Questions tagged «graph-algorithm»

已关闭。这个问题是基于观点的。它当前不接受答案。 想改善这个问题吗？更新问题，以便通过编辑此帖子以事实和引用的形式回答。 8天前关闭。 我了解DFS和BFS之间的区别，但是我想知道什么时候使用另一种比较实用？ 任何人都可以举例说明DFS将如何胜过BFS，反之亦然？

345 algorithm  graph-algorithm  graph-theory  depth-first-search  breadth-first-search 

在以下方面，段树，间隔树，二进制索引树和范围树之间有什么区别： 关键思想/定义 应用领域 更高尺寸/空间消耗下的性能/订单 请不要仅仅给出定义。

200 algorithm  tree  graph-algorithm  interval-tree  segment-tree 

我如何找到（迭代）有向图中给定节点的所有循环？ 例如，我想要这样的东西： A->B->A A->B->C->A 但不是：B-> C-> B

198 algorithm  graph-theory  graph-algorithm 

我试图理解为什么Dijkstra的算法不能在负权重下工作。阅读有关最短路径的示例，我试图找出以下情况： 2 A-------B \ / 3 \ / -2 \ / C 从网站： 假设所有边缘都是从左到右定向的，如果我们从A开始，Dijkstra的算法将选择使d（A，A）+ length（edge）最小的边缘（A，x），即（A，B）。然后设置d（A，B）= 2并选择另一个使d（A，y）+ d（y，C）最小的边（y，C）; 唯一的选择是（A，C），它设置d（A，C）= 3。但是，它永远找不到从A到B的最短路径，即C，总长度为1。 我不明白为什么使用下面的Dijkstra实现时，d [B]不会更新为1（当算法到达顶点C时，它将在B上运行放松，看到d [B]等于2，因此更新其值为1）。 Dijkstra(G, w, s) { Initialize-Single-Source(G, s) S ← Ø Q ← V[G]//priority queue by d[v] while Q ≠ Ø do u ← Extract-Min(Q) S ← S U {u} …

113 algorithm  dijkstra  shortest-path  graph-algorithm 

Dijkstra的算法教给我如下 while pqueue is not empty: distance, node = pqueue.delete_min() if node has been visited: continue else: mark node as visited if node == target: break for each neighbor of node: pqueue.insert(distance + distance_to_neighbor, neighbor) 但是我一直在阅读有关算法的文章，我看到很多版本都使用reduce-key而不是insert。 为什么会这样？两种方法有何区别？

93 algorithm  data-structures  priority-queue  graph-algorithm  dijkstra 

我目前正在按照史蒂夫·叶格（Steve Yegge）的建议来准备进行技术编程采访：http : //steve-yegge.blogspot.com/2008/03/get-that-job-at-google.html 他在图部分中指出： 有三种基本方法可以在内存中表示图形（对象和指针，矩阵和邻接表），并且您应该熟悉每种表示形式及其优缺点。 矩阵和邻接列表表示的优缺点在CLRS中进行了描述，但是我一直找不到能够将这些与对象表示进行比较的资源。 只是考虑一下，我自己就可以推断出其中的一些内容，但是我想确保自己没有错过任何重要的事情。如果有人可以对此进行全面描述，或者指向我提供这样做的资源，我将不胜感激。

81 algorithm  graph  graph-algorithm 

我正在研究Dijkstras算法的实现，以检索路由网络上互连节点之间的最短路径。我正在努力。当我将起始节点传递到算法中时，它将返回所有节点的所有最短路径。 我的问题：如何检索从节点A到节点G的所有可能路径，甚至从节点A到节点A的所有可能路径。

72 algorithm  graph-theory  graph-algorithm  breadth-first-search 

我正在OpenStreetMap地图上编写快递/后勤仿真，并且已经意识到，如下图所示的基本A *算法对于大型地图（例如大伦敦）来说不够快。 绿色节点对应于放置在开放集/优先级队列中的节点，由于数量巨大（整个地图大约为1-2百万），因此需要5秒钟左右的时间才能找到所描绘的路线。不幸的是，每条路线100ms大约是我的绝对极限。 当前，节点既存储在邻接表中，又存储在空间100x100 2D数组中。 我正在寻找可以权衡预处理时间，空间以及必要时优化路线以加快查询速度的方法。根据探查器，用于启发式成本的直线Haversine公式是最昂贵的函数-我已尽我所能优化了基本A *。 例如，我在考虑，如果我从2D数组的每个象限中选择一个任意的节点X并在每个象限之间运行A *，我可以将路由存储到磁盘以进行后续仿真。查询时，我只能在象限中​​运行A *搜索，以在预先计算的路径和X之间进行搜索。 是否有我上面描述的更完善的版本，或者也许是我应该采用的其他方法。非常感谢！ 为了记录在案，以下是一些基准测试结果，用于任意加权启发式成本并计算10对随机选取的节点之间的路径： Weight // AvgDist% // Time (ms) 1 1 1461.2 1.05 1 1327.2 1.1 1 900.7 1.2 1.019658848 196.4 1.3 1.027619169 53.6 1.4 1.044714394 33.6 1.5 1.063963413 25.5 1.6 1.071694171 24.1 1.7 1.084093229 24.3 1.8 1.092208509 22 1.9 1.109188175 …

69 algorithm  openstreetmap  graph-algorithm  shortest-path  a-star