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王树禾的图论及其算法 PDF 文件。

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简介：
3Python组合数据类型演示文稿。该演示文稿详细介绍了Python中用于处理和操作复杂数据的多种数据类型，为学习者提供了一个全面的理解和实践基础。内容涵盖了列表、元组、字典以及集合等核心概念，并阐述了它们各自的特性和适用场景。此外，演示文稿还深入探讨了这些数据类型之间的相互关系以及在实际编程中的应用技巧。通过清晰的讲解和丰富的示例，帮助读者掌握Python组合数据类型的运用，从而更有效地解决实际问题。

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  • 图论与算法-王树禾 PDF
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    《图论与算法》由王树禾撰写，本书以PDF形式提供，深入浅出地介绍了图论的基本概念、理论及其在计算机科学中的应用，特别强调了算法的设计和实现。适合数学及计算机专业学生阅读参考。 3Python组合数据类型.pptx
     
  • 王树禾著 图论
    优质
    《图论》由数学教育专家王树禾编写，系统阐述了图论的基本概念、理论及其应用，适合高等院校相关专业师生及科研人员参考使用。 本书由王树禾著述，系统地介绍了图论与算法图论的基本概念、理论、算法及其应用，并建立了关于图的重要矩阵与线性空间。书中还详细讨论了计算复杂度理论中的NP完全性理论以及一些著名的NPC问题。该书语言流畅生动，立论严谨，注重分析算法的有效性和可操作性，内容全面深入，既便于阅读也适合教学使用，是一部优秀的图论基础教材。 全书共分为十一章： 一、图 二、树 三、平面图 四、匹配理论及其应用 五、着色理论 六、Eiler图和Hamilton图 七、有向图 八、最大流的算法 九、连通度 十、图的线性空间与矩阵 十一、图论中的NPC问题
     
  • 王树禾 图论 PDF第二版
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    《图论》（PDF第二版）由王树禾编著，该书系统介绍了图论的基本概念、理论和方法，适合数学及相关专业学生及研究人员阅读。 《图论（第2版）》全面系统地介绍了图论与算法图论的基础概念、理论、算法及其应用，并探讨了计算复杂度中的NP完全性理论及一些著名的NPC问题。书中建立了关于图的重要矩阵和线性空间，同时注重分析各种算法的有效性和实用性。该书不仅阐述清晰严谨，语言生动流畅，而且内容详尽深入，具有很高的可读性和教学价值。《图论（第2版）》适合数学、计算机科学、信息与网络等专业的大学生及研究生阅读，并且对于从事科研工作的人员和图论爱好者来说也是一部理想的参考书籍。
     
  • 微分方程模型及混沌（王树禾著）
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    《微分方程模型及混沌》由数学专家王树禾撰写，深入浅出地介绍了微分方程的基本理论及其在混沌系统中的应用，适合对非线性动力学感兴趣的读者。 微分方程模型与混沌（王树禾著）1999年出版的书籍专注于探讨微分方程在研究混沌现象中的应用。这本书籍由作者深入浅出地介绍了相关理论及实际案例，为读者提供了理解复杂动态系统的重要工具和视角。
     
  • Matlab中的图论算法及其应用_实例源码RAR文件
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    本资源提供了一系列在MATLAB环境中实现的图论算法示例及源代码，涵盖路径寻找、网络分析等领域，适合科研与教学使用。 图论算法及应用_matlab算法实例源码RAR文件包含了关于图论的各种算法及其在MATLAB中的实现示例代码。
     
  • 决策树算法及其实现方法
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    《决策树算法及其实现方法》一文深入探讨了决策树这一机器学习中的经典分类与回归技术，介绍了其构建原理、优化策略及其在实际问题中的应用实现。 决策树算法原理及其实现方法基于监督学习的方法。在信息论里，熵表示一个系统的混乱程度；熵越大，则数据集的纯度越低。当所有数据都属于同一类别时，熵为0。
     
  • [Suzuki85]轮廓跟踪算法论文及其译文
    优质
    Suzuki85介绍了一种先进的轮廓跟踪算法，并提供了该论文的中文翻译版本，便于国内学者研究与理解。 在OpenCV的源码中，`findContours()`函数引用了一篇名为[Suzuki85]的论文。这份资源包含了该论文的原始内容以及我个人对它的中文翻译，有助于理解相关算法。此外，在一篇博客文章中分析了与OpenCV相关的函数实现细节，结合阅读可以加深对该主题的理解。
     
  • 图论方法及其应用
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    《图论方法及其应用》一书深入浅出地介绍了图论的基本概念、理论和算法，并探讨了其在计算机科学、网络分析及优化问题中的实际应用。 图论方法及应用 图论是数学的一个分支领域，主要研究由点（顶点）和边构成的图形结构，用于描述事物之间的关系或连接性。它在计算机科学、生物学、社会学等多个学科中都有广泛的应用。 图论的基本概念包括路径、回路、连通度等，并且有许多经典的问题如最短路径问题、最小生成树问题以及匹配理论等。这些方法不仅能够帮助解决实际中的网络优化和资源分配等问题，还能应用于复杂系统分析等领域。
     
  • 图论及网络优化算法.pdf
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    《图论及网络优化算法》一书深入浅出地介绍了图论的基本概念、原理及其在网络优化问题中的应用。书中涵盖了最短路径、最小生成树等经典算法，同时也探讨了最新的研究进展和实际案例分析，为读者提供了全面的理论与实践指导。 图论是计算机科学中的一个重要分支，它研究网络与数据结构之间的关系，在解决最优化问题方面具有重要作用。在图论领域内，生成树算法是一种关键的技术手段，用于寻找加权图的最小生成树——即包含所有顶点且边权重总和尽可能小的一棵树。 Kruskal算法和Prim算法是两种常用的生成树构建方法。Kruskal算法从最短的边开始逐步添加到图中，并确保每次新增一条边都不会产生环路，直到所有的节点都被连接起来形成一棵完整的树。根据定理2·10，由Kruskal算法构造出的子图即为最小生成树，这意味着所选的所有边总权重是最小可能值。该结论通过反证法证明：假设存在一个比当前结果更优的选择，则会发现没有这样的选择。 相比之下，Prim算法则从单一节点开始扩展，每次加入一条连接已包含和未包含顶点集合之间具有最小权值的边，直到所有节点都被纳入树中为止。同样地，定理2·11证明了通过这种方法也能得到一个最优解，其证明方式与Kruskal算法类似。 另外，在图论研究中还涉及到了割边、割集以及割点等概念。“割边”是指移除之后会导致整个图形不再连通的那条边。根据定理3·4, 如果一条边不在任何环内，则它是“割边”的必要条件，且如果一个图中的每条边都是“割边”，则该图本身就是一棵树结构。而所谓的“割集”则是指移除后使图形分裂成两个或更多独立连通部分的最小一组边缘集合。定理3·6指出生成树的任何一条边都不属于任何一个“割集”，并且向生成树中添加任意非原有边都将形成唯一的“割集”。 此外，“割点”是指去除之后会使整个图不再联通的一个特殊节点，根据定理3·7, 割点可以被定义为三种等价形式：(1) 移除该顶点后导致图形不连通；(2) 存在一个分隔使得这一顶点是连接两部分的唯一通道； (3) 存在两个不同的节点，所有路径都需要通过这个割点。 以上这些理论和方法在网络最优化问题中非常重要，例如它们被用来设计高效的数据传输网络、计算最佳路径或者优化资源分配等。同样，在互联网领域内也广泛应用了上述概念来解决路由选择、网络架构以及负载均衡等问题以提升整体性能与稳定性。