问题标签 [weighted-graph]
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java - 为什么我的 Dijkstra 算法适用于负权重?我是否错误地实现了它并且我是否牺牲了运行时间?
我可以得到一些帮助来弄清楚我的代码有什么问题吗?只要它们不处于负循环中,它就适用于正负加权边缘。我尝试调查它,但我不确定我哪里出错了。我猜我做错了什么主要只会影响时间复杂度,但我仍然可能是错的。
python-3.x - Mayavi:设置 pipeline.tube 半径
我正在使用 Mayavi 绘制一个 3D 网络,
我想改变边缘/管半径。所以我尝试了
我收到一条错误消息,
从错误中,我了解到无法将列表分配给 tube_radius。在这种情况下,我不确定如何为每条边分配不同的半径。
有关如何分配边缘权重/边缘半径的任何建议都会有所帮助。
编辑:完整的工作示例
要在预期输出中添加的新边权重:
python - 如何使用 Networkx 创建每个节点至少有 1 条边的随机图
我已经设法创建了一个随机无向加权图,用于使用 Dijkstra 算法进行测试,但我怎样才能做到这一点,以便每个节点至少有一个将它们连接到图的边?
我正在使用 Networkx,我的图形生成器如下:
这很好地创建了图表,并且我设法绘制了它,所以我实际上可以看到它,我的问题是边缘创建的概率。我不希望它太高以至于所有节点都具有最大数量的边,但是设置低值可能会导致节点的边数为 0。有没有办法确保每个节点至少有一条边?
c++ - 使用 Dijkstra 算法跟踪两个节点之间的最短路径
我对 c++ 很陌生,并且一直无法修改 Dijkstra 的算法来跟踪两个节点之间的最短路径,而不仅仅是最短距离。我让它正确计算最短距离。这是计算最短距离的函数:
这是我用来测试的图表:
有人可以帮我最短路径吗?
python-3.x - 在 Python 3 中实现呼吸优先搜索(如何将 'Set' 转换为 'Dictionary'
大家好,我开始学习 Python。我使用字典图的呼吸优先搜索方式是错误的。我有一个错误,我的代码是
我在这里尝试过。
python - python中映射系统的加权无向图
我想知道如何在 python 中为 map 实现加权无向图。地图上有城市和一些道路,它们连接城市并具有各自的权重。
python - 如何有效地从networkx图中获取边权重?(nx.Graph)
我试图从 a 中获取边缘权重,nx.Graph
但我能找出的唯一方法是遍历整个网络。networkx
假设我nx.Graph
以前没有,有没有更有效的方法来做到这一点pd.DataFrame
?这是为了networkx ≥ 2.0
.
algorithm - 具有所需顶点的有向加权图
给定:一个有向加权图 G=(V, E),一些顶点是红色的,一些是蓝色的,其余的是白色的,权重 Ti 是允许从任何顶点红色顶点到任何蓝色顶点的最大权重。
问题:创建一个算法,找到从源节点 S 到权重最小的目标节点 T 的路径,并且在到达顶点 T 之前,该路径从红色顶点到蓝色顶点的最大权重为 Ti。算法应该有时间复杂度 O(n^3)
评论:我不知道如何开始,我认为这是 Dijkstra 算法的一些变体,我看到有些人在谈论制作图表的副本并连接副本,但除此之外,我不确定是什么这个算法的设置看起来像。任何帮助,将不胜感激。
python - 如何找到加权无向图中所有节点的总和
我想找到这个图的所有不重复的 d 值的总和作为一个例子,(a2 a3)和(a3 a2)被认为是一次
这是我使用的方法
这是目前我得到总和的输出,那么有什么更容易做的事情来获得唯一键的总和吗?
预期输出是唯一值的总和(例如,考虑 'a1,a3': 2 和 'a3,a2': 1)一次