当前位置: 首页 > news >正文

珠海建设局网站/如何做一个自己的网页

珠海建设局网站,如何做一个自己的网页,全球外贸网站制作教程,wordpress 标签 图片 alt前言: 图的基本概念: 若想简单绘制图可以利用此网站: 左上角Undirected/Directed是无向图/有向图 左边 0-index ,1-index为0下标,1下标。 Node Count为节点个数 Graph Data:最初尾节点的名称&#xff…

前言:

 

图的基本概念:

若想简单绘制图可以利用此网站:

左上角Undirected/Directed是无向图/有向图  

左边 0-index ,1-index为0下标,1下标。

Node Count为节点个数

Graph Data:最初尾节点的名称(一个数据)

          相连两节点的名称与两节点连线的权重(三个数据)

利用matlab制作 “图”:

Graph中的s,t指的图中顶点的名称,而且元素数量必须相同,s和t对应位置的数据会在构中相连。

注意事项:

  1. 在结点名称中若我们使用的是字符串,需要用大括号{},中间的字符名称需要用 ‘’引起。

2.若结点名为常数,这些结点必须都是从1开始的正整数。

Graph中的第三个元素为权重,权重对应的则是节点之间相连的线。

Matlab中的有向图:

函数为:digraph()

无向图的权重邻接矩阵:

有向图的权重邻接矩阵:

求最小路径的算法:迪杰斯特拉算法:

博主之前在学习数据结构的时候创作过一篇关于迪杰斯特拉的文章:数据结构 -最短路径dijkstra(迪杰斯特拉)算法讲解及代码实现_地杰斯特拉_Wei&Yan的博客-CSDN博客可以参考里面的内容。

迪杰斯特拉的缺点:

如何修复该缺点:

什么是负权回路?

(注意无向图中的一条负权边也属于负权回路,如下图中结点3与结点2之间权重为-2的回路。)

在matlab中有计算最短路径的函数:

Shortserpath(图名称,起始节点,终点结点)

 

在图中高亮出图的最短路径

Highlight(plot的变量名,shortestpath中接受的P,‘EdgeColor’,‘颜色’)

返回任意两点的距离矩阵

找给定范围内所有的点:

课后作业:

只需要找出最短路径和长度即可。(最好可以将最短路径)    

参考代码: 

%创建图的顶点和边
s = {'v1','v1','v1','v2','v3','v3','v4','v5','v5','v5','v5','v6','v6','v7','v9','v9'};
t = {'v4','v2','v3','v5','v4','v2','v6','v4','v6','v7','v8','v5','v7','v8','v5','v8'};
w = [1,6,3,1,2,2,10,6,4,3,6,10,2,4,2,3];
G = digraph(s,t,w);
myplot = plot(G,'EdgeLabel',G.Edges.Weight,'LineWidth',2);%求出最短路径
[P,d] = shortestpath (G,'v1','v8')
highlight (myplot,P,'EdgeColor','red')

博主曾经也写过一篇关于数据结构图的博客 :图的基本概念和术语_Wei&Yan的博客-CSDN博客

相关文章:

【数学建模】-- Matlab中图的最短路径

前言: 图的基本概念: 若想简单绘制图可以利用此网站: 左上角Undirected/Directed是无向图/有向图 左边 0-index ,1-index为0下标,1下标。 Node Count为节点个数 Graph Data:最初尾节点的名称&#xff…...

中国月入过万的人多不多

Q:中国月入过万的人多不多 单从这个问题来看,这是个费米问题啊: 估算中国月入过万的有多少人? 要解决费米问题,其实也很好办,就是逻辑拆解,这篇文章也分为3个部分,先从公开数据中估…...

苹果电脑图像元数据编辑器:MetaImage for Mac

MetaImage for Mac是一款功能强大的照片元数据编辑器,它可以帮助用户编辑并管理照片的元数据信息,包括基本信息和扩展信息。用户可以根据需要进行批量处理,方便快捷地管理大量照片。 MetaImage for Mac还提供了多种导入和导出格式&#xff0…...

BeanUtils.copyProperties() 详解

BeanUtils.copyProperties会进行类型转换; BeanUtils.copyProperties方法简单来说就是将两个字段相同的对象进行属性值的复制。如果 两个对象之间存在名称不相同的属性,则 BeanUtils 不对这些属性进行处理,需要程序手动处理。 这两个类在不同…...

基于CentOS 7构建LVS-DR集群

DIPVIPRIPClient192.169.41.139 LVS 192.168.41.134192.169.41.10RS1192.168.41.135RS2192.168.41.138 要求: node4为客户端,node2为LVS,node3和node4为RS。 1.配置DNS解析(我这里使用本地解析) 192.168.41.134 www.y…...

openEuler-OECA考试报名火热开启,尊享半价优惠 作者:HopeInfra 发布时间:2023-08-10

近日,润和软件人才评定报名系统已成功上线运行,现openEuler-OECA人才评定考试报名优惠活动火热开启,欢迎大家报名咨询! 关于openEuler人才评定 随着openEuler及其发行版本在各个行业使用量逐年增多,相关人才的评定诉求…...

侯捷 C++面向对象编程笔记——10 继承与虚函数

10 继承与虚函数 10.1 Inheritance 继承 语法::public base_class_name public 只是一种继承的方式,还有protect,private 子类会拥有自己的以及父类的数据 10.1.1 继承下的构造和析构 与复合下的构造和析构相似 构造是由内而外 Container …...

mysql日期函数(查询最近n(天/月/年)、计算日期之间的天数等)

mysql日期函数 目录 mysql查询最近一个月数据返回当前日期和时间将字符串转变为日期日期 d 减去 n 天后的日期计时间差,返回 datetime_expr2 − datetime_expr1 的时间差算查询当天数据 ADDDATE(d,n)计算起始日期 d 加上 n 天的日期 SELECT ADDDATE("2017-06…...

通过anvt X6和vue3实现图编辑

通过anvt X6 X6地址&#xff1a;https://x6.antv.antgroup.com/tutorial/about&#xff1b; 由于节点比较复杂&#xff0c;使用vue实现的节点&#xff1b; x6提供了一个独立的包 antv/x6-vue-shape 来使用 Vue 组件渲染节点。 VUE3的案例&#xff1a; <template><div…...

win2012 IIS8.5 安装PHP教程,一些版本不能用

因为一直用win2003IIS6.0PHP的环境&#xff0c;所以搭建PHP自认为非常熟悉了&#xff0c;但是最近在搭建win2012IIS8.5PHP的环境时&#xff0c;我遇到了一些问题&#xff0c;经过4个小时的折腾&#xff0c;终于搞定了&#xff0c;本文记录一些经验&#xff0c;可能不少朋友也会…...

sqlalchemy执行原生sql

# 有的复杂sql 用orm写不出来---》用原生sql查询 # 原生sql查询&#xff0c;查出的结果是对象 # 原生sql查询&#xff0c;查询结果列表套元组 准备工作 from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship from sqlalchemy import create_engineengine create_engine(&…...

Python-OpenCV中的图像处理-图像平滑

Python-OpenCV中的图像处理-图像平滑 图像平滑平均滤波高斯模糊中值模糊双边滤波 图像平滑 使用低通滤波器可以达到图像模糊的目的。这对与去除噪音很有帮助。其实就是去除图像中的高频成分&#xff08;比如&#xff1a;噪音&#xff0c;边界&#xff09;。所以边界也会被模糊…...

Mongoose http server 例子

今天抽了点时间看了一下 mongoose的源码&#xff0c; github 地址&#xff0c;发现跟以前公司内部使用的不太一样&#xff0c;这里正好利用其 http server 例子来看一下。以前的 http message 结构体是这样的&#xff1a; /* HTTP message */ struct http_message {struct mg_…...

1、初识HTML

1、初识HTML 前端就是写一些基本的页面&#xff0c;HTML即超文本标记语言&#xff1a;Hyper Text Markup Language&#xff0c;超文本包括&#xff0c;文字、图片、音频、视频、动画等&#xff0c;HTML5&#xff0c;提供了一些新的元素和一些有趣的新特性&#xff0c;同时也建…...

线性代数(三) 线性方程组

前言 如何利用行列式&#xff0c;矩阵求解线性方程组。 线性方程组的相关概念 用矩阵方程表示 齐次线性方程组&#xff1a;Ax0&#xff1b;非齐次线性方程组&#xff1a;Axb. 可以理解 齐次线性方程组 是特殊的 非齐次线性方程组 如何判断线性方程组的解 其中R(A)表示矩阵A的…...

Apoll 多项式规划求解

一、纵向规划 void QuarticPolynomialCurve1d::ComputeCoefficients(const float x0, const float dx0, const float ddx0, const float dx1,const float ddx1, const float p) {if (p < 0.0) {std::cout << "p should be greater than 0 at line 140." &…...

ssm亚盛汽车配件销售业绩管理统源码和论文PPT

ssm亚盛汽车配件销售业绩管理统源码和论文PPT007 开发工具&#xff1a;idea 数据库mysql5.7(mysql5.7最佳) 数据库链接工具&#xff1a;navcat,小海豚等 开发技术&#xff1a;java ssm tomcat8.5 研究的意义 汽车配件销售类企业近年来得到长足发展,在市场份额不断扩大同时…...

发布属于自己的 npm 包

1 创建文件夹&#xff0c;并创建 index.js 在文件中声明函数&#xff0c;使用module.exports 导出 2 npm 初始化工具包&#xff0c;package.json 填写包的信息&#xff08;包的名字是唯一的&#xff09; npm init 可在这里写包的名字&#xff0c;或者一路按回车&#xff0c;后…...

Redis主从复制和哨兵架构图,集成Spring Boot项目实战分享

目录 1. Redis 主从复制2. Redis 哨兵架构3. 集成spring boot项目案列 Redis 主从复制和哨兵架构是 Redis 集群的重要组成部分&#xff0c;用于提高 Redis 集群的可用性和性能。以下是 Redis 主从复制和哨兵架构的详细介绍&#xff0c;包括架构图和 Java 代码详解。 1. Redis …...

java中try-with-resources自动关闭io流

文章目录 java中try-with-resources自动关闭io流0 简要说明try-with-resources java中try-with-resources自动关闭io流 0 简要说明 在传统的输入输出流处理中&#xff0c;我们一般使用的结构如下所示&#xff0c;使用try - catch - finally结构捕获相关异常&#xff0c;最后不…...

Games101学习笔记 -光栅化

光栅化 经过MVP矩阵和视口变换后&#xff0c;我们就可以从相机的角度看到一个和屏幕大小一致的二维平面。 那么把这个看到的二维平面应用到我们的屏幕上的过程就是光栅化。在这儿我们需要补充一个概念-像素&#xff1a; 像素&#xff1a; 一个二位数组&#xff0c;数组中每个…...

Pytorch量化之Post Train Static Quantization(训练后静态量化)

使用Pytorch训练出的模型权重为fp32&#xff0c;部署时&#xff0c;为了加快速度&#xff0c;一般会将模型量化至int8。与fp32相比&#xff0c;int8模型的大小为原来的1/4, 速度为2~4倍。 Pytorch支持三种量化方式&#xff1a; 动态量化&#xff08;Dynamic Quantization&…...

Sql奇技淫巧之EXIST实现分层过滤

在这样一个场景&#xff0c;我 left join 了很多张表&#xff0c;用这些表的不同列来过滤&#xff0c;看起来非常合理 但是出现的问题是 left join 其中一张或多张表出现了笛卡尔积&#xff0c;且无法消除 FUNCTION fun_get_xxx_helper(v_param_1 VARCHAR2,v_param_2 VARCHAR2…...

Linux下升级jdk1.8小版本

先输入java -version 查看是否安装了jdk java -version &#xff08;1&#xff09;如果没有返回值&#xff0c;直接安装新的jdk即可。 &#xff08;2&#xff09;如果有返回值&#xff0c;例如&#xff1a; java version "1.8.0_251" Java(TM) SE Runtime Enviro…...

【Mysql】数据库基础与基本操作

&#x1f307;个人主页&#xff1a;平凡的小苏 &#x1f4da;学习格言&#xff1a;命运给你一个低的起点&#xff0c;是想看你精彩的翻盘&#xff0c;而不是让你自甘堕落&#xff0c;脚下的路虽然难走&#xff0c;但我还能走&#xff0c;比起向阳而生&#xff0c;我更想尝试逆风…...

87 | Python人工智能篇 —— 机器学习算法 决策树

本教程将深入探讨决策树的基本原理,包括特征选择方法、树的构建过程以及剪枝技术,旨在帮助读者全面理解决策树算法的工作机制。同时,我们将使用 Python 和 scikit-learn 库演示如何轻松地实现和应用决策树,以及如何对结果进行可视化。无论您是初学者还是有一定机器学习经验…...

【计算机视觉】干货分享:Segmentation model PyTorch(快速搭建图像分割网络)

一、前言 如何快速搭建图像分割网络&#xff1f; 要手写把backbone &#xff0c;手写decoder 吗&#xff1f; 介绍一个分割神器&#xff0c;分分钟搭建一个分割网络。 仓库的地址&#xff1a; https://github.com/qubvel/segmentation_models.pytorch该库的主要特点是&#…...

解析湖仓一体的支撑技术及实践路径

自2021年“湖仓一体”首次写入Gartner数据管理领域成熟度模型报告以来&#xff0c;随着企业数字化转型的不断深入&#xff0c;“湖仓一体”作为新型的技术受到了前所未有的关注&#xff0c;越来越多的企业视“湖仓一体” 为数字化转型的重要基础设施。 01 数据平台的发展历程…...

40.利用欧拉法求解微分方程组(matlab程序)

1.简述 求解微分方程的时候&#xff0c;如果不能将求出结果的表达式&#xff0c;则可以对利用数值积分对微分方程求解&#xff0c;获取数值解。欧拉方法是最简单的一种数值解法。前面介绍过MATLAB实例讲解欧拉法求解微分方程&#xff0c;今天实例讲解欧拉法求解一阶微分方程组。…...

OpenAI-Translator 实战总结

最近在极客时间学习《AI 大模型应用开发实战营》&#xff0c;自己一边跟着学一边开发了一个进阶版本的 OpenAI-Translator&#xff0c;在这里简单记录下开发过程和心得体会&#xff0c;供有兴趣的同学参考 功能概览 通过openai的chat API&#xff0c;实现一个pdf翻译器实现一个…...