图算法

作者系阿里巴巴集团1688技术部普通码农 引言 周末看到一篇不错的文章"Graph Twiddling in a MapReduce world" ,介绍MapReduce下一些图算法的实现.文章语言质朴,介绍很多实用图优化技巧.文章2009年发表,至今已经被引用183次,足以证明这篇文章价值.目前这篇文章网上已经有人对这篇文章做了介绍,但仅介绍了其中最简单的两个算法,对其中的所做优化,并没有做分析.为了加深对文章算法的理解,我重新对这篇文章的算法做了翻译,同时加了自己的理解,以及算法

2.深度优先搜索 为了访问一个顶点,我们将它标记为已经访问过,然后递归的访问所有与子邻接的并且尚未标记的顶点,这就是深度优先搜索(DFS),DFS常用于解决路径问题. 比如下面的连通图,我们从顶点0开始对图进行探索 下面这个图显示了DFS处理时的递归调用树. DFS可以解决的问题:1)环检测:一个图中有环吗?该图是森林吗?2)简单路径:给定两个顶点,是否存在一条连接他们的路径3)简单连通性:无论何时使用DFS,都可以在线性时间内确定一个图是否连通4)顶点搜索:在给定顶点所在的同一个连通分量中有多

from wiki:   图算法 基本遍历 深度优先搜索 · 广度优先搜索 · A* · Flood fill 最短路径 Dijkstra · Bellman-Ford · Floyd-Warshall · Kneser图 最小生成树 Prim · Kruskal 强连通分量 Kosaraju算法 · Gabow算法 · Tarjan算法 图匹配 匈牙利算法 · Hopcroft–Karp · Edmonds's matching 网络流 Ford-Fulkerson · Edmonds-Kar

图有邻接矩阵和邻接表两种存储方法,邻接矩阵很简单,这里不讨论,下面我们先看看常用的邻接表表示方法. 邻接表常用表示方法 指针表示法 指针表示法一共需要两个结构体: struct ArcNode //定义边表结点 { int adjvex: //邻接点域 ArcNode* next; }; struct VertexNode //定义顶点表结点 { int vertex; ArcNode* firstedge; }; 每个节点对应一个VertexNode,其firstedge指向边表(与当前节点邻

在Program in Lua第二版,第11.7节中介绍了用lua写"图"数据结构的方法, 但书中提供的图的算法只能打印出第一条找到的正确路径,于是我就自己琢磨 着怎么用lua写出一个图算法打印出所有可能的路径,自己独自一个人思考了 很久,期间没有参考任何资料,完全靠"头脑暴力"把它解决了,最后思考了看看, 也不知道这到底是什么算法,完全凭借着自己认为的所谓的"退化"的概念,奇妙 的解决了这个问题,所以我把这个算法拿出来分享一下. (总觉得在哪本

Dijkstra's algorithm使用了广度优先搜索解决非负权图的单源最短路径问题,算法最终得到一个最短路径树.该算法常用于路由算法或者作为其他图算法的一个子模块.举例来说,如果图中的顶点表示城市,而边上的权重表示著城市间开车行经的距离,该算法可以用来找到两个城市之间的最短路径. 其基本原理是:每次新扩展一个距离最短的点,更新与其相邻的点的距离.当所有边权都为正时,由于不会存在一个距离更短的没扩展过的点,所以这个点的距离永远不会再被改变,因而保证了算法的正确性.不过根据这个原理,用Dijk

复杂的算法却未必低效,简单的算法往往要付出代价,这个代价可能很大.在opencl环境下编程,与我们在CPU上的传统编程思想有一些差异,这些差异看似微不足道,但往往是细节决定成功,就是这些看似微不足道的差异,在多核的GPU上被无限放大,导致同一种算法在GPU和CPU运行效果有着巨大的差别. 之前写过一篇文章<基于OpenCL的图像积分图算法实现>介绍了opencl中积分图算法的基本原理(不了解积分图概念的朋友可以先参考这篇文章),并基于这个基本原理提供了kernel实现代码.但经过这两个月的实践

基于卷积神经网络的以图搜图算法实现        如果用这个名称去搜索论文,一定有不少.为什么了,因为从原理上来看,卷积神经网络就非常适合找图片的相似的地方.想想看,许多大牛.小牛.微牛的文章都是说如何从mnist中.从CIFA10中.从CIFA100中去找到相似的图片.那么,反过来想一想,如果那么复杂的数据卷积神经网络都能够去处理,那么对于这种相对来说,比较简单的"以图搜图"的需求,应该更容易来解决.这里的神经网络解决这个问题,还是尝试得到一种较为通用的问题解决方法. 零.数据集的创

最近看了很多介绍图算法的文章,发现网上可以搜到的资料比较少,所以打算在这写一个介绍图算法的系列文章,一方面是帮助自己整理,另一方面也给大家分享下这方面的知识. 1.1图的定义: 图(graph)由顶点(vertex)和边(edge)的集合组成,每一条边就是一个点对(v,w). 图的种类:地图,电路图,调度图,事物,网络,程序结构 图的属性:有V个顶点的图最多有V*(V-1)/2条边 1.2图的ADT: 1 struct Edge{ 2 int v,w; 3 Edge(int a=-1,int b