状压dp本身没啥可说的,这玩意主打一个技巧多。技巧1下面是一个用于枚举某个二进制数所表示集合的子集的二进制形式的代码。//S为二进制数for(intx=S;x;x=S&(x-1))cout<<x<<"";技巧2用一切方式避免直接进行严格\(O(n^2)\)的枚举，可以尝试用一些方式避开，如维护各个状态所

Description给\(n\)点\(m\)边的无向图，\(L\)，\(s\)，\(t\)。修改\(m\)条边中边为\(0\)的边，使满足\(s,t\)的最短路长度是\(L\)，且输出答案的时候边为\(0\)的边的权值必须在\([1,10^{18}]\)内。Solution考虑怎么判有无解。容易发现将所有未知边边权设为\(10^{18}\)，

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

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

算法初看题面没有思路,考虑使用数学语言表示注意本题最重要的信息是发现路径为一个环给你一张\(n\)点\(m\)边的有向图，第\(i\)个点点权为\(F_i\),第\(i\)条边边权为\(T_i\)找一个环,设环上的点组成的集合为\(S\),环的边组成的集合为\(E\),令\[\frac{\sum_

简介：本文从Graph讲到Session，同时讲解了tf.constant创建tensor的用法和variable需要初始化的知识点，可以给你打好一个学习Tensorflow的基础。本文都是基于TensorFlow1.14.0的版本下运行。本专栏将会系统的讲解TensorFlow在1.14.0版本下的各种用法并且会讲解各种常用的神经网

小清新图论题。题目大概说了个关于hall定理的东西，不多赘述了。先处理NO，这是好处理的，在跑匈牙利的时候如果失配那就把增广到的点集输出即可。然后处理YES，注意到两个紧密的集合合并还是紧密的集合。那么我们考虑对每个左部点\(u\)找到最小的包含他的紧密的集合\(S_u\)，这个

所有可达路径文章链接：https://programmercarl.com/kamacoder/0098.所有可达路径.html#本题代码题目链接：https://kamacoder.com/problempage.php?pid=1170#include<iostream>#include<vector>usingnamespacestd;//全局路径vector<vector<int>>paths;vector<in

考虑先分析最后的图会长成什么样。因为每个点都只会连出一条有向边，且最后还能走回自己。所以可以知道的是图会有许多个环来组成，且每个环都无交。但是这个判定条件明显不是很优秀，考虑继续转化。考虑到对于一个有向环，每个点的出度和入度都需要为\(1\)。那么出度为\(1\)题目

别忘了请点个赞+收藏+关注支持一下博主喵！！！1. 图的定义和术语1.1图的定义**图（Graph）**是由顶点（Vertex）和边（Edge）组成的一个集合，可以表示顶点之间的关系。通常，图可以表示为G=(V,E)G=(V,E)G=(V,E)，其中：VVV是顶点集合，表示图中的所有顶点。EEE是边集合，表示图中顶点之间的连接

LangGraph作为一个强大的图结构程序设计工具，提供了许多高级特性来支持复杂的AI应用开发。本文将深入探讨LangGraph的一些关键概念和注意事项，帮助开发者更好地利用这个工具。1.数据状态与归纳函数在LangGraph中，理解数据状态的处理方式至关重要。默认情况下，节点返回的字典数据会

一、LangGraph的检查点机制检查点机制是LangGraph中一个强大的功能，它允许我们在图执行的特定点暂停处理，保存状态，并在需要时恢复。1.1检查点的基本概念检查点本质上是图执行过程中的一个快照，包含了当前的状态信息。这对于长时间运行的任务、需要人工干预的流程，或者需要断点续传

一、子图架构概述子图（Subgraph）是LangGraph中一个强大的特性，它允许我们将复杂的工作流程分解成更小、更易管理的组件。通过子图，我们可以实现模块化设计，提高代码的可重用性和可维护性。1.1子图的基本概念子图本质上是一个完整的图结构，可以作为更大图结构中的一个节点使用。它具

Thegraph2dotprogramincludedintheFFmpegtoolsdirectorycanbeusedtoparseafiltergraphdescriptionandissueacorrespondingtextualrepresentationinthedotlanguage.Invokethecommand:graph2dot-htoseehowtousegraph2dot.Youcanthenpas

 题目要求的是最远的两个节点的距离，即求树的直径（树中所有最短路径距离的最大值即为树的直径 求树的直径有两种做法，两次bfs（或者dfs），另一种是用树形DP本文用两次DFS实现#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;intn,u,v;vector<int>graph[50005];vector<bool>vi

五、设G=(V,E)

标题：Java深度优先搜索（DFS）算法实现引言：深度优先搜索（Depth-FirstSearch，DFS）是一种常用的图遍历算法，它通过递归地遍历图中的每个顶点，来寻找特定的路径或解决某些问题。本篇博客将介绍如何用Java语言实现深度优先搜索算法。算法思想：深度优先搜索算法的基本思想是先访问一个

目录1.图2.图的结构体定义3.图的初始化4.添加顶点、删除顶点4.1添加顶点4.2删除顶点5.添加边、删除边5.1添加边5.2删除边6.打印图7.main函数在生命旅途中，我们就像是一个个节点，被无数看不见的边相连。每一次的相识与相离，都在这张巨大的网络图中留下独特的印记。1.图图（graph）是一

文本到图谱的转换是一个具有技术挑战性的研究领域，其核心任务是将非结构化文本数据转换为结构化的图谱表示。这种技术虽然由来已久，但随着大型语言模型(LLMs)的发展，其应用范围得到了显著扩展，并逐渐成为主流技术方案之一。上图展示了信息抽取过程中文本到知识图谱的转换。图左侧展

 在queue中用结束标识来节约队列空间。也可以用vector来实现队列，用[left,right]控制队列。1#include<bits/stdc++.h>2usingnamespacestd;3intn,m,c;4vector<int>graph[1005];5vector<bool>visited(1005,false);6vector<int>level(1005,0);7queu

 因为有重复数据，所以不得不等输入完以后再进行有向图的遍历。1#include<bits/stdc++.h>2usingnamespacestd;3intn,m;4set<int>graph[1005];5vector<bool>visited(1005,false);6vector<pair<int,int>>degree(1005,make_pair(0,0));//(入度，出度)

在VisualStudioCode的GitGraph扩展中，不同颜色的线条通常用于表示Git分支和合并的状态。具体颜色的含义可能会有所不同，但一般来说，以下是一些常见的颜色及其代表的含义：常见颜色及其含义1.蓝色:2.通常表示主分支（如main或master）的提交记录。这条线显示了主要开发线的演

MindSearch允许llm生成类似jupyternotebook的代码片段自主的规划搜索路径，形成搜索图可以自由的控制最大迭代步数，这种灵活的特性使得的MindSearch搜索效果相比写死的代码要效果好很多。MindSearch代码不多，但是调用很复杂，不行请看这个时序图，请格外关注WebSearchGraph和MindSearch