算法，简化债务加权有向图
我一直在使用一个小python脚本我写来管理债务之间我的室友。它的工作原理，但也有一些缺失的功能，其中之一是简化了不必要的复杂的债务结构。例如，如果下面的权有向图重新presents一些人的箭头重新它们之间present债务（爱丽丝欠鲍勃$ 20和查理$ 5鲍勃欠查理$ 10等。）： 显然，此图应被简化为下面的图： 有没有在$ 10没有意义从Alice给Bob，然后从鲍勃·查理做它的方
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为什么贪心算法没有找到最大独立集图的？
给定一个图G，为什么下面的贪心算法不能保证找到最大独立集的G 贪婪（G）： S = {} 虽然G是不是空的： 令v为以最小程度的G中的一个节点 S =工会（S，【V】） 删除V和它的邻居给G 返回小号 我想知道，有人可以告诉我一个图，其中该算法失败？一个简单的例子 解决方案 我不知道这是最简单的例子，但这里是一个失败：的 http://imgur.com/QK
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检测图中周期
可能重复： 的发现，图中的所有周期 有谁能够给我的教程，算法，...为检测周期图？ 我找到一些算法，并加以实施，但没有检测到所有周期 strongly_connected_components_algorithm 解决方案 从以上来看数学角度： 输入：图G =（V，E） 假设你的图形是不是不相交的（有每两个顶点之间存在路径） 计算生成树图形的T（也有容易的算法做这一点） 让
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查找图中两个节点之间的路径，根据给定的标准 - 优化任务
我有以下问题。我有循环，无向，加权图G =（V，E）。我需要根据这些规则，找到简单的路径（无环）两个给定节点之间： 在边缘设置每一个可能的路径查找最小重量值 选择这条道路，它有选择最低值之间的最大最小值从找到的路径 例如，我们图$ P $下面psented： 我们可以尝试找到从节点1简单的路径节点8.有两种可能pathes，列举如下： 1 - > 3 - > 5 - > 8，这条路径上
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协调COM pression
问题：你有一个N×N个网格（1＆LT; = N＆LT; = 10 ^ 9）。每个方格可以遍历或阻塞。有M（1＆LT; = M＆LT; = 100）在网格中的障碍，每一个形如的方格一个1xK或KX1条。每一个障碍是由两个端点（A_I，B_i）和（C_I，D_i），指定的地方A_I = C_I或B_i = D_i。你也给出一个启动方（X，Y）。 现在的问题是：有多少平方距离，如果你可以向左走，向右，向
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使用先验算法建议
因此，一个最近的问题让我知道了，而凉爽的 apriori算法。我明白为什么它的工作原理，但什么我不知道的是实际应用。 presumably的主要原因计算相关项目集是能够提供基于自己的购买（或自备物品，等等），有人建议。但是你如何从一组相关的项集个人建议去了？ 维基百科的文章完成： 的第二个问题是生成 从这些大的关联规则 项集与的约束 最小的信心。假设中的一个 大项目集是路，路= {I1
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我可以从一组随机选择一个元素，如果我不知道集的大小？
我在写一些JavaScript code应该从画布中选择一个随机的项目，如果该项目符合一定的要求。有不同类型的项目（圆形，三角形，正方形等）和通常有不为每个项目种类数相同。的项目被安排在一个层次结构中（这样的方可以包含几个圈，和一个圆可以包含其他圆圈等 - 它们都可以嵌套）。 现在，在选择一个随机的项目我（原）的做法是： 递归遍历画布上，并建立一个（可能是巨大的！）的产品清单 随机播放列表 从
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修剪流浪节点的大图
我有包括约35000个节点的曲线图重新psented以纯文本$ P $： 节点1 - ＆GT; node35000 node29420 - ＆GT; node35000 node2334 - ＆GT; node4116 ... 我想通过去除不属于链上至少有三个长的部分节点修剪下来。所以，如果我只有 1 - ＆GT; 2; 2 - ＆GT; 3; 3 - ＆GT; 4; 0
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排序地理不连续的线段沿着一个隐含的曲线
考虑： 一个集（为便于讨论，我们将其称为取值），这是一个 无序收集线段。每个线段被定义为两个经纬度端点。而所有的线段按照隐含的曲线中，有每个段之间的“差距”各种尺寸的，。我们把这种曲线的“暗示”的，因为它没有明确定义的任何地方。我们有可用的唯一信息是包含在取值线段。 所需的结果： 一个序列（为了讨论的方便，我们将其称为研究），这是一个 订购收集线段。每一个线段是指像以前一样，遵循同样的隐含曲
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Dijkstras算法似乎没有工作，我的理解必须是有缺陷
下面是Dijkstra算法我跨pretation所描述的维基百科会处理如下图。 首先，它标志着到所有相邻节点的最短距离，因此得到1和C得到7.然后选取当前最短路径的邻居。这是A的原点被标记为已访问和将不再次考虑。最短（也是唯一）从通过到B的来源路径，现在12，被标记为已访问。从产地到到B目的地的最短路径是13. B被标记为已访问。从通过目的地的来源为C的最短路径是14，但是这是双重的previo
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一个快速的方法来找到连接的组件在1-NN图？
首先，我得到了A N * N的距离矩阵，每一个点，我计算出其最近的邻居，所以我们有一个N * 2的矩阵，这似乎是的这个的： 0 - ＆GT; 1 1 - ＆GT; 2 2 - ＆GT; 3 3 - ＆GT; 2 4 - ＆GT; 2 5 - ＆GT; 6 6 - ＆GT; 7 7 - ＆GT; 6 8 - ＆GT; 6 9 - ＆GT; 8 第二列是最近邻居的
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强连通用于哪些成分？
我已经发现了几个算法，解释的如何的发现有向图的强连通的组件，但没有解释的为什么的，你会想这样做。什么是强连接组件一些应用程序？ 解决方案 您应该检查蒂姆拉夫加登的算法导论课程Coursera。对于每一个算法，他去了，他解释说，它的一些应用。非常有用，让人一看学习算法的价值！ 使用强连通分量，我记得他说的是，人们可以用它来寻找的人谁是一组巨大的数据更密切相关的群体。 Facebook认为，他们
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分而治之算法树木
我想写一个鸿沟和放大器;征服算法树。对于鸿沟一步我通过删除节点需要一个算法，划分一个给定的无向图G =（V，E）有n个节点和条边为子树。所有子图应该有它们不包含多属性的 N / 2 节点（树应分别尽可能相等）。首先，我想递归地从树中删除所有的叶子，找到最后剩下的节点，然后我试图找到G中最长的路径，并删除它的中间节点。下面给出的图表显示，这两种方法不起作用： 有一些工作的算法，我想要做什么（返
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我怎么能找到Python和Networkx循环关系的图表？
考虑我的下图： A - ＆GT;乙 乙 - ＆GT; C C - ＆GT; ð C - ＆GT;一个 什么是要找到一个最简单的方法 - “乙 - ”ç - > A是圆形的关系？有没有已经建成NetworkX这样的功能或其他容易使用Python库？ 解决方案 ＆GT;＆GT;＆GT;进口networkx为NX ＆GT;＆GT;＆GT; G = nx.DiGraph（） ＆G
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寻找无向图的所有连接组件
我有对象（无向边）列表如下图所示： 对= [ 对：[“A2”，“A5”]， 对：[“A3”，“A6”]， 对：“A4”，“A5”]， 对：“A7”，“A9”] ]。 我需要找到不同的组所有组件（连接节点）。因此，从给定的对我需要： 组= [ 组1：[“A2”，“A5”，“A4”]， 组2：[“A3”，“A6”]， 组3：[“A7”，“A9”] ]。
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如何计算最低瓶颈线性时间生成树？
我们可以找到一个瓶颈最小生成树为O（E日志* V）在最坏的情况下，通过使用Kruskal算法。这是因为每一个最小生成树是最起码的瓶颈生成树。 不过，我就死在从这个的过程。 我们如何才能找到一个最小的瓶颈，即使在最坏的情况下生成树的线性时间。请注意，我们可以假设，我们可以计算个密钥的中值线性时间在最坏的情况下 解决方案 获取 V 中，权重的中值| E |边缘。 找到所有边缘的值不大于 V
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寻找最小生成树给老MST和一个新的顶点+边缘
在一个样本的问题，我给出一个MST T代表一个加权图G =（V，E）。的问题是，如果一个新的顶点v和所有其边缘是要加入到图中，什么是邻（| V |登录| V |）算法来计算这个新G * =（VU的v的新的MST， E *）。 我唯一的想法到目前为止是： 加分（满分（V））到T 在出每个边e（五）做 设U是e的其他顶点 如果存在从V较低重路径到u然后 删除所有边缘从t这条道路
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Dijkstra算法不生成最短路径？
我通过最短路径问题采用Dijkstra算法工作。我有麻烦，因为算法应该提供的最短路径，但在运行算法后，我拿到手短路路径。这是算法这只是一个副产品？ 我想生成的路径是从 - >以Z 下面是我从应用算法，以最短的距离跳跃在每个顶点我访问得到的路径： 2 4 2 2 1 2 1 1 8 = 23 一个 - ＆GT; ð - ＆GT;克 - ＆GT;的k - ＆GT;的R - ＆GT; N
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找到一个线路通过点的最大数
我发现 CareerCup 谷歌的面试问题 给定一个二维平面，假设有在它周围6000点。查找线，传递了最点数。 很多答案的说，这个问题是很难，涉及某种特殊的算法。 但我的看法是不同的，也许我是错的。 这是我的想法： 首先，我会给一个轴系统，以2D平面。因此，每一个点都会有其独特的x和y，即 {X，Y} 。为了简单，我们可以把轴系统的 {0,0} 作为整个平面的左下角，因此每个x和y大
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如何计算＆QUOT;最短距离和QUOT;两个词之间？
最近我有一次采访，我被要求写一个算法来找出1号更改的最低数量从一个特定的词，以获得给定的话，即总分类> Cot-> Cog->狗 我不希望这个问题的解决方案，只是引导我通过我怎么能在这个算法中使用BFS？ 解决方案 根据这个拼字游戏列表，猫与狗之间的最短路径是： ['猫'，'COT“，”COG'，'狗'] 从的urllib进口的urlopen 高清get_words（）： 尝试：
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