class Vertex: def __init__(self, vid, cid, nodes, k_in=0): # 节点编号 self._vid = vid # 社区编号 self._cid = cid self._nodes = nodes self._kin = k_in # 结点内部的边的权重这段代码什么意思

时间: 2024-02-14 22:19:27 浏览: 114
ZIP

graph_class.zip_ADT Graph_class A_graph

这段代码定义了一个节点类 `Vertex`，用来表示社区发现算法中的节点。节点类有四个属性： - `_vid` 表示节点的编号； - `_cid` 表示节点所属的社区的编号； - `_nodes` 表示节点所属的图的所有节点编号的列表； - `_kin` 表示节点内部的边的权重，即节点与其它同社区节点之间的边的权重之和。 其中，`vid`、`cid` 和 `kin` 分别对应节点编号、社区编号和节点内部边的权重。`nodes` 列表包含了整张图中的所有节点编号，用于后续的计算。在社区发现算法中，每个节点会被分到某个社区中，而节点所属的社区编号即为 `_cid`。`_kin` 属性是节点内部的边的权重之和，可以用于计算社区的内部连通性。
阅读全文

相关推荐

rar

vertex-shader-program-matlab.rar_SHADER_matlab vertex_color

在本压缩包“vertex-shader-program-matlab.rar_SHADER_matlab_vertex_color”中，我们聚焦于使用MATLAB实现的顶点着色器（Vertex Shader）。MATLAB作为一个强大的数值计算和可视化工具，虽然在游戏开发或专业图形...
rar

vp_color_table.rar_esprit_lynx prime_objects_vertex array

The color tracking is enabled so that our material diffuse colors are overridden by our vertex colors. To do this we ll enable the "All Geometries Lit" and "Use Material Diffuse Color" options in the...

class Louvain: def __init__(self, G): self._G = G self._m = 0 # 边数量 图会凝聚动态变化 self._cid_vertices = {} # 需维护的关于社区的信息(社区编号,其中包含的结点编号的集合) self._vid_vertex = {} # 需维护的关于结点的信息(结点编号，相应的Vertex实例) for vid in self._G.keys(): # 刚开始每个点作为一个社区 self._cid_vertices[vid] = {vid} # 刚开始社区编号就是节点编号 self._vid_vertex[vid] = Vertex(vid, vid, {vid}) # 计算边数 每两个点维护一条边 self._m += sum([1 for neighbor in self._G[vid].keys() if neighbor > vid])这段代码什么意思

这段代码定义了一个Louvain类，用于进行社区发现。类的初始化方法__init__接收...对于每个节点，它们最初都是单独的一个社区，每个社区的编号与节点的编号相同。同时，类也会计算图的边数，其中每两个节点维护一条边。

以下代码主要功能：class Community(): ''' use set operation to optimize calculation ''' def init(self,G,alpha=1.0): self._G = G self._alpha = alpha self._nodes = set() self._k_in = 0 self._k_out = 0 def cal_add_fitness(self,node): neighbors = set(self._G.neighbors(node)) old_k_in = self._k_in old_k_out = self._k_out vertex_k_in = len(neighbors & self._nodes) vertex_k_out = len(neighbors) - vertex_k_in new_k_in = old_k_in + 2*vertex_k_in new_k_out = old_k_out + vertex_k_out-vertex_k_in new_fitness = new_k_in/(new_k_in+new_k_out)**self._alpha old_fitness = old_k_in/(old_k_in+old_k_out)**self._alpha return new_fitness-old_fitness def cal_remove_fitness(self,node): neighbors = set(self._G.neighbors(node)) new_k_in = self._k_in new_k_out = self._k_out node_k_in = len(neighbors & self._nodes) node_k_out = len(neighbors) - node_k_in old_k_in = new_k_in - 2*node_k_in old_k_out = new_k_out - node_k_out + node_k_in old_fitness = old_k_in/(old_k_in+old_k_out)**self._alpha new_fitness = new_k_in/(new_k_in+new_k_out)**self._alpha return new_fitness-old_fitness def recalculate(self): for vid in self._nodes: fitness = self.cal_remove_fitness(vid) if fitness < 0.0: return vid return None

这段代码定义了一个名为 Community 的类，主要用于社区发现算法中的节点聚类。其中包含以下方法： - init() ：初始化类，设定初始参数。 - cal_add_fitness() ：计算将新节点添加到当前社区中所产生的 fitness 值...

class arcnode: def __init__(self, adjvex, weight, link=None): self.adjvex = adjvex self.weight = weight self.link = link class vexnode: def __init__(self, data, first_arc=None): self.data = data self.first_arc = first_arc class Graph: def __init__(self): self.vex_list = [] self.vex_num = 0 self.edge_num = 0 # 请在这里填写答案 def addVertex(self, vex_val): new_vertex = vexnode(vex_val) self.vex_list.append(new_vertex) self.vex_num += 1 def addEdge(self, f, t, cost=0): def print_graph(self): for i in range(self.vex_num): print(self.vex_list[i].data, end="->") cur = self.vex_list[i].first_arc while cur: print("adj:{},weight:{}".format(cur.adjvex, cur.weight), end="->") cur = cur.link print('None') if __name__ == "__main__": g = Graph() s = input() for vertex in s: g.addVertex(vertex) g.addEdge(0, 1, 11) g.addEdge(0, 2, 55) g.addEdge(2, 3, 88) g.addEdge(0, 3, 33) g.addEdge(1, 2, 44) g.print_graph()

这段代码实现了一个图的数据结构，其中包含了三个类：arcnode、vexnode和Graph。arcnode类表示图中的边，vexnode类表示图中的顶点，Graph类则通过vex_list列表来存储所有的顶点，通过edge_num来存储边的数量，通过...

class Louvain: #类的初始化方法__init__ #G是一个 NetworkX 图对象，表示图的结构 #max_iter最大迭代次数，默认为 20 def __init__(self, G): self._G = G self._m = 0 # 边数量 图会凝聚动态变化 self._cid_vertices = {} # 需维护的关于社区的信息(社区编号,其中包含的结点编号的集合) self._vid_vertex = {} # 需维护的关于结点的信息(结点编号，相应的Vertex实例) for vid in self._G.keys(): # 刚开始每个点作为一个社区 self._cid_vertices[vid] = {vid} # 刚开始社区编号就是节点编号 self._vid_vertex[vid] = Vertex(vid, vid, {vid}) # 计算边数 每两个点维护一条边 self._m += sum([1 for neighbor in self._G[vid].keys() if neighbor > vid])这段代码什么意思

这段代码定义了一个Louvin类，用于进行社区发现。类的初始化方法__init__接收一...对于每个节点，它们最初都是单独的一个社区，每个社区的编号与节点的编号相同。同时，类也会计算图的边数，其中每两个节点维护一条边。

修改class arcnode: def __init__(self, adjvex, weight, link=None): self.adjvex = adjvex self.weight = weight self.link = link class vexnode: def __init__(self, data, first_arc=None): self.data = data self.first_arc = first_arc class Graph: def __init__(self): self.vex_list = [] self.vex_num = 0 self.edge_num = 0 # 请在这里填写答案 def addVertex(self, vex_val): new_vertex = vexnode(vex_val) self.vex_list.append(new_vertex) self.vex_num += 1 def addEdge(self, f, t, cost=0): if f not in self.vex_list: nv = self.addVertex(f) # 如果起始顶点不存在，则将其添加到图中 if t not in self.vex_list: nv = self.addVertex(t) # 如果目标顶点不存在，则将其添加到图中 # 无向图添加双向边 self.vex_list[f].addNeighbor(self.vex_list[t], cost) # 将目标顶点及其权重添加到起始顶点的 connectedTo 字典中 self.vex_list[t].addNeighbor(self.vex_list[f], cost) # 有向图只添加一条边 # 请在这里填写答案 def print_graph(self): for i in range(self.vex_num): print(self.vex_list[i].data, end="->") cur = self.vex_list[i].first_arc while cur: print("adj:{},weight:{}".format(cur.adjvex, cur.weight), end="->") cur = cur.link print('None') if __name__ == "__main__": g = Graph() s = input() for vertex in s: g.addVertex(vertex) g.addEdge(0, 1, 11) g.addEdge(0, 2, 55) g.addEdge(2, 3, 88) g.addEdge(0, 3, 33) g.addEdge(1, 2, 44) g.print_graph()

def __init__(self, adjvex, weight, link=None): self.adjvex = adjvex self.weight = weight self.link = link class vexnode: def __init__(self, data, first_arc=None): self.data = data self.first_...

按照如下定义给G=Graph()添加边举例子class Graph: def __init__(self): self.vertices = {} self.numVertices = 0 # 初始图 顶点0 def addVertex(self, key): # add顶点 self.numVertices = self.numVertices + 1 newVertex = Vertex(key) self.vertices[key] = newVertex # 顶点对应属性 return newVertex def getVertex(self, key): if key in self.vertices: return self.vertices[key] else: return None def __contains__(self, key): # check判断是否存在 return key in self.vertices def addEdge(self, f, t, cost): # 添加边 if f not in self.vertices: nv = self.addVertex(f) # 顶点未在图的顶点集先加入 if t not in self.vertices: nv = self.addVertex(t) self.vertices[f].addNeighbor(self.vertices[t], cost) # 添加邻接点

好的，假设我们要给这个图添加一条从顶点0到顶点1的边，边权为2，代码如下： G = Graph() G.addVertex(0) G.addVertex(1) G.addEdge(0, 1, 2) 这样就在图中添加了一条从顶点0到顶点1的边，边权为2。

在图的邻接表存储结构下（基于顶点列表和单链表实现），本题要求图类里实现2个方法函数 def addVertex(self, vex_val): def addEdge(self, f, t, cost=0): 函数接口定义： 在这里描述函数接口。例如： def addVertex(self, vex_val): def addEdge(self, f, t, cost=0): 在这里解释接口参数。例如：其中 f和t分别是构成边的顶点在列表中的序号。 裁判测试程序样例： 在这里给出函数被调用进行测试的例子。例如： class arcnode: def __init__(self,adjvex,weight,link=None): self.adjvex = adjvex self.weight = weight self.link=link class vexnode: def __init__(self,data,first_arc=None): self.data = data self.first_arc = first_arc class Graph: def __init__(self): self.vex_list=[] self.vex_num=0 self.edge_num=0 # 请在这里填写答案 # 请在这里填写答案 def print_graph(self): for i in range(self.vex_num): print(self.vex_list[i].data,end="->") cur = self.vex_list[i].first_arc while cur: print("adj:{},weight:{}".format(cur.adjvex,cur.weight),end="->") cur = cur.link print('None') if __name__ =="__main__": g = Graph() s =input() for vertex in s: g.addVertex(vertex) g.addEdge(0,1,11) g.addEdge(0,2,55) g.addEdge(2,3,88) g.addEdge(0,3,33) g.addEdge(1,2,44) g.print_graph()

def __init__(self, adjvex, weight, link=None): self.adjvex = adjvex self.weight = weight self.link = link class vexnode: def __init__(self, data, first_arc=None): self.data = data self.first_...

class Graph: def __init__(self): self.vertices = {} self.numVertices = 0 # 初始图 顶点0 def addVertex(self, key): # add顶点 self.numVertices = self.numVertices + 1 newVertex = Vertex(key) self.vertices[key] = newVertex # 顶点对应属性 return newVertex def getVertex(self, key): if key in self.vertices: return self.vertices[key] else: return None def __contains__(self, key): # check判断是否存在 return key in self.vertices def addEdge(self, f, t, cost): # 添加边 if f not in self.vertices: nv = self.addVertex(f) # 顶点未在图的顶点集先加入 if t not in self.vertices: nv = self.addVertex(t) self.vertices[f].addNeighbor(self.vertices[t], cost) # 添加邻接点 def addNeighbor(self, nbr, weight): # 加上可至顶点，路径权重 self.connectedTo[nbr] = weight上述代码如何给Graph添加边

可以使用Graph类中的addEdge方法来添加边。该方法接受两个顶点的键以及边的权重作为参数，会在图中添加这两个顶点，并在第一个顶点的邻接点列表中添加指向第二个顶点的邻接点以及对应的权重。例如，如果要添加从顶点...

from pythonds.basic import Queue class Vertex: def __init__(self,key): self.id = key self.connectedTo = {} def addNeighbor(self,nbr,weight=0): self.connectedTo[nbr] = weight def __str__(self): return str(self.id) + ' connectedTo: ' + str([x.id for x in self.connectedTo]) def getConnections(self): return self.connectedTo.keys() def getId(self): return self.id def getWeight(self,nbr): return self.connectedTo[nbr] class Graph: def __init__(self): self.vertList = {} self.numVertices = 0 def addVertex(self,key): self.numVertices = self.numVertices + 1 newVertex = Vertex(key) self.vertList[key] = newVertex return newVertex def getVertex(self,n): if n in self.vertList: return self.vertList[n] else: return None def __contains__(self,n): return n in self.vertList def addEdge(self,f,t,cost=0): if f not in self.vertList: nv = self.addVertex(f) if t not in self.vertList: nv = self.addVertex(t) self.vertList[f].addNeighbor(self.vertList[t], cost) def getVertices(self): return self.vertList.keys() def __iter__(self): return iter(self.vertList.values()) def bfs(g,start): start.setDistance(0) start.setPred(None) vertQueue=Queue() vertQueue.enqueue(start) while (vertQueue.size()>0): currentVert=vertQueue.dequeue() for nbr in currentVert.getConnections(): if (nbr.getColor()=='White'): nbr.setColor('gray') nbr.setDistance(currentVert.getDistance()+1) nbr.setPred(currentVert) vertQueue.enqueue(nbr) currentVert.setColor('black') List=["""1:A,2:B,3:C,4:D,5:E,6:F"""] g=Graph() for i in range(6): g.addVertex(i) g.addEdge(1,2,7) g.addEdge(2,1,2) g.addEdge(1,3,5) g.addEdge(1,6,1) g.addEdge(2,4,7) g.addEdge(2,5,3) g.addEdge(3,2,2) g.addEdge(3,6,8) g.addEdge(4,1,1) g.addEdge(4,5,2) g.addEdge(4,6,4) g.addEdge(5,1,6) g.addEdge(5,4,5) g.addEdge(6,2,1) g.addEdge(6,5,8) bfs(g,)优化这段代码

def setColor(self, color): self.color = color def getColor(self): return self.color def setDistance(self, dist): self.distance = dist def getDistance(self): return self.distance def setPred...

from pythonds.graphs import PriorityQueue import sys class Vertex: def __init__(self, key): self.id = key self.connectedTo = {} self.dis = sys.maxsize self.pred = None def addNeighbor(self, nbr, weight=0): self.connectedTo[nbr] = weight def setDistance(self, distance): self.dis = distance def getDistance(self): return self.dis def getConnections(self): return self.connectedTo.keys() def getWeight(self, nbr): return self.connectedTo[nbr] def setPred(self, p): self.pred = p class Graph: def __init__(self): self.vertList = {} self.numVertices = 0 def addVertex(self, key): self.numVertices = self.numVertices + 1 newVertex = Vertex(key) self.vertList[key] = newVertex return newVertex def getVertex(self, n): if n in self.vertList: return self.vertList[n] else: return None def __contains__(self, n): return n in self.vertList def addEdge(self, f, t, cost=0): if f not in self.vertList: nv = self.addVertex(f) if t not in self.vertList: nv = self.addVertex(t) self.vertList[f].addNeighbor(self.vertList[t], cost) def getVertices(self): return self.vertList.keys() def __iter__(self): return iter(self.vertList.values()) def dijkstra(aGraph, start): pq = PriorityQueue() start.setDistance(0) pq.buildHeap([(v.getDistance(), v) for v in aGraph]) while not pq.isEmpty(): currentVert = pq.delMin() for nextVert in currentVert.getConnections(): newDist = currentVert.getDistance() + currentVert.getWeight(nextVert) if newDist < nextVert.getDistance(): nextVert.setDistance(newDist) nextVert.setPred(currentVert) pq.decreaseKey(nextVert, newDist) aGraph = Graph() aGraph.addEdge('1', '2', 2) aGraph.addEdge('1', '3', 1) aGraph.addEdge('1', '4', 5) aGraph.addEdge('1', '2', 2) aGraph.addEdge('3', '2', 2) aGraph.addEdge('3', '4', 3) aGraph.addEdge('2', '4', 3) aGraph.addEdge('3', '5', 1) aGraph.addEdge('5', '4', 1) aGraph.addEdge('5', '6', 1) aGraph.addEdge('4', '6', 5) n = input("请输入初始结点：") start = aGraph.getVertex(n) while True: operation = input("1.查询结点 2.退出程序") if operation == "1": m = input("请输入结点，查询该结点距离初始结点的最近的距离：") node = aGraph.getVertex(m) dijkstra(aGraph, start) print(node.getDistance()) elif operation == "2": break 分析代码

代码中定义了 Vertex 和 Graph 两个类，Vertex 表示图中的一个顶点，Graph 表示整个图。在 Graph 类中，包含了添加顶点、添加边、获取顶点等基本操作。在 dijkstra 函数中，使用优先队列（PriorityQueue）来实现 ...

class Graph: def __init__(self, num_vertices): self.num_vertices = num_vertices self.adj_list = [[] for _ in range(num_vertices)] def add_edge(self, u, v): self.adj_list[u].append(v) self.adj_list[v].append(u) def bfs(graph, start, component_num, component): queue = [start] component[start] = component_num while queue: vertex = queue.pop(0) for neighbor in graph.adj_list[vertex]: if component[neighbor] is None: queue.append(neighbor) component[neighbor] = component_num def get_connected_components(graph): component_num = 0 component = [None] * graph.num_vertices for vertex in range(graph.num_vertices): if component[vertex] is None: bfs(graph, vertex, component_num, component) component_num += 1 return component # 创建图 g = Graph(5) g.add_edge(0, 1) g.add_edge(0, 2) g.add_edge(1, 2) g.add_edge(2, 3) # 获取连通分量 components = get_connected_components(g) print(components) # 输出：[0, 0, 0, 1, 2]

这段代码实现了无向图的连通分量...在代码示例中，输出的结果为 [0, 0, 0, 1, 2]，表示图中包含 3 个连通分量，分别为 0 号连通分量（包含节点 0、1、2）、1 号连通分量（包含节点 3）和 2 号连通分量（包含节点 4）。

在图的邻接表存储结构下（基于顶点列表和单链表实现），本题要求图类里实现2个方法函数 def addVertex(self, vex_val): def addEdge(self, f, t, cost=0): 在这里给出函数被调用进行测试的例子。例如： class arcnode: def __init__(self,adjvex,weight,link=None): self.adjvex = adjvex self.weight = weight

def __init__(self): self.vertices = {} # 顶点列表，用字典来存储 self.num_vertices = 0 # 顶点数量 def addVertex(self, vex_val): """添加顶点""" self.num_vertices += 1 new_vertex = Vertex(vex_val...

class adjMatrixGraph: # 构造方法，n个顶点m条边 def __init__(self, n, m): self.verNum = n # 顶点数 self.edgeNum = m # 边数 self.vertex = [0] * n # 顶点列表 self.edge = [[0 for i in range(self.verNum)] \ for j in range(self.verNum)] # 邻接矩阵二维列表 self.vis = [False] * n # 顶点的访问列表，默认没访问过 def addVertex(self, ls): # 添加顶点列表 self.vertex = ls def addEdge(self, fr, to): # 添加边(fr,to) ifr = self.vertex.index(fr) # 起点下标 ito = self.vertex.index(to) # 终点下标 self.edge[ifr][ito] = self.edge[ito][ifr] = 1 # 邻接矩阵 # 邻接矩阵建图 def createGraph(): n, m = map(int, input().split()) # 输入n个顶点和m条边 g = adjMatrixGraph(n, m) # 创建无向图G g.addVertex(list(input().split())) # 输入顶点列表 for i in range(m): # 输入m条边 fr, to = input().split() g.addEdge(fr, to) return g # 返回无向图g # 定义抽象类型队列Queue，FIFO（First In,First Out) class Queue: # 1.构造方法,定义一个空的列表 def __init__(self): self.items = [] # 2.入队,队尾（列表尾部）入队 def push(self, item): self.items.append(item) # 3.出队，队首（列表头部）出队 def pop(self): return self.items.pop(0) # 4.判断队列是否为空 def isEmpty(self): return self.items == [] # 5.取队首 def getFront(self): return self.items[0] # 6.求队列大小 def getSize(self): return len(self.items) #顶点v(编号)出发对图G进行广度优先遍历 def bfs(G,v): g = createGraph() # 创建无向图g v = int(input()) # 输入出发顶点的编号 print("BFS from " + g.vertex[v] + " :", end="") bfs(g, v) # 顶点v(编号)出发对图G进行广度优先遍历

这段代码实现了一个无向图的邻接矩阵表示和广度优先遍历算法。其中adjMatrixGraph类是实现无向图的...在bfs函数中，先创建了一个无向图g，然后输入出发顶点的编号v，最后调用bfs函数进行广度优先遍历，并输出遍历结果。

class adjMatrixGraph: # 构造方法，n个顶点m条边 def __init__(self,n,m): self.verNum = n #顶点数 self.edgeNum = m #边数 self.vertex = [0] * n #顶点列表 self.edge = [[0 for i in range(self.verNum)] \ for j in range(self.verNum)] #邻接矩阵二维列表 self.vis = [False] * n #顶点的访问列表，默认没访问过 def addVertex(self,ls): #添加顶点列表 self.vertex = ls def addEdge(self,fr,to):#添加边(fr,to) ifr = self.vertex.index(fr) #起点下标 ito = self.vertex.index(to) #终点下标 self.edge[ifr][ito] = self.edge[ito][ifr] = 1 #邻接矩阵 #邻接矩阵建图 def createGraph(): n,m = map(int,input().split()) #输入n个顶点和m条边 g = adjMatrixGraph(n,m) #创建无向图G g.addVertex(list(input().split())) #输入顶点列表 for i in range(m): #输入m条边 fr,to = input().split() g.addEdge(fr,to) return g 编写一个深度优先搜索得函数

def DFS(graph, start): visited = [False] * graph.verNum # 初始化所有顶点为未访问状态 stack = [] # 栈用于存储待访问的顶点 stack.append(start) # 将起始顶点加入栈中 while stack: # 取出栈顶元素作为...

import heapqclass Graph: def __init__(self, vertices): self.vertices = vertices self.adjacency_list = {v: [] for v in vertices} def add_edge(self, u, v, weight): self.adjacency_list[u].append((v, weight)) self.adjacency_list[v].append((u, weight)) def dijkstra(self, source): heap = [(0, source)] visited = set() shortest_distances = {v: float('inf') for v in self.vertices} shortest_distances[source] = 0 while heap: (dist, current_vertex) = heapq.heappop(heap) if current_vertex in visited: continue visited.add(current_vertex) for (neighbor, weight) in self.adjacency_list[current_vertex]: distance = dist + weight if distance < shortest_distances[neighbor]: shortest_distances[neighbor] = distance heapq.heappush(heap, (distance, neighbor)) for v in self.vertices: print(f"{source}->{v}的最短路径为：{v} 长度：{shortest_distances[v]}")# 测试代码vertices = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']graph = Graph(vertices)graph.add_edge('A', 'B', 6)graph.add_edge('A', 'D', 1)graph.add_edge('B', 'C', 5)graph.add_edge('B', 'D', 2)graph.add_edge('B', 'E', 2)graph.add_edge('C', 'E', 5)graph.add_edge('D', 'E', 1)graph.dijkstra('A')

这是一个使用 Dijkstra 算法求解最短路径的代码。假设有一个无向图，使用字典 adjacency_list 存储每个...代码中给出了一个简单的测试例子，使用节点 A、B、C、D、E 构建一个无向图，并从起点 A 开始求解最短路径。

根据给定图的定义绘制无向图，边添加权值信息，图定义class Graph: def init(self): self.vertices = {} self.numVertices = 0 def addVertex(self, key): self.numVertices = self.numVertices + 1 newVertex = Vertex(key) self.vertices[key] = newVertex return newVertex def getVertex(self, n): if n in self.vertices: return self.vertices[n] else: return None def contains(self, n): return n in self.vertices def addEdge(self, f, t, cost=0): if f not in self.vertices: nv = self.addVertex(f) if t not in self.vertices: nv = self.addVertex(t) self.vertices[f].addNeighbor(self.vertices[t], cost) def getVertices(self): return list(self.vertices.keys()) def iter(self): return iter(self.vertices.values()) def str(self): s = "" for v in self: s += f"[{v.id},{v.dist},{v.pred.id if v.pred else None}] " return s def asum(self): # 图路径总和 asumv = 0 for i in self: asumv += i.dist al = f"[村村通道路最短总路径,{asumv}]" return al给出包含画图代码

# 添加节点 G.add_node(1) G.add_node(2) G.add_node(3) G.add_node(4) # 添加边及权值 G.add_edge(1, 2, weight=1) G.add_edge(1, 3, weight=2) G.add_edge(2, 3, weight=3) G.add_edge(3, 4, weight=4) # 绘制...

class adjMatrixGraph: # 构造方法，n个顶点m条边 def init(self,n,m): self.verNum = n #顶点数 self.edgeNum = m #边数 self.vertex = [0] * n #顶点列表 self.edge = [[0 for i in range(self.verNum)] \ for j in range(self.verNum)] #邻接矩阵二维列表 self.vis = [False] * n #顶点的访问列表，默认没访问过 def addVertex(self,ls): #添加顶点列表 self.vertex = ls def addEdge(self,fr,to):#添加边(fr,to) ifr = self.vertex.index(fr) #起点下标 ito = self.vertex.index(to) #终点下标 self.edge[ifr][ito] = self.edge[ito][ifr] = 1 #邻接矩阵 #邻接矩阵建图 def createGraph(): n,m = map(int,input().split()) #输入n个顶点和m条边 g = adjMatrixGraph(n,m) #创建无向图G g.addVertex(list(input().split())) #输入顶点列表 for i in range(m): #输入m条边 fr,to = input().split() g.addEdge(fr,to) return g 根绝上面代码编写一个广度优先搜索得函数

self.edge = [[0 for i in range(self.verNum)] for j in range(self.verNum)] # 邻接矩阵二维列表 self.vis = [False] * n # 顶点的访问列表，默认没访问过 def addVertex(self, ls): # 添加顶点列表 self....

最新推荐

recommend-type

1基于蓝牙的项目开发--蓝牙温度监测器.docx

1基于蓝牙的项目开发--蓝牙温度监测器.docx
recommend-type

AppDynamics：性能瓶颈识别与优化.docx

AppDynamics：性能瓶颈识别与优化
recommend-type

IEEE 14总线系统Simulink模型开发指南与案例研究

资源摘要信息:"IEEE 14 总线系统 Simulink 模型是基于 IEEE 指南而开发的，可以用于多种电力系统分析研究，比如短路分析、潮流研究以及互连电网问题等。模型具体使用了 MATLAB 这一数学计算与仿真软件进行开发，模型文件为 Fourteen_bus.mdl.zip 和 Fourteen_bus.zip，其中 .mdl 文件是 MATLAB 的仿真模型文件，而 .zip 文件则是为了便于传输和分发而进行的压缩文件格式。" IEEE 14总线系统是电力工程领域中用于仿真实验和研究的基础测试系统，它是根据IEEE（电气和电子工程师协会）的指南设计的，目的是为了提供一个标准化的测试平台，以便研究人员和工程师可以比较不同的电力系统分析方法和优化技术。IEEE 14总线系统通常包括14个节点（总线），这些节点通过一系列的传输线路和变压器相互连接，以此来模拟实际电网中各个电网元素之间的电气关系。 Simulink是MATLAB的一个附加产品，它提供了一个可视化的环境用于模拟、多域仿真和基于模型的设计。Simulink可以用来模拟各种动态系统，包括线性、非线性、连续时间、离散时间以及混合信号系统，这使得它非常适合电力系统建模和仿真。通过使用Simulink，工程师可以构建复杂的仿真模型，其中就包括了IEEE 14总线系统。 在电力系统分析中，短路分析用于确定在特定故障条件下电力系统的响应。了解短路电流的大小和分布对于保护设备的选择和设置至关重要。潮流研究则关注于电力系统的稳态操作，通过潮流计算可以了解在正常运行条件下各个节点的电压幅值、相位和系统中功率流的分布情况。 在进行互连电网问题的研究时，IEEE 14总线系统也可以作为一个测试案例，研究人员可以通过它来分析电网中的稳定性、可靠性以及安全性问题。此外，它也可以用于研究分布式发电、负载管理和系统规划等问题。 将IEEE 14总线系统的模型文件打包为.zip格式，是一种常见的做法，以减小文件大小，便于存储和传输。在解压.zip文件之后，用户就可以获得包含所有必要组件的完整模型文件，进而可以在MATLAB的环境中加载和运行该模型，进行上述提到的多种电力系统分析。 总的来说，IEEE 14总线系统 Simulink模型提供了一个有力的工具，使得电力系统的工程师和研究人员可以有效地进行各种电力系统分析与研究，并且Simulink模型文件的可复用性和可视化界面大大提高了工作的效率和准确性。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【数据安全黄金法则】：R语言中party包的数据处理与隐私保护

![【数据安全黄金法则】：R语言中party包的数据处理与隐私保护](https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/20220603131009/Group42.jpg) # 1. 数据安全黄金法则与R语言概述 在当今数字化时代，数据安全已成为企业、政府机构以及个人用户最为关注的问题之一。数据安全黄金法则，即最小权限原则、加密保护和定期评估，是构建数据保护体系的基石。通过这一章节，我们将介绍R语言——一个在统计分析和数据科学领域广泛应用的编程语言，以及它在实现数据安全策略中所能发挥的独特作用。 ## 1.1 R语言简介 R语言是一种
recommend-type

Takagi-Sugeno模糊控制方法的原理是什么？如何设计一个基于此方法的零阶或一阶模糊控制系统？

Takagi-Sugeno模糊控制方法是一种特殊的模糊推理系统，它通过一组基于规则的模糊模型来逼近系统的动态行为。与传统的模糊控制系统相比，该方法的核心在于将去模糊化过程集成到模糊推理中，能够直接提供系统的精确输出，特别适合于复杂系统的建模和控制。 参考资源链接：[Takagi-Sugeno模糊控制原理与应用详解](https://wenku.csdn.net/doc/2o97444da0?spm=1055.2569.3001.10343) 零阶Takagi-Sugeno系统通常包含基于规则的决策，它不包含系统的动态信息，适用于那些系统行为可以通过一组静态的、非线性映射来描述的场合。而一阶
recommend-type

STLinkV2.J16.S4固件更新与应用指南

资源摘要信息:"STLinkV2.J16.S4固件.zip包含了用于STLinkV2系列调试器的JTAG/SWD接口固件，具体版本为J16.S4。固件文件的格式为二进制文件（.bin），适用于STMicroelectronics（意法半导体）的特定型号的调试器，用于固件升级或更新。" STLinkV2.J16.S4固件是指针对STLinkV2系列调试器的固件版本J16.S4。STLinkV2是一种常用于编程和调试STM32和STM8微控制器的调试器，由意法半导体（STMicroelectronics）生产。固件是指嵌入在设备硬件中的软件，负责执行设备的低级控制和管理任务。 固件版本J16.S4中的"J16"可能表示该固件的修订版本号，"S4"可能表示次级版本或是特定于某个系列的固件。固件版本号可以用来区分不同时间点发布的更新和功能改进，开发者和用户可以根据需要选择合适的版本进行更新。 通常情况下，固件升级可以带来以下好处： 1. 增加对新芯片的支持：随着新芯片的推出，固件升级可以使得调试器能够支持更多新型号的微控制器。 2. 提升性能：修复已知的性能问题，提高设备运行的稳定性和效率。 3. 增加新功能：可能包括对调试协议的增强，或是新工具的支持。 4. 修正错误：对已知错误进行修正，提升调试器的兼容性和可靠性。 使用STLinkV2.J16.S4固件之前，用户需要确保固件与当前的硬件型号兼容。更新固件的步骤大致如下： 1. 下载固件文件STLinkV2.J16.S4.bin。 2. 打开STLink的软件更新工具（可能是ST-Link Utility），该工具由STMicroelectronics提供，用于管理固件更新过程。 3. 通过软件将下载的固件文件导入到调试器中。 4. 按照提示完成固件更新过程。 在进行固件更新之前，强烈建议用户仔细阅读相关的更新指南和操作手册，以避免因操作不当导致调试器损坏。如果用户不确定如何操作，应该联系设备供应商或专业技术人员进行咨询。 固件更新完成后，用户应该检查调试器是否能够正常工作，并通过简单的测试项目验证固件的功能是否正常。如果存在任何问题，应立即停止使用并联系技术支持。 固件文件通常位于STMicroelectronics官方网站或专门的软件支持平台上，用户可以在这里下载最新的固件文件，以及获得技术支持和更新日志。STMicroelectronics网站上还会提供固件更新工具，它是更新固件的必备工具。 由于固件涉及到硬件设备的底层操作，错误的固件升级可能会导致设备变砖（无法使用）。因此，在进行固件更新之前，用户应确保了解固件更新的风险，备份好重要数据，并在必要时寻求专业帮助。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

【R语言高级用户指南】：10个理由让你深入挖掘party包的潜力

![R语言数据包使用详细教程party](https://img-blog.csdnimg.cn/5e7ce3f9b32744a09bcb208e42657e86.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5aSa5Yqg54K56L6j5Lmf5rKh5YWz57O7,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16#pic_center) # 1. R语言和party包简介 R语言是一种广泛用于统计分析和数据可视化领域的编程语言。作为一种开源工具，它拥有庞
recommend-type

在设计基于80C51单片机和PCF8563的电子时钟时，如何编写中断服务程序以确保时间的精确更新和防止定时器溢出？

在设计电子时钟系统时，编写中断服务程序是确保时间精确更新和防止定时器溢出的关键步骤。首先，我们需要了解PCF8563的工作原理，它是一个实时时钟（RTC）芯片，能够通过I²C接口与80C51单片机通信。PCF8563具有内部振荡器和可编程计数器，可以通过编程设置定时器中断。 参考资源链接：[基于80C51与PCF8563的单片机电子时钟设计详解](https://wenku.csdn.net/doc/18at3ddgzi?spm=1055.2569.3001.10343) 要编写中断服务程序，你需要按照以下步骤操作： 1. **初始化定时器**：首先，需要初始化80C51的定时器模块，包