Содержание
- 2. Обход графа: поиск в глубину Поиск в глубину позволяет обойти все вершины графа по одному разу,
- 3. Обход графа: поиск в глубину
- 4. Классы MGraph и LGraph Будем добавлять методы к классам MGraph (матрица смежности) и LGraph (списки смежных
- 5. Методы MGraph для поиска в глубину Формируется массив R[0…n-1], где R[i] – номер вершины i в
- 6. Метод deep для LGraph
- 7. Компоненты связности Компоненты связности неориентированного графа это максимальные (по включению вершин) связные подграфы. Для выделения компонент
- 8. Методы MGraph для выделения компонент void MGraph::сdeep(int cver, int *R) { R[cver] = comptotal; for (int
- 9. Обход графа: поиск в ширину Поиск в ширину обычно используется для проверки, существует ли маршрут из
- 10. Обход графа: поиск в ширину При поиске в ширину можно не только определить, существует ли маршрут
- 11. Обход графа: поиск в ширину Функции для поиска в ширину имеют 1 параметр – номер v
- 12. Метод MGraph для поиска в ширину int* MGraph::BFS(int v) { int u, x, *Lev = new
- 13. Метод LGraph для поиска в ширину int* LGraph::BFS(int v) { int u, *px, *Lev = new
- 14. Выделение минимального остова
- 15. Выделение минимального остова
- 16. Выделение минимального остова
- 17. Выделение минимального остова
- 18. Выделение минимального остова
- 19. Алгоритм Прима
- 20. Алгоритм Прима
- 21. Алгоритм Прима
- 22. Метод WGraph для алгоритма Прима void WGraph::get_span_tree() { double wmin; int i, j, vm, *B =
- 23. Алгоритм Крускала
- 24. Алгоритм Крускала
- 25. Быстрое объединение множеств
- 26. Быстрое объединение множеств Пример построения деревьев принадлежности (порядок выбора ребер (1,2), (6,7), (4,5), (3,6), (1,4), (2,4),
- 27. Быстрое объединение множеств
- 28. Быстрое объединение множеств
- 29. Алгоритм Крускала для массива ребер Алгоритм Крускала приводится в виде отдельной функции span_tree, которая выделяет минимальный
- 30. Алгоритм Крускала для массива ребер int span_tree(Edge *R, int e, int n, Edge *W) { int
- 32. Скачать презентацию