图论算法(最短路、网络流、二分图)

简介: 图论算法(最短路、网络流、二分图)

介绍

1. 最短路算法

最短路算法是一类用于在加权有向图中搜索从起点到终点最短路径(或距离)的算法。其中最为经典的算法为 Dijkstra 和 Bellman-Ford 算法,分别适用于没有负权边和存在负权边的情况。此外,还有 Floyd-Warshall 算法,它适用于解决所有节点对之间的最短路问题。最短路算法在计算机网络、路径规划、交通流量控制等领域有着广泛应用。其实还有A*算法,只不过那个在游戏领域用的比较多

2. 网络流算法

网络流算法是用于解决最大流和最小割问题的一种算法家族。最经典的算法有 Ford-Fulkerson 算法和 Edmonds-Karp 算法,它们都使用了增广路思想来不断增加流量,直到达到最大流或最小割。网络流算法广泛应用于资源分配、流量控制、匹配问题等领域。

3. 二分图算法

二分图算法是一类用于处理二分图的算法,其中包括最大匹配、最小点覆盖和最大独立集等问题。常见的算法包括 Hopcroft-Karp 算法、匈牙利算法、KM 算法等。二分图算法主要应用于稳定婚姻问题、职工情感调配问题、数据匹配等领域。

举例

1. 最短路算法

最短路问题-CSDN博客

2. 网络最大流算法

网络流问题-CSDN博客

3. 二分图算法

二部图问题-CSDN博客


相关文章
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
深度学习入门:理解神经网络与反向传播算法
【9月更文挑战第20天】本文将深入浅出地介绍深度学习中的基石—神经网络,以及背后的魔法—反向传播算法。我们将通过直观的例子和简单的数学公式,带你领略这一技术的魅力。无论你是编程新手,还是有一定基础的开发者,这篇文章都将为你打开深度学习的大门,让你对神经网络的工作原理有一个清晰的认识。
|
23天前
|
机器学习/深度学习 算法 Serverless
基于WOA-SVM的乳腺癌数据分类识别算法matlab仿真,对比BP神经网络和SVM
本项目利用鲸鱼优化算法(WOA)优化支持向量机(SVM)参数,针对乳腺癌早期诊断问题,通过MATLAB 2022a实现。核心代码包括参数初始化、目标函数计算、位置更新等步骤,并附有详细中文注释及操作视频。实验结果显示,WOA-SVM在提高分类精度和泛化能力方面表现出色,为乳腺癌的早期诊断提供了有效的技术支持。
|
11天前
|
机器学习/深度学习 算法 信息无障碍
基于GoogleNet深度学习网络的手语识别算法matlab仿真
本项目展示了基于GoogleNet的深度学习手语识别算法,使用Matlab2022a实现。通过卷积神经网络(CNN)识别手语手势,如"How are you"、"I am fine"、"I love you"等。核心在于Inception模块,通过多尺度处理和1x1卷积减少计算量,提高效率。项目附带完整代码及操作视频。
|
14天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于深度学习网络的宝石类型识别算法matlab仿真
本项目利用GoogLeNet深度学习网络进行宝石类型识别,实验包括收集多类宝石图像数据集并按7:1:2比例划分。使用Matlab2022a实现算法,提供含中文注释的完整代码及操作视频。GoogLeNet通过其独特的Inception模块,结合数据增强、学习率调整和正则化等优化手段,有效提升了宝石识别的准确性和效率。
|
20天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于贝叶斯优化CNN-GRU网络的数据分类识别算法matlab仿真
本项目展示了使用MATLAB2022a实现的贝叶斯优化、CNN和GRU算法优化效果。优化前后对比显著,完整代码附带中文注释及操作视频。贝叶斯优化适用于黑盒函数,CNN用于时间序列特征提取,GRU改进了RNN的长序列处理能力。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 关系型数据库
基于PSO-SVM的乳腺癌数据分类识别算法matlab仿真,对比BP神经网络和SVM
本项目展示了利用粒子群优化(PSO)算法优化支持向量机(SVM)参数的过程,提高了分类准确性和泛化能力。包括无水印的算法运行效果预览、Matlab2022a环境下的实现、核心代码及详细注释、操作视频,以及对PSO和SVM理论的概述。PSO-SVM结合了PSO的全局搜索能力和SVM的分类优势,特别适用于复杂数据集的分类任务,如乳腺癌诊断等。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
深入理解机器学习算法:从线性回归到神经网络
深入理解机器学习算法:从线性回归到神经网络
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于Python深度学习的【垃圾识别系统】实现~TensorFlow+人工智能+算法网络
垃圾识别分类系统。本系统采用Python作为主要编程语言,通过收集了5种常见的垃圾数据集('塑料', '玻璃', '纸张', '纸板', '金属'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对图像数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型文件。然后使用Django搭建Web网页端可视化操作界面,实现用户在网页端上传一张垃圾图片识别其名称。
79 0
基于Python深度学习的【垃圾识别系统】实现~TensorFlow+人工智能+算法网络
|
27天前
|
JSON 算法 数据挖掘
基于图论算法有向图PageRank与无向图Louvain算法构建指令的方式方法 用于支撑qwen agent中的统计相关组件
利用图序列进行数据解读,主要包括节点序列分析、边序列分析以及结合节点和边序列的综合分析。节点序列分析涉及节点度分析(如入度、出度、度中心性)、节点属性分析(如品牌、价格等属性的分布与聚类)、节点标签分析(如不同标签的分布及标签间的关联)。边序列分析则关注边的权重分析(如关联强度)、边的类型分析(如管理、协作等关系)及路径分析(如最短路径计算)。结合节点和边序列的分析,如子图挖掘和图的动态分析,可以帮助深入理解图的结构和功能。例如,通过子图挖掘可以发现具有特定结构的子图,而图的动态分析则能揭示图随时间的变化趋势。这些分析方法结合使用,能够从多个角度全面解读图谱数据,为决策提供有力支持。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【车辆车型识别】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
车辆车型识别,使用Python作为主要编程语言,通过收集多种车辆车型图像数据集,然后基于TensorFlow搭建卷积网络算法模型,并对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型文件。再基于Django搭建web网页端操作界面,实现用户上传一张车辆图片识别其类型。
85 0
【车辆车型识别】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+算法模型