邻接表(单链表)详细分析,言简意赅

简介: 邻接表(单链表)详细分析,言简意赅

树和图都可以用到

🎆🎆🎆比如加入图的每一条边,就可以用这个方法 🎆🎆🎆

邻接表就是单链表,如果有n个结点,就开了n个单链表。

存储这个点可以走向哪里

邻接表可以存储有向图

image.png

使用邻接表时,一般选择头插法

🏳️‍🌈🏳️‍🌈🏳️‍🌈在上面的图片中。

🎆🎆🎆h[1]=3

🎆🎆🎆h[2]=1

🎆🎆🎆h[3]=4  

比如插入2→3的边,其实就插入3这个点

image.png

void add(int a, int b){
    e[idx] = b, ne[idx] = h[a], h[a] = idx++;
}

下面一段代码,是写这一类题经常用到的方法

 for(int i = h[a]; i != -1; i = ne[i]){
//h[a]是队头 -1是队尾  ne[i]是下一个点
}

Code over!

相关文章
|
自然语言处理 监控 数据挖掘
【Flink】Flink中的窗口分析
【4月更文挑战第19天】【Flink】Flink中的窗口分析
|
5月前
|
人工智能 Linux API
零基础阿里云部署OpenClaw全教程:轻量服务器+百炼大模型一键搭建与避坑指南
OpenClaw(社区昵称“小龙虾”,曾用名Clawdbot、Moltbot)是2026年主流的开源AI智能体执行框架,最大特点是**能听懂自然语言、完成真实任务**,可自动处理文件、执行代码、联网检索、收发消息、运行自动化流程,不再局限于单纯对话。对于零基础用户,最稳定、最简单的方式就是使用阿里云轻量应用服务器+官方预置镜像,搭配百炼平台提供的免费大模型额度,全程零代码、10分钟内即可拥有一台7×24小时在线的AI数字员工。
685 2
|
5月前
|
Linux API 网络安全
OpenClaw(Clawdbot)本地+阿里云部署实操:知识库搭建与大模型API对接全流程
在2026年的AI办公实践中,将本地分散的PDF、Markdown、Word等文档转化为可检索、可问答的智能知识库,成为提升工作效率的核心需求。但实际操作中,开发者常面临资料检索效率低、向量库搭建环境依赖复杂、大模型对接流程不清晰等问题。OpenClaw(原Clawdbot)作为轻量级的RAG(检索增强生成)框架,可实现本地文档的快速向量化、检索与问答闭环,同时支持本地多系统(MacOS/Linux/Windows11)与阿里云服务器部署,还能灵活对接阿里云千问系列大模型及免费的Coding Plan API,兼顾数据隐私性与AI问答能力。本文将详细拆解2026年OpenClaw的全平台部署步
3073 13
|
6月前
|
安全 API Docker
[大模型实战 02] 图形化的大模型交互: Open WebUI部署指南
本文教你用 Docker 一键部署 Open WebUI,为本地 Ollama 模型打造媲美 ChatGPT 的图形化界面:支持流畅对话、本地知识库(RAG)检索增强、自定义角色(Agent),全程私有化、零数据上传,10分钟即可启用!
|
5月前
|
JavaScript Linux API
OpenClaw“龙虾”干活指南!保姆级部署步骤(阿里云+本地)+ 免费多模型API+30个即用案例分享
2026年,OpenClaw(昵称“龙虾”)的热度持续攀升,成为开源AI智能体领域的现象级工具。但多数用户陷入“装而不用”的困境——跟风部署后,面对丰富的功能生态不知所措,最终让这个强大的自动化工具在设备中“吃灰”。核心问题并非OpenClaw能力不足,而是用户缺乏清晰的落地场景参考,不知道如何将其与日常工作、生活结合。
1622 4
|
6月前
|
人工智能 Linux 数据安全/隐私保护
2026零基础OpenClaw实战指南:阿里云+Docker部署+3分钟汉化,全中文AI助手轻松get
在AI自动化工具全面普及的2026年,OpenClaw(原Clawdbot、Moltbot)凭借“轻量化架构+全场景执行+高扩展性”的核心优势,成为个人办公与轻量团队协同的首选智能助手。它支持自然语言指令驱动,可轻松实现文件管理、联网搜索、代码生成、多平台联动等多元化操作,适配各类日常与办公场景。但原版OpenClaw的全英文界面,以及传统部署方式的复杂环境配置、依赖冲突等问题,让国内零基础新手望而却步。
2760 17
|
6月前
|
人工智能 安全 API
轻松部署OpenClaw,让AI无缝接入你的聊天软件
你是否想过,将像Pi这样聪明的AI助手直接“装进”WhatsApp或Telegram,在熟悉的聊天窗口里直接与它对话?这不再是一个幻想。通过一个名为OpenClaw的有趣开源项目,你可以在本地部署一个智能网关,让AI助手无缝接入你的日常通讯工具。本文将带你从零开始,三步完成部署,解锁一个触手可及的7x24小时智能伙伴。
|
存储 监控 大数据
阿里云实时计算Flink在多行业的应用和实践
本文整理自 Flink Forward Asia 2023 中闭门会的分享。主要分享实时计算在各行业的应用实践,对回归实时计算的重点场景进行介绍以及企业如何使用实时计算技术,并且提供一些在技术架构上的参考建议。
1846 7
阿里云实时计算Flink在多行业的应用和实践
|
存储 开发者
CodeWave智能开发平台--03--目标:应用创建--07供应商数据表格01
CodeWave智能开发平台--03--目标:应用创建--07供应商数据表格01
|
存储 缓存 NoSQL
希音面试:亿级用户 日活 月活,如何统计?(史上最强 HyperLogLog 解读)
本文详细介绍了如何使用Redis的各种数据结构(如Set、Bitmap、HyperLogLog)来统计网站的日活(DAU)和月活(MAU)用户数。作者通过实际案例和代码示例,系统地讲解了这些数据结构的原理和应用场景,特别是HyperLogLog在处理亿级用户数据时的优势。文章还深入解析了HyperLogLog的数学原理和底层数据结构,帮助读者更好地理解和应用这一高效的数据统计工具。此外,文章还提供了多个相关面试题和参考资料,适合准备面试的技术人员阅读。

热门文章

最新文章