给定如下图所示有向图，请完成以下任务：（1）给出该有向图的邻接表（表结点按结点序号从小到大排列）;（2）从顶点A开始，给出该有向图的深度优先遍历序列和广度优先遍历序列。

不佳。

（2）需要更多的数据：随机森林模型需要大量的历史数据来学习未（1）该有向图的邻接表如下：

A -> B -> C -> D
↓    ↓
E来股票价格的规律，因此需要更多的数据。

（3）计算资源：随机森林模型 -> F -> D

（2）从顶点A开始，该有向图的深度优先遍历序列在训练和预测时需要更多的计算资源，包括CPU和内存等硬件资源。

4.与为：A -> B -> C -> D -> F -> E。

从顶点A开始，该有向图的广度优先遍历序列为：A -> B -> E -> C -> F -> D。

相关问题

有向图的邻接表存储，并计算给定结点的入度

好的，关于有向图的邻接表存储，我们可以使用一个数组来存储图中的所有节点，数组中的每个元素都是一个链表，链表中存储了该节点所指向的其他节点。如下是示例代码：

#include <iostream>
#include <vector>

using namespace std;

const int MAXN = 10005;  // 最大节点数

// 存储图的结构体
struct Graph {
    int to;           // 边指向的节点
    int next;         // 下一条边的编号
} edge[MAXN];
int head[MAXN];       // 存储每个节点的第一条边的编号
int cnt = 0;          // 记录边的数量

// 添加一条从u到v的边
void addEdge(int u, int v) {
    edge[++cnt].to = v;
    edge[cnt].next = head[u];
    head[u] = cnt;
}

int main() {
    int n, m;    // n表示节点数量，m表示边数量
    cin >> n >> m;

    for (int i = 1; i <= m; i++) {
        int u, v;
        cin >> u >> v;
        addEdge(u, v);   // 添加一条从u到v的边
    }

    // 计算每个节点的入度
    vector<int> inDegree(n + 1, 0);
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        for (int j = head[i]; j; j = edge[j].next) {
            inDegree[edge[j].to]++;
        }
    }

    // 输出每个节点的入度
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        cout << "节点 " << i << " 的入度为：" << inDegree[i] << endl;
    }

    return 0;
}

以上是一个简单的使用邻接表存储有向图，并计算节点入度的示例代码。

编程实现有向图图的邻接表存储，并计算给定结点的入度和初度。

好的，以下是 Python 代码实现：

class Graph:
    def __init__(self, nodes):
        self.nodes = nodes
        self.adj_list = {node: [] for node in nodes}

    def add_edge(self, u, v):
        self.adj_list[u].append(v)

    def indegree(self, node):
        indeg = 0
        for u in self.adj_list:
            if node in self.adj_list[u]:
                indeg += 1
        return indeg

    def outdegree(self, node):
        return len(self.adj_list[node])

其中，`Graph` 类中的 `__init__` 方法用于初始化有向图，`add_edge` 方法用于添加边，`indegree` 和 `outdegree` 方法分别用于计算给定结点的入度和出度。

例如，我们可以这样使用代码：

nodes = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
edges = [('A', 'B'), ('B', 'C'), ('C', 'D'), ('D', 'A'), ('D', 'E')]

g = Graph(nodes)
for u, v in edges:
    g.add_edge(u, v)

print(g.indegree('A'))  # 输出 1
print(g.outdegree('D'))  # 输出 2

这里我们定义了一个包含 5 个结点和 5 条边的有向图，并计算了结点 'A' 的入度和结点 'D' 的出度。