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图论与算法-殷剑宏

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简介：
《图论与算法》由殷剑宏撰写，本书系统介绍了图论的基本概念、理论和算法设计技巧，内容涵盖图的表示方法、路径问题、匹配理论及网络流等关键领域。 介绍图论及其基本知识的一本经典书籍涵盖了图的基本概念、Euler图以及树的应用等内容，并包含有习题。

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  • 图论与算法-殷剑宏
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    《图论与算法》由殷剑宏撰写，本书系统介绍了图论的基本概念、理论和算法设计技巧，内容涵盖图的表示方法、路径问题、匹配理论及网络流等关键领域。 介绍图论及其基本知识的一本经典书籍涵盖了图的基本概念、Euler图以及树的应用等内容，并包含有习题。
     
  • 剑3 YYL 高级宏
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    《剑3 YYL高级宏》是一款专为《剑网3》玩家设计的游戏辅助工具，旨在帮助用户提升游戏体验与操作效率。该宏集成了多种实用功能和快捷设置，满足不同阶段玩家的需求，助力玩家在游戏中更加得心应手。 v1.0.2-2013.09.05 1. 与游戏接口更新同步，将接口版本号升级至0.9。 2. 对界面代码及字符处理代码进行优化改进！ 3. 宏共享界面操控体验进一步提升，更加流畅舒适！ 4. 更新了宏共享的数据传输协议，并对数据进行了加密。此版本不再兼容v1.00及其以前的版本。 5. 新版中仍未加入“共享开关”功能，但提供了一个解决方案：直接删除目录下的MacroShare.lua文件即可关闭所有通信，请注意这项措施今后将不会重复说明！ 6. 插件存在一个已知问题：当宏长度超过10075字节时无法保存。此问题是由于游戏接口的bug导致，需等待官方修复。 解决方案建议使用/macro命令分散宏内容以避免这一限制。
     
  • 图论算法与MATLAB实现
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    《图论算法与MATLAB实现》一书聚焦于图论基础理论及其在MATLAB中的编程应用，深入浅出地介绍了多种经典图论算法，并通过实例展示了如何利用MATLAB高效解决实际问题。 本书系统地介绍了图论重要算法的思想及其MATLAB实现方法。全书共分为九章，每一章节独立解决一类问题，并详细阐述了相关算法思想及其实现过程。每章的结构包括基础知识介绍、实际应用案例分析以及具体算法和代码实现。 第一章涵盖了图论的基础知识，同时提供了可达矩阵计算的方法及相关矩阵（如关联矩阵与邻接矩阵）之间的转换等重要算法及其MATLAB程序示例；第二至第八章节分别探讨了最短路径问题、连通性判定、树结构理论、欧拉图及哈密顿图分析、匹配关系研究以及网络流和最小费用流等问题，并对这些问题的解决方案进行了深入剖析，同时提供了相应的MATLAB实现代码。 第九章则专注于染色问题的研究，不仅介绍了传统的着色方法还探讨了当前领域内较为新颖且活跃的非传统染色策略，并通过实例展示了如何使用MATLAB来完成这些算法的具体操作步骤。本书适合数学、计算机科学以及工程学等学科背景下的大学生和研究生阅读参考；同时对于相关领域的研究人员来说也是一份宝贵的参考资料。
     
  • 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
     
  • 图论算法的理论、实现与应用
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    《图论算法的理论、实现与应用》一书深入探讨了图论的基本概念及其在计算机科学中的广泛应用，涵盖了经典算法和新兴技术。 本书系统地介绍了图论算法理论，并选取经典的ACM/ICPC竞赛题目为例题阐述图论算法思想，侧重于图论算法的程序实现及应用。第一章介绍图论基本概念以及图的两种存储表示方法：邻接矩阵和邻接表；第二章至第九章分别讨论了图的遍历与活动网络、树与生成树问题、最短路径问题、可行遍性问题、网络流问题，点支配集、点覆盖集、点独立集、边覆盖集及匹配，以及图的连通性和平面图和着色等问题。本书可以作为高等院校计算机（或相关专业）中关于图论等相关课程的主要教材，也可以作为ACM/ICPC竞赛的学习辅助资料。
     
  • 《图论算法的理论、实现与应用》资料
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    本书深入浅出地介绍了图论的基本概念及其经典算法，并探讨了这些算法在计算机科学中的广泛应用。适合相关领域的研究人员和学生阅读。 《图论算法理论、实现及应用》这门课程提供了详尽的资料与源代码支持，涵盖了广泛的主题内容，并且通过实际案例深入浅出地讲解了如何将理论应用于实践当中。该课程旨在帮助学习者更好地理解和掌握图论中的核心概念及其在计算机科学领域的广泛应用。
     
  • 图论算法汇总
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    《图论算法汇总》是一本全面介绍图论中各种经典和现代算法的书籍。涵盖了最短路径、网络流、匹配及图的遍历等主题，适合计算机科学与数学专业的学生及研究人员参考学习。 这是自己在打ACM比赛时整理的一些图论模板以及一些题目，代码包含详细的注释，涵盖了常用的最短路径、最大流和最大匹配算法等内容。
     
  • 图论算法与MATLAB实现（完整版）
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    《图论算法与MATLAB实现》是一本深入讲解图论基本概念、经典算法及其在MATLAB中的编程实践的书籍。书中通过实例详细介绍了各种图论问题的解决方案，帮助读者掌握如何使用MATLAB语言来解决实际应用中的复杂问题，是学习和研究图论以及相关计算机科学领域的理想参考书。 《图论算法及其MATLAB实现》是2010年北京航空航天大学出版社出版的图书。
     
  • Dijkstra算法：经典图论算法.pdf
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    《Dijkstra算法：经典图论算法》一文深入探讨了Dijkstra算法的工作原理及其在最短路径问题中的应用，是学习图论的经典资料。 ### Dijkstra算法详解 #### 一、Dijkstra算法原理 Dijkstra算法是一种高效的单源最短路径算法，在图论问题中的应用广泛，特别是在解决带权有向图的最短路径问题上表现卓越。其核心思想是通过迭代的方式逐步找到从指定源点到图中其他所有顶点的最短路径。 **基本思想：** - **初始化**：设置一个源点，将源点到自身的距离设为0，到其他顶点的距离设为无穷大。 - **迭代过程**：每次选择一个当前未处理且距源点最近的顶点，并更新与该顶点相邻的所有顶点的距离。 - **结束条件**：当所有顶点都被处理过后，算法终止。 #### 二、Dijkstra算法实现步骤 以下是Dijkstra算法的具体实施步骤： 1. **初始化**： - 创建一个距离数组来记录从源点到各顶点的最短路径长度。将源点到自身的距离设为0，其他所有节点的距离设为无穷大。 - 使用标记数组来跟踪每个顶点是否已被处理过，初始时仅源点被标记。 2. **选择最近顶点**： - 在未处理过的顶点中选取一个距源点最短的顶点，并将其标记为已处理。 3. **更新相邻节点距离**： - 对于选定的顶点，检查其所有邻接节点。如果通过当前顶点到达某个邻接节点的距离比原记录更短，则更新该邻接节点的距离值。 4. **重复步骤2和3**： - 一直执行上述操作直到标记数组中所有的顶点都被处理过为止。 #### 三、Dijkstra算法应用场景 在很多实际场景下，Dijkstra算法都有广泛的应用： 1. **路由算法**：在网络通信领域，路由器之间最短路径的计算可以通过此算法实现。这有助于优化数据包传输路径。 2. **地图导航**：地理信息系统中使用该方法来规划从起点到终点的最佳路线，帮助用户更快地到达目的地。 3. **物流优化**：在物流行业里，Dijkstra算法可以用来确定仓库与客户之间的最短配送线路，从而降低运输成本和提高服务效率。 #### 四、Dijkstra算法的优化 虽然Dijkstra算法已经非常高效了，在某些情况下仍然需要对其进行改进： 1. **使用优先队列（最小堆）**：用优先队列来寻找下一个待处理顶点，可以显著提升查找速度。 2. **稀疏图优化**：对于边数较少的大规模图形数据结构如斐波那契堆等更高效的数据结构可进一步降低时间复杂度。 3. **并行计算**：利用多线程或分布式框架实现算法的并行化，可以加快处理过程的速度。 #### 五、Dijkstra算法局限性 尽管Dijkstra算法在解决单源最短路径问题上非常有效，它也有一些限制： 1. **无法处理负权边**：假设所有边权重为非负值。如果存在负权重，则该算法可能不能正确计算出最短路径。 2. **时间复杂度较高**：对于大规模图，在最坏情况下其时间复杂度可达O((V+E)log V)，这可能导致较长的运行时间。 Dijkstra算法是一种实用且强大的工具，适用于解决多种实际问题。理解它的原理、实现细节及其应用场景对于有效解决问题至关重要。同时了解该算法局限性有助于在面对特定情况时做出更合适的选择。
     
  • 基于MATLAB实现的图论模型:Dijkstra算法与Floyd算法
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    本论文采用MATLAB编程语言，详细探讨并实现了Dijkstra和Floyd两种经典的图论最短路径算法。通过对比分析，为解决复杂网络中的路径优化问题提供了有效的数学工具和技术支持。 基于MATLAB实现的图论模型包括Dijkstra算法和Floyd算法。这两种算法在解决最短路径问题上各有优势，并且可以通过MATLAB进行高效的编程实现。Dijkstra算法适用于处理单源最短路径问题，而Floyd算法则可以用于求解所有顶点之间的最短路径距离矩阵。通过利用MATLAB的图论工具箱及相关函数库，能够方便地对这些经典算法进行模拟和优化研究。