importheapqdefprim(graph,start):num_nodes=len(graph)visited=[False]*num_nodesmin_heap=[(0,start,-1)]mst_cost=0mst_edges=[]whilemin_heap:weight,u,parent=heapq.heappop(min_heap)ifvisited[u]:continue

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edges=[("Pe","T",13),("Pe","N",68),("Pe","M",78),("Pe","L",51),("Pe","Pa",51),("T","N",68),("T","M

edges=[("Pe","T",13),("Pe","N",68),("Pe","M",78),("Pe","L",51),("Pe","Pa",51),("T","N",68),("T","M

六、设G=(V,E)

分类讨论：两种情况，一是有节点有两个父节点，二是头尾相连1structUnionFind{2vector<int>ancestor;34UnionFind(intn){5ancestor.resize(n);6for(inti=0;i<n;++i){7ancestor[i]=i;8}9}

>Problem:684.冗余连接题解：冗余连接(RedundantConnection)题目描述给定一棵包含n个节点的树（节点值为1到n），向树中添加一条边后形成一个图。你的任务是找出一条可以删除的边，使得删除后剩余部分仍然是一棵有n个节点的树。如果有多个答案，返回在输入数组edges中

点击查看代码importnetworkxasnximportmatplotlib.pyplotaspltG=nx.DiGraph()G.add_nodes_from([1,2,3,4,5,6])edges_with_weights=[(1,3,3),(2,1,7),(2,3,1),(3,4,8),(4,1,12),(5,4,9),(5,6,3),(6,2,1)]G.add_weighted_edges_from(edges_with_weights)pos=

非赋权图：importnetworkxasnximportmatplotlib.pyplotaspltG=nx.Graph()nodes=['v1','v2','v3','v4','v5','v6']G.add_nodes_from(nodes)edges=[('v1','v2'),('

6.1（1）importnetworkxasnximportmatplotlib.pyplotaspltG=nx.Graph()nodes=['v1','v2','v3','v4','v5','v6']G.add_nodes_from(nodes)edges=[('v1','v2'),('

冗余连接题目链接/文章讲解：代码随想录importjava.util.Scanner;publicclassMain{privateintnumberOfNodes;//节点数量privateint[]parent;//存储每个节点的父节点//构造函数初始化并查集publicMain(intsize){numberOfNod

684.冗余连接题干树可以看成是一个连通且无环的无向图。给定往一棵n个节点(节点值1～n)的树中添加一条边后的图。添加的边的两个顶点包含在1到n中间，且这条附加的边不属于树中已存在的边。图的信息记录于长度为n的二维数组edges，edges[i]=[ai,bi]表示图中在a

importnetworkxasnximportmatplotlib.pyplotaspltG=nx.Graph()G.add_nodes_from([1,2,3,4,5,6])edges=[(1,2),(1,3),(1,4),(2,3),(2,6),(3,4),(4,5),(5,6)]G.add_edges_from(edges)pos=nx.spring_layout(G)nx.draw(G,pos,with_label

本文涉及知识点C++图论C++DFSLeetCode1443.收集树上所有苹果的最少时间给你一棵有n个节点的无向树，节点编号为0到n-1，它们中有一些节点有苹果。通过树上的一条边，需要花费1秒钟。你从节点0出发，请你返回最少需要多少秒，可以收集到所有苹果，并回到节点0。无向

inner_edges（ctx_edges）会包含全局节点的部分第一部分即使E3-E3和Antibody-Antibody还有三个是我之前忽略了的在这里，每个蛋白质的3个全局节点分别代表抗原、重链和轻链的全局信息。让我们逐步解析global_normal、global_global和seq_edges的含义，以及它们的构建逻辑。1.

最小生成树：能够连接所有点的最小边权之和，但是任意两点之间的距离不一定最短（与最短路区别）Prim算法：算法思路大致和dijkstra算法一致，只是dist不是距离源点的距离了，而是距离集合的距离（单独的一条边权）kruskal算法：先对边进行排序，利用并查集判断是否所有边都加进来了，由于已经排好序了，加

efX(n):#差分方程的解return2*(-1)**(n+1)n_values=[0,1,2,3,4,5]forninn_values:print(f"X({n})={X(n)}")print("学号：3028")importnetworkxasnxG=nx.DiGraph()foriinrange(1,7):G.add_node(i)edges=[(1,2),(1,4

五、请稍微修改Bellman-Ford算法，使其能够在〇(nm)时间内解决由n个未知变量和m个约束条件所构成的差分约束系统问题。如果要写代码，请用go语言。文心一言：Bellman-Ford算法本身就是一个用于解决差分约束系统问题的经典算法，其时间复杂度为

图论day61：最小生成树|最小生成树理论基础：prim算法、kruskal算法（思维导图版）、53.寻宝（卡码网第七期模拟笔试）最小生成树理论基础（思维导图版）53.寻宝（卡码网第七期模拟笔试）1.prim法2.kruskal法最小生成树理论基础（思维导图版）53.寻宝（卡码网第七期模拟笔试）题目描述在

EdgeGroups#树形结构#组合数学#树形dp题目描述Givenanundirectedconnectedgraphofnnnverticesandn

1.题目基本信息1.1.题目描述给你一个n个点的带权无向连通图，节点编号为0到n-1，同时还有一个数组edges，其中edges[i]=[fromi,toi,weighti]表示在fromi和toi节点之间有一条带权无向边。最小生成树(MST)是给定图中边的一个子集，它连接了所有节点且没有环，而且这些边

edges=[("Pe","T",13),("Pe","N",68),("Pe","M",78),("Pe","L",51),("Pe","Pa",51),("T","N",68),("T","M

importheapqdefprim(graph,start):num_nodes=len(graph)visited=[False]*num_nodesmin_heap=[(0,start,-1)]mst_cost=0mst_edges=[]whilemin_heap:weight,u,parent=heapq.heappop(min_heap)ifvisited[u]:continue

点击查看代码edges=[("Pe","T",13),("Pe","N",68),("Pe","M",78),("Pe","L",51),("Pe","Pa",51),("T",