先搜索（DFS）算法，该算法用于遍历图数据结构。以下是代码的主要要点和执行流程的总结：

U4_1：图论之DFS/BFS/TS/Scc由点（vertices）和边(edges)组成 G = ( V , E ) G=(V,E) G=(V,E)， ∣ V ∣ = n |V|=n ∣V∣=n, ∣ E ∣ = m |E|=m ∣E∣=m （这里默认有向图，无向图用 G G G = = ={ V V V, E E E}表示

python图有向图：图中的每条边都有方向的图叫有向图。此时，边的两个顶点有次序关系，有向边 < u,v>成为从顶点u到顶点v的一条弧，u成为弧尾（始点），v成为弧头（终点），即有向图中弧 < u,v>和弧 < v,u> 表示不同的两条边。