使用公交车在城市公共交通
我开发一个旅程规划网站。有几件事情是简单的在这种情况下，目前即现在的网站只能够规划公交线路，公交车的定时是当前不可用。因此，这意味着我们只有存储在数据库中的巴士路线，自总线时序不是可用，因此等待时间旅行者是不相关的，以及。什么是可用的是覆盖两站之间为单个总线的时间和距离。 我觉得用一个无向加权图存储每一个巴士站，每一个专用总线的时间和距离成本将要走的路。然后我可以使用Dijkstra算法来计算基
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graph-theory相关内容
鲜明的非循环路径，从A数[A，B]到A [C，D]
我正在写一个推箱子求解器的乐趣和实践，它使用一个简单的算法（像BFS有一点区别的）。 现在我想估计它的运行时间（O和欧米茄）。但需要知道如何计算的非循环路径计数从一个顶点到另一个网络中。 其实我想一个前pression，计算的有效路径数量，顶点时* n矩阵的两个顶点之间。 有效的路径： 在访问每个顶点0次或一次。 在没有电路 例如，这是一个有效的路径： ，但这不是 所需要的是一
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算法寻找多余的边以图或树
有没有一个既定的算法找出多余的边在图形？ 例如，我想找到A-> D和A->电子是多余的，然后摆脱他们，像这样的： => 编辑：Strilanc是不够好，读懂我的心思我。 “冗余”太强一个字的，因为在上面的例子中，无论是A-> B或A-> c为认为是多余的，但A-> d为 解决方案 您要计算它保持顶点可达最小的曲线。 这被称为图的传递减少。维基百科的文章应该让你开始走上正确的道路。
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大厦或找到一个＆QUOT;相关的术语;建议功能
由于输入的几句话，我想有一个实用工具，将返回相关的术语，短语或概念的多样化。一个需要注意的是，它会需要有术语的大图，首先，否则该功能不会是非常有用的。 例如，提交“棒球”将返回 [“游击手”，“贝比鲁斯”，“界外球”，“类固醇”，...] 谷歌设置是我能找到的这种功能的最好的例子，但我不能使用它，因为他们有没有公共API（和我不会违背自己的TOS）。此外，单字输入不争取的结果非常多
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什么是通过一个小世界图寻找路径的最有效方法是什么？
我有加权节点与边缘的连接节点簇在一起的海洋。此图如下典型的小世界的布局。 我希望能够找到一个寻路算法，这是不昂贵的处理器供电方面，发现沿着其中的节点是最有利的加权的最佳路径的路径，最快的路线是不是最重要的因素。 该算法，也考虑到了承载，和流量重新路由。 （旁注：可以在这里用神经网络） 感谢 我看 ACO 。有什么比ACO更好地为这样的问题？ 右键的的 A * 算法找出最少的成本和
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哈密尔顿路径和欧拉路径的区别
能否有人告诉我哈密尔顿路径和欧拉路径之间的差异。他们似乎相似！ 解决方案 一个欧拉路径是穿越每条边恰好一次不重复，如果它在初始顶点结束那么它是一个欧拉循环的路径。 一个哈密尔顿路径，通过每一个顶点（注意不是每边）传递，只有一次，如果它在初始顶点结束那么它是一个汉密尔顿的周期。 在一个欧拉路径，你可以通过一个顶点超过一次。 在一个哈密尔顿路径，你可能无法通过，虽然所有的边缘。
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我怎么能证明与QUOT;六度＆QUOT的;概念编程？
我有2000万用户和连接的那些人之间的数据库。我如何证明“六度分离”概念的的概念，以最有效的方式编程？ 文章约六度分隔理论 链接> 解决方案 您只是想衡量直径图形。 这也正是度量，找出最间隔地连接节点之间的分离中的曲线图。 很多关于谷歌的算法，升压图表了。
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构造一个最小生成树覆盖的顶点的特定子集
我有一个无向，正边重图的（V，E）的对，我希望有一个最小生成树覆盖的一个子集的 K 的顶点的 V 的。 我不限制生成树的大小的 K 的顶点;而我很清楚的这的* K *顶点必须包含在MST。 从整个MST开始，我可以削减下来的边缘/节点，直到我得到的最小生成树包含所有的 K 的。 我可以用Prim算法来获取整个MST，并开始删除边/节点，而子集k的MST不被破坏;作为选择，我可以用弗洛伊德 -
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好的算法查找（稀疏）图的直径？
我有一个大，连接，稀疏图在邻接表的形式。我想找到两个顶点是，远越好，也就是说，图表和两个顶点的直径实现了。 我在两个无向和有向箱子感兴趣此问题，对于不同的应用。在定向的情况下，我当然关心执导的距离（最短定向路径从一个顶点到另一个）。 有没有比计算全对的更好的方法最短路径？ 修改的：通过“相距甚远越好”，我当然指的是“最长最短路径” - 即，最高在所有对的最短距离的顶点从一到其他 解决方案
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我如何才能找到100移动目标之间的最短路径？ （现场演示包括在内。）
背景 本图片说明了这个问题： 我可以控制的红圈。这些目标是蓝色的三角形。黑色箭头指示的方向，该目标将移动。 我要收集所有目标的步骤的最小数量。 每个转向我必须向前1步或左/右/向上或向下。 每个转向按在板上显示的方向上的目标，也将移动1步。 演示 我已经提出了这个问题的可玩演示在这里对谷歌应用程序引擎。 我会非常有兴趣，如果任何人都可以击败的目标分数，因为这将表明，我目前的算法是最
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算法找到'最大'独立设置在一个简单的图
在的话，可以有人张贴方向，争取找到了'最大'独立设置在一个简单的图？ 我读了一些东西ETH网站，说我们可以找到这样的O（N）通过简单地选择一个随机的顶点v比扫描休息，试图寻找是否有从v到其余的优势。 感谢 解决方案 是的，根据定义，最大indpendent组是其中没有更多的顶点可以在不违反“独立”条件下增加了一个独立设置的。 所以，刚刚好转的顶点，直到你可以挑不出更会给你一个极大独立集，
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使用Dijkstra的找到一个最小生成树？
Dijkstra的的通常用于找到在两个节点之间的最短距离图形。它可以用来寻找最小生成树？如果是这样，怎么样？ 编辑：这不是功课，但我想了解在一个旧练习考试的问题 解决方案 严格来说，答案是否定的。 Dijkstra算法发现2个顶点上的曲线图之间的最短路径。然而，一个非常小的变化的算法产生另一种算法，并有效地产生MST。 的算法设计手册是最好的书，我发现来回答类似这样的问题。
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生成一个大的随机平面图
什么是最有效的方式来产生一个大的（〜300K顶点）随机平面图形（“随机”在这里是指均匀分布）？ 解决方案 另一种可能性在于随机选择坐标，然后计算Delaunay三角网，这是一个平面图形（和外表美观大方为好）。请参阅
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Dijkstra算法背部追踪？
在 如果有什么路径1,3,6,5被证明是非常低的成本？例如，在3-6重量为1，并在6-5重量为2？ Dijkstra算法不会考虑这条道路，因为它只是看起来领先一步;它跳过节点3 是可以接受指定的参数，使算法看2,3,4 ...... n步提前选择每一个节点之前？我知道这可能炸掉计算时间，但只要节点不是非常密集的（即每个节点不超过3个或4个连接），这可以为我们特定的数据集提供的性能和最佳的解决方
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查找所有周期中无向图
如果我有一个无向图，我怎么能得到所有周期的列表？ 例如，从下面的图中，我希望循环： （A，B，D，E，C） （A，B，C） （B，D，E） 解决方案 您presumably只想要简单的周期（那些不重复的顶点），或者还有他们的无限数量。即使这样，也可以是循环的一个指数编号。也许，这是不是你真的想解决这个问题？
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查找所有可能的欧拉周期
我已经实现了一个算法来找到一个欧拉循环对于给定的起始顶点（使用DFS和移除参观边）无向图，但它总是返回只有一条路径。如何修改该算法来搜索所有可能的欧拉周期为一个顶点？ 下面是相关的code： 的typedef INT图[200] [200] //邻接矩阵 INT V，E; //顶点数，边数 ...... 无效DFS（图＆安培; G，INT X）{ INT I; 推（X）;
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非循环路径的所有节点
有一个算法或一组算法，将让你找到最短的步行距离从任意起始节点，这样每个节点被访问过的重量，无向图？这不是很旅行商，因为我不关心，如果一个节点被访问超过一次。 （它甚至没有如果你把它返回到开始关系 - 漫步者可以结束在一些遥远的节点，只要它是需要访问所有节点的最后一个），这不是很最小生成树，因为它可能是去甲 - >乙 - “ç - > A - > D的访问A，B，C和D（非唯一的）最短路径我的直觉说
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的边缘在Dijkstra算法松弛
这是什么 边的放松 的意思是图论的背景下？我碰到这个，而在Dijkstra算法单源最短路径学习了。 解决方案 这里的一个这也解释了缓和的概念的算法很好的说明。 的“松绑”的概念来自于估值之间的类比 最短路径和一个螺旋拉伸弹簧的长度，其中的 不用于COM pression。最初，最短成本 路径是高估了，比做伸出来的春天。由于短 路径被找到时，估计的成本降低，并且弹簧是 轻松。最终，最短路径
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什么是＆QUOT的意义;从不同的顶点链＆QUOT;在这个近邻算法？
下面的伪code是的的的算法设计手册的（第7页从的这个PDF ）。 这个例子是一个有缺陷的算法，但我还是真的想了解它： [...] A二FF erent想法可能是反复连接最接近的一对 终端的连接不会产生问题，如 premature终止循环。每个顶点开始作为其自身 单个顶点链。合并一切融合在一起之后，我们最终会 用含有所有点在它的单链。连接 网络最终两个端点给了我们一个周期。在执行过程中的任
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一个有趣的图形任务
目前有n个顶点的树。要求我们计算一个多集的S最小尺寸例如为每个边（u，v）的树中的以下中的至少一个成立： U＆的;小号 V＆中;小号 有至少两个顶点S中，其每一个是相邻的U或V S是一个多集，一个顶点可以是S中多次。 我的预感是如下。首先，我们考虑到以下事实：在最优解每个顶点S中最多两次。因此，我们可以在后序遍历树，并计算结果为3的情况下一个顶点不在最佳S，它在一次和它的在两次 不幸的是我
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