请编写程序对给定的有向图删除若干条边。有向图中包含n个顶点，编号为0至n-1。

以下是一个简单的 Python 程序，用于删除有向图中的若干条边：

n = int(input("请输入顶点数："))
graph = [[] for _ in range(n)]
m = int(input("请输入边数："))
for i in range(m):
    u, v = map(int, input("请输入边的起点和终点（用空格隔开）：").split())
    graph[u].append(v)

print("原图：", graph)

k = int(input("请输入要删除的边数："))
for i in range(k):
    u, v = map(int, input("请输入要删除的边的起点和终点（用空格隔开）：").split())
    graph[u].remove(v)

print("删除后的图：", graph)

程序首先读取有向图的顶点数和边数，并根据边的起点和终点构建邻接表表示的有向图。然后，程序读取要删除的边数，并依次删除这些边。最后，程序输出删除后的有向图。

相关问题

c++请编写程序对给定的有向图删除若干条边。有向图中包含n个顶点，编号为0至n-1。

以下是一种基于邻接表的实现方法，可以删除多条边：

#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;

void removeEdge(vector<vector<int>>& graph, int u, int v) {
    for (int i = 0; i < graph[u].size(); i++) {
        if (graph[u][i] == v) {
            graph[u].erase(graph[u].begin() + i);
            return;
        }
    }
}

int main() {
    int n = 5; // 顶点数
    vector<vector<int>> graph(n); // 邻接表表示的有向图
    graph[0].push_back(1);
    graph[0].push_back(2);
    graph[1].push_back(2);
    graph[2].push_back(3);
    graph[2].push_back(4);
    graph[3].push_back(4);

    // 删除边(0, 2)和(2, 4)
    removeEdge(graph, 0, 2);
    removeEdge(graph, 2, 4);

    // 输出删除后的图
    for (int u = 0; u < n; u++) {
        cout << u << ": ";
        for (int v : graph[u]) {
            cout << v << " ";
        }
        cout << endl;
    }

    return 0;
}

在这个程序中，我们用一个二维向量 `graph` 存储有向图的邻接表，其中 `graph[u]` 存储从顶点 `u` 出发的所有边的终点。我们可以通过遍历 `graph[u]` 找到和顶点 `u` 有一条边连接到顶点 `v`，然后删除这条边。在上面的例子中，我们删除了边(0, 2)和(2, 4)，然后输出删除后的图。

给定一个正权有向图,图中包含n个顶点,编号为0至n-1。以顶点0作为源点,请编写程序

以下是用Python编写的一个示例程序，它使用Dijkstra算法找到以顶点0作为源点的最短路径：

import heapq

def dijkstra(graph, n):
    dist = [float('inf')] * n
    dist[0] = 0
    heap = [(0, 0)]

    while heap:
        d, node = heapq.heappop(heap)
        if d > dist[node]:
            continue
        for neighbor, weight in graph[node]:
            new_dist = dist[node] + weight
            if new_dist < dist[neighbor]:
                dist[neighbor] = new_dist
                heapq.heappush(heap, (new_dist, neighbor))

    return dist

# 示例图的邻接表表示
graph = [
    [(1, 5), (2, 3)],  # 顶点0的邻居节点及权重
    [(2, 2), (3, 6)],  # 顶点1的邻居节点及权重
    [(3, 7)],  # 顶点2的邻居节点及权重
    [(4, 4)],  # 顶点3的邻居节点及权重
    [(1, 2)]  # 顶点4的邻居节点及权重
]

n = len(graph)
distances = dijkstra(graph, n)

print("以顶点0作为源点的最短路径为：")
for i, distance in enumerate(distances):
    print("到顶点{}的最短距离为：{}".format(i, distance))

该程序首先定义了一个`dijkstra`函数，它接受一个邻接表表示的有向图和顶点数量作为参数，然后使用Dijkstra算法计算从源点0到其他顶点的最短距离。然后，在示例图的示例邻接表表示中，调用`dijkstra`函数并打印结果。