std::vector<std::vector<int>>& graph

时间: 2024-08-14 12:07:50 浏览: 87
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这行代码是一个C++代码片段，它定义了一个二维动态数组，即std::vector嵌套在另一个std::vector里。`graph`是一个引用，这意味着它是对一个二维std::vector类型的对象的引用，这种结构通常用于表示图数据结构中的邻接矩阵。 具体地，`std::vector<std::vector<int>>`表示一个内部元素是整数的二维向量，每个内部向量对应图中的一个顶点，它的元素表示该顶点连接的其他顶点。通过引用`&`，意味着可以直接修改这个二维向量的内容，而不需要复制整个数据结构。
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请给一下代码加注释，越详细越好。AStar.h:#ifndef ASTAR_H #define ASTAR_H #include <vector> using namespace std; class AStar { public: AStar(int n); void add_edge(int u, int v, int w); void set_heuristic(vector<int>& h); void shortest_path(int s, int t); vector<int> get_dist(); vector<int> get_prev(); private: struct edge { int to, weight; edge(int t, int w) : to(t), weight(w) {} }; int n; vector<vector<edge>> graph; vector<vector<edge>> rev_graph; vector<int> dist; vector<int> prev; vector<int> heuristic; }; class Astar { }; #endif;AStar.cpp:#include "AStar.h" #include <vector> #include <queue> #include using namespace std; AStar::AStar(int n) : n(n), graph(n), rev_graph(n), dist(n, numeric_limits<int>::max()), prev(n, -1), heuristic(n, 0) {} void AStar::add_edge(int u, int v, int w) { graph[u].push_back(edge(v, w)); rev_graph[v].push_back(edge(u, w)); } void AStar::set_heuristic(vector<int>& h) { heuristic = h; } void AStar::shortest_path(int s, int t) { priority_queue, vector>, greater>> pq; dist[s] = 0; pq.push(make_pair(heuristic[s], s)); while (!pq.empty()) { int u = pq.top().second; pq.pop(); if (u == t) return; for (auto& e : graph[u]) { int v = e.to; int w = e.weight; if (dist[v] > dist[u] + w) { dist[v] = dist[u] + w; prev[v] = u; pq.push(make_pair(dist[v] + heuristic[v], v)); } } for (auto& e : rev_graph[u]) { int v = e.to; int w = e.weight; if (dist[v] > dist[u] + w) { dist[v] = dist[u] + w; prev[v] = u; pq.push(make_pair(dist[v] + heuristic[v], v)); } } } } vector<int> AStar::get_dist() { return dist; } vector<int> AStar::get_prev() { return prev; }

priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, greater<pair<int, int>>> pq; //小根堆，每个元素为(pair<估价函数值, 节点编号>) dist[s] = 0; //起点到自身距离为0 pq.push(make_pair(heuristic[s...

#include <iostream>#include <vector>#include <stack>using namespace std;void dfs(int u, vector<vector<int>>& graph, vector<bool>& visited, vector<int>& farthest) { stack<int> s; s.push(u); visited[u] = true; while (!s.empty()) { int v = s.top(); s.pop(); for (int i = 0; i < graph[v].size(); i++) { int w = graph[v][i]; if (!visited[w]) { visited[w] = true; s.push(w); farthest[w] = farthest[v] + 1; } } }}int main() { int n, m; cin >> n >> m; vector<vector<int>> graph(n); for (int i = 0; i < m; i++) { int u, v; cin >> u >> v; graph[u].push_back(v); } vector<int> farthest(n, 0); for (int i = 0; i < n; i++) { vector<bool> visited(n, false); dfs(i, graph, visited, farthest); } for (int i = 0; i < n; i++) { cout << "Node " << i << " can reach farthest node " << farthest[i] << endl; } return 0;}不用STL实现这个代码

不使用STL实现该代码，可以手动实现栈和vector。 下面是C++实现： c++ ...同时，我们使用二维数组来表示邻接矩阵，而不是vector<vector<int>>来表示邻接表。 其他部分的实现与使用STL的版本相同。

void MainWindow::onTimer() { // 更新数据 for (int i = 0; i < 10000000; i++) { mYDataTol[i] = QRandomGenerator::global()->bounded(1.00); } // 绘制图形 //ui->plot->graph(0)->setData(QVector<double>::fromStdVector(std::vector<double>mYDataTol)); ui->plot->graph(0)->setData(QVector<double>::fromStdVector(std::vector<double>(mYDataTol.begin(), mYDataTol.end())),true); ui->plot->replot(); }报错G:\QTproject\TestTo10million\TestTo10million\qcustomplot.h:5544: candidate function not viable: no known conversion from 'bool' to 'const QVector<double>' for 2nd argument

ui->plot->graph(0)->setData(QVector<double>::fromStdVector(std::vector<double>(mYDataTol.begin(), mYDataTol.end())), false); 如果你需要更新曲线，请将第二个参数设置为 true 或者省略第二个参数，...

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指出并修改错误：typedef struct graph { vector<vector<int>> gra(start.x,vector<int>(start.y,0)); point start; point ma; };

vector<vector<int>> gra(start.x, start.y); // 更正构造函数参数 point start; point end; // 用end替换掉ma，因为通常表示终点而不是另一个起点 }; 请注意，上述代码假设point结构体已经定义了。如果...

#include <iostream> #include <vector> using namespace std; class Graph { private: int V; // 图的顶点数 vector<typename vector<int>::vector> adj; // 邻接表存储结构 public: Graph(int V) { this->V = V; adj.resize(V); } void addEdge(int v, int w) { adj[v].push_back(w); adj[w].push_back(v); } void printGraph() { for(int i = 0; i < V; i++) { cout << "顶点 " << i << " 的邻接表: "; for(int j = 0; j < adj[i].size(); j++) { cout << adj[i][j] << " "; } cout << endl; } } };

- 公有构造函数 Graph(int V) 用于创建一个包含 V 个顶点的图，并初始化邻接表 adj。 - 公有成员函数 addEdge(int v, int w) 用于向图中添加一条从顶点 v 到顶点 w 的边，由于是无向图，所以还需要添加一条从顶点 w ...

#include <iostream> #include <vector> using namespace std; // 定义边结构体 struct Edge { int dest; // 目标顶点 int weight; // 边的权值 Edge(int d, int w): dest(d), weight(w) {} }; // 定义邻接表节点结构体 struct Node { int vertex; // 顶点编号 vector<Edge> edges; // 与该顶点相连的边 Node(int v): vertex(v) {} }; // 邻接表表示法构造无向网G vector<Node> buildGraph() { vector<Node> graph; int numNodes, numEdges; cout << "请输入顶点数和边数："; cin >> numNodes >> numEdges; graph.resize(numNodes); cout << "请输入每条边的起点、终点和权值：" << endl; for (int i = 0; i < numEdges; ++i) { int start, dest, weight; cin >> start >> dest >> weight; graph[start].edges.emplace_back(dest, weight); graph[dest].edges.emplace_back(start, weight); } return graph; } // 递归地深度优先遍历该图G void dfs(vector<Node>& graph, vector<bool>& visited, int current) { visited[current] = true; cout << current << " "; for (Edge& e : graph[current].edges) { int next = e.dest; if (!visited[next]) { dfs(graph, visited, next); } } } int main() { vector<Node> graph = buildGraph(); vector<bool> visited(graph.size(), false); int start; cout << "请输入起始顶点编号："; cin >> start; dfs(graph, visited, start); cout << endl; return 0; }运行一下这段代码

当你运行这段代码时，程序会提示你输入顶点数和边数，你需要输入两个整数。然后程序会提示你输入每条边的起点、终点和权值，你需要按照提示输入每条边的起点、终点和权值，其中起点和终点都是整数，权值可以是整数或...

运行#include <iostream> #include <vector> using namespace std; class Graph { private: int V; // 图的顶点数 vector<typename vector<int>::vector> adj; // 邻接表存储结构 public: Graph(int V) { this->V = V; adj.resize(V); } void addEdge(int v, int w) { adj[v].push_back(w); adj[w].push_back(v); } void printGraph() { for(int i = 0; i < V; i++) { cout << "顶点 " << i << " 的邻接表: "; for(int j = 0; j < adj[i].size(); j++) { cout << adj[i][j] << " "; } cout << endl; } } };

构造函数中会初始化邻接表 adj 的大小为 V，即邻接表中有 V 个元素，每个元素都是一个 vector<int> 类型的向量，用来存储与该顶点相邻的其他顶点编号。addEdge 方法用于添加图的边，其中 v 和 w 分别是边的两个顶点...

#include <iostream> #include <vector> #include <queue> using namespace std; struct Edge { int u, v, weight; Edge(int u, int v, int weight) : u(u), v(v), weight(weight) {} }; class Graph { private: int V; vector<vector>> adj; public: Graph(int V) : V(V) { adj.resize(V); } void addEdge(int u, int v, int weight) { adj[u].push_back(make_pair(v, weight)); adj[v].push_back(make_pair(u, weight)); } int primMST() { priority_queue, vector>, greater>> pq; vector<bool> visited(V, false); int minCost = 0; pq.push(make_pair(0, 0)); while (!pq.empty()) { int u = pq.top().second; int weight = pq.top().first; pq.pop(); if (visited[u]) continue; visited[u] = true; minCost += weight; for (auto neighbor : adj[u]) { int v = neighbor.first; int w = neighbor.second; if (!visited[v]) pq.push(make_pair(w, v)); } } return minCost; } }; int main() { int V, E; cout << "Enter the number of vertices: "; cin >> V; cout << "Enter the number of edges: "; cin >> E; Graph g(V); cout << "Enter the edges in the format (u, v, weight):" << endl; for (int i = 0; i < E; i++) { int u, v, weight; cin >> u >> v >> weight; g.addEdge(u, v, weight); } int minCost = g.primMST(); cout << "Minimum cost of the MST: " << minCost << endl; return 0; }

然后定义了一个Graph类来表示图，包括顶点数和邻接表。 类中的addEdge函数用于向图中添加边，将边的信息存储在邻接表中。primMST函数使用Prim算法计算最小生成树的最小权重。它使用优先队列来选择权重最小的...

#include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> #include <climits> using namespace std; int getMinTransDelay(int n, vector<vector<int>>& times, int src, int tar) { vector<vector>> graph(n + 1); // 构建图 for (auto& time : times) { int u = time[0], v = time[1], w = time[2]; graph[u].push_back({v, w}); } // 初始化距离数组 vector<int> dist(n + 1, INT_MAX); dist[src] = 0; // 初始化待检查节点数组 vector<int> toCheck; toCheck.push_back(src); while (!toCheck.empty()) { bool flag = false; int u = toCheck[0]; // 遍历相邻节点 for (auto& next : graph[u]) { int v = next.first, w = next.second; int newDist = dist[u] + w; // 更新最短距离 if (newDist >= dist[v]) continue; dist[v] = newDist; // 将新节点加入待检查数组 if (find(toCheck.begin(), toCheck.end(), v) == toCheck.end()) { toCheck.push_back(v); flag = true; } } // 移除当前节点并按距离排序 if (!flag) toCheck.erase(toCheck.begin()); else sort(toCheck.begin(), toCheck.end(), [&](int a, int b) { return dist[a] < dist[b]; }); } return dist[tar] == INT_MAX ? -1 : dist[tar]; } int main() { int n, m; vector<vector<int>> times; int src, tar; // 读入数据 cin >> n >> m; for (int i = 0; i < m; i++) { int u, v, w; cin >> u >> v >> w; times.push_back({u, v, w}); } cin >> src >> tar; // 计算最短传输时延 cout << getMinTransDelay(n, times, src, tar) << endl; return 0; } 这段代码用Python怎么写

if newDist >= dist[v]: continue dist[v] = newDist # 将新节点加入待检查数组 if v not in toCheck: toCheck.append(v) flag = True # 移除当前节点并按距离排序 if not flag: toCheck.pop(0) else: ...
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解释一下这段代码：while (getline(conv_reader, line)) { if (check++ > 1) { std::vector <std::string> tokens = splitLine(line, '\t'); nodes_set_str.insert(tokens[0]); //add the first interactor to the list nodes_set_str.insert(tokens[1]); //add the second interactor to the list } } conv_reader.close(); // creating a node for each labels for (auto gene : nodes_set_str) { n = (*intActGraph).new_node(); nodes_set.insert(n); nodes_map[gene] = n; (*nodes_map_rev)[index(n)] = gene; } // creating edges std::ifstream conv_reader1(file); check = 0; while (getline(conv_reader1, line)) if (check++ > 0) { std::vector <std::string> tokens = splitLine(line, '\t'); n = nodes_map[tokens[0]]; v = nodes_map[tokens[1]]; e = (*intActGraph).new_edge(n, v); edges_set.insert(e); } conv_reader1.close();

nodes_map_rev 的类型是 std::unordered_map<int, std::string>，它将每个节点的索引号（即节点在图中的位置）与对应的参与者名称进行映射。 最后，程序再次打开文件 conv_reader1，使用 while 循环从文件中读取每...

#include <iostream> #include <vector> #include <queue> using namespace std; // 定义图的边结构体 struct Edge { int to; // 边的终点 int weight; // 边的权重 Edge(int t, int w) : to(t), weight(w) {} }; // 定义图的邻接表结构体 struct Graph { int n; // 节点数 vector<vector<Edge>> adj; // 邻接表 Graph(int n) : n(n), adj(n) {} // 添加一条边 void addEdge(int from, int to, int weight) { adj[from].push_back(Edge(to, weight)); } // 深度优先遍历 void dfs(int cur, vector<bool>& visited) { visited[cur] = true; cout << cur << " "; for (auto e : adj[cur]) { if (!visited[e.to]) { dfs(e.to, visited); } } } // 广度优先遍历 void bfs(int cur, vector<bool>& visited) { queue<int> q; q.push(cur); visited[cur] = true; while (!q.empty()) { int u = q.front(); q.pop(); cout << u << " "; for (auto e : adj[u]) { if (!visited[e.to]) { visited[e.to] = true; q.push(e.to); } } } } }; int main() { int n, m; cin >> n >> m; Graph g(n); for (int i = 0; i < m; i++) { int u, v, w; cin >> u >> v >> w; g.addEdge(u, v, w); g.addEdge(v, u, w); // 无向图需要添加反向边 } // 深度优先遍历 cout << "DFS: "; vector<bool> visited(n, false); g.dfs(0, visited); cout << endl; // 广度优先遍历 cout << "BFS: "; visited.assign(n, false); g.bfs(0, visited); cout << endl; return 0; }给代码添加注释

void dfs(int cur, vector<bool>& visited) { visited[cur] = true; cout << cur << " "; for (auto e : adj[cur]) { if (!visited[e.to]) { dfs(e.to, visited); } } } // 广度优先遍历 void bfs(int ...

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