graph-algorithm

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我有一個雙向圖。我將引用相應不相交集合的紅色節點和黑色節點。我想知道如何找到一個連接誘導子最大化的紅色節點，同時確保在所有子黑色結點有新價小於或等於二，「誘導」裝置的數量如果兩個節點連接在原始圖中並且都存在於子圖中，那麼它們之間的邊將自動包含在內。最後我想介紹一下非負邊緣權重。這可以歸結爲標準圖算法嗎？希望有一個已知的複雜性和簡單的實施。貪婪地生長子圖顯然是可能的。但這是最好的嗎？

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如何糾正錯誤'AttributeError：'dict_keys'對象沒有屬性'remove''？

我正在嘗試使用dijkstra算法的最短路徑查找器，但它似乎不工作。無法弄清楚問題所在。這裏是代碼和錯誤消息。（我正在Python的3.5 https://www.youtube.com/watch?v=LHCVNtxb4ss） graph = { 'A': {'B': 10, 'D': 4, 'F': 10}, 'B': {'E': 5, 'J': 10, 'I': 17}

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格拉夫檢查是否路徑三個節點

問題之間存在被以下我們必須找到至C這會突破下面的示例曲線圖甲 -G-F- 乙 -L- Ç節點B或從A路徑。現在實現從A到C很容易使用BFS，但我不知道如何確保這條路徑通過B？

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L * u * v *增加圖像的亮度？

我想通過使用RGB到HSI/HSB增加I或B來增加圖像的亮度，然後將圖像轉換回HSI/HSB到RGB。然後我發現了這個 To use perceptually-based systems like Luv* and Lab*, HSB and HLS should be abandoned 我現在很困惑，我只需要增加亮度。

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NetworkX不對稱權重

使用networkX來調用端點之間的所有最短路徑。在一個示例拓撲像graph1，其中權重是不對稱的R1 <之間 - > R2，我希望看到從R1只有一個最短路徑R3，但是我看到兩（見下文）。我的目標是複製像OSPF或IS-IS那樣的協議。有什麼辦法可以達到這個目的嗎？（度量/權重不能被修改，是直接從路由器獲得）實施例： >>> from networkx import nx >>> gr

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用有向圖的網絡計算最大流量值

我有一個有27000個弧的定向網絡，每個都有一個重量。隨着代碼： G=nx.Graph(G) nx.maximum_flow(G,'CHN',"CHL") 我得到的錯誤： NetworkXUnbounded: Infinite capacity path, flow unbounded above. 有誰知道如何獲得最大流量值？順便說一句，當我運行：G.edges(data=True)，

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在three.js網格上查找最短路徑？

我想用three.js所創建的應用程序，用戶可以在繪製多邊形（當然，實際上，面對環）上的網格。用戶會選擇面A和使用他們的鼠標和raycaster B，然後我想找到所有的A和B之間的最短路徑的面孔和它們上色。是否有任何內置的實用工具，這將有助於這一點，或任何實例使用？我還沒有發現任何所以，除非你能不能告訴我的東西，我會實現最短路徑算法自己...我想我必須開始創建從threejs幾何鄰接表。

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算法匹配一個圖形

如果我們具有與邊連接（如使用街道的交叉）的節點的數量，並且每個節點具有0至3的邊緣的值具有值0。現在我想寫一個算法，該算法將節點的值分配給值邊緣，因此在算法終止後，所有節點的值都爲0，並且所有邊的值爲< = 1. 例如，給定此圖：我想製作此圖：。我的解決方案：我所定義的數據類型隧道和街道： public class Crossing{ int value; } publi

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查找N點數據集中跨越5個點的最大總距離

我試圖解決的問題涉及大約5000個GPS點的數據集，以及在該數據集內找到導致總距離最大的5個點的任務。（注意，開始和結束不一定在同一地點）天真的解決辦法是遍歷所有的點數據集中，直到最大總距離爲五個嵌套循環發現，但這是不切實際鑑於距離計算是有點慢： for (i = 0; i < points.length; i++) { pointA = points[i]; for (

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Ford-Fulkerson方法中的修改

我想在流網絡G中的所有最小切割中找到包含最小邊數的積分容量。我們怎樣才能修改G的能力，以創建一個新的流網絡G「中的任何最低切G」是G. 來源與邊緣的最小數量的削減最低 - Cormen