[370] 玩转算法系列–图论精讲 (Java版) -

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1. 和bobo老师一起,玩转图论算法

  • 1-1 欢迎大家来到《玩转图论算法》
  • 1-2 图论到底有什么用?
  • 1-3 课程编程环境的搭建
  • 1-4 关于课程的其他语言支持:Python, Rust

2. 图的基本表示

  • 2-1 图的分类
  • 2-2 图的基本概念
  • 2-3 图的基本表示:邻接矩阵
  • 2-4 更多图的方法
  • 2-5 图的基本表示:邻接表
  • 2-6 邻接表的实现
  • 2-7 邻接表的问题和改进
  • 2-8 实现邻接表的改进
  • 2-9 图的基本表示的比较

3. 图的深度优先遍历

  • 3-1 数据结构遍历的意义
  • 3-2 从树的深度优先遍历,到图的深度优先遍历
  • 3-3 DFS逻辑的微观解读
  • 3-4 实现图的深度优先遍历
  • 3-5 图的深度优先遍历的改进
  • 3-6 更多关于图的深度优先遍历
  • 3-7 使用邻接矩阵进行图的深度优先遍历
  • 3-8 使用图的接口
  • 3-9 非递归实现图的深度优先遍历

4. 图的深度优先遍历的应用

  • 4-1 图的连通分量的个数
  • 4-2 DFS中的一个技巧
  • 4-3 求解联通分量
  • 4-4 单源路径问题
  • 4-5 单源路径问题的编程实现
  • 4-6 单源路径问题的一个小优化
  • 4-7 所有点对路径问题
  • 4-8 提前结束递归:路径问题的另一个优化
  • 4-9 无向图的环检测
  • 4-10 二分图检测
  • 4-11 实现二分图检测
  • 4-12 本章小结和更多拓展

5. 图的广度优先遍历

  • 5-1 从树的广度优先遍历,到图的广度优先遍历
  • 5-2 图的 BFS 的实现
  • 5-3 使用 BFS 求解路径问题
  • 5-4 更多关于使用 BFS 求解路径问题
  • 5-5 使用 BFS 求解联通分量问题
  • 5-6 使用 BFS 求解环检测问题
  • 5-7 使用 BFS 求解二分图检测问题
  • 5-8 BFS 的重要性质
  • 5-9 无权图的最短路径
  • 5-10 BFS 和 DFS 的神奇联系,与本章小结

6. 图论问题建模和 floodfill

  • 6-1 算法笔试面试中的图论问题书写
  • 6-2 图的建模和二维网格中的小技巧
  • 6-3 编程实现图的建模
  • 6-4 floodfill 算法
  • 6-5 更多 floodfill 的问题
  • 6-6 连通性和并查集
  • 6-7 Flood Fill 的更多优化

7. 图论搜索和人工智能

  • 7-1 算法笔试面试中的 BFS 问题
  • 7-2 图论建模的核心:状态表达
  • 7-3 实现转盘锁问题
  • 7-4 一道智力题
  • 7-5 代码实现一道智力题
  • 7-6 Leetcode 上一个困难的问题
  • 7-7 实现滑动谜题
  • 7-8 图论搜索和人工智能
  • 7-9 图论算法的应用

8. 桥和割点,以及图的遍历树

  • 8-1 什么是桥
  • 8-2 寻找桥的算法思路
  • 8-3 模拟寻找桥算法
  • 8-4 实现寻找桥算法
  • 8-5 图的遍历树
  • 8-6 寻找割点的算法思路
  • 8-7 实现寻找割点算法
  • 8-8 本章小结:关于变量语义,和如何书写正确的算法

9. 哈密尔顿问题和状态压缩

  • 9-1 哈密尔顿回路和 TSP
  • 9-2 求解哈密尔顿回路的算法
  • 9-3 实现哈密尔顿回路的算法
  • 9-4 哈密尔顿回路算法的一个优化
  • 9-5 哈密尔顿路径算法
  • 9-6 Leetcode 上的哈密尔顿问题
  • 9-7 非递归实现哈密尔顿算法
  • 9-8 状态压缩
  • 9-9 基于状态压缩的哈密尔顿算法
  • 9-10 记忆化搜索
  • 9-11 哈密尔顿回路和哈密尔顿路径小结

10. 欧拉回路和欧拉路径

  • 10-1 什么是欧拉回路
  • 10-2 欧拉回路的存在性及证明
  • 10-3 实现欧拉回路存在性的判断
  • 10-4 求解欧拉回路的三种算法
  • 10-5 Hierholzer 算法模拟
  • 10-6 实现 Hierholzer 算法
  • 10-7 欧拉路径和本章小结

11. 最小生成树

  • 11-1 带权图及实现
  • 11-2 Map 的遍历
  • 11-3 最小生成树和 Kruskal 算法;
  • 11-4 切分定理
  • 11-5 Kruskal 算法的实现
  • 11-6 并查集动态环检测
  • 11-7 思想简单但实现复杂的算法
  • 11-8 Prim 算法的原理及模拟
  • 11-9 实现 Prim 算法
  • 11-10 Prim 算法的优化
  • 11-11 本章小结和更多关于最小生成树问题的讨论

12. 最短路径算法

  • 12-1 有权图的最短路径问题
  • 12-2 Dijkstra 算法的原理和模拟
  • 12-3 实现 Dijkstra 算法
  • 12-4 Dijkstra 算法的优化
  • 12-5 更多关于 Dijkstra 算法的讨论
  • 12-6 Dijkstra 和 BFS 的联系
  • 12-7 Bellman-Ford 算法
  • 12-8 负权环
  • 12-9 实现 Bellman-Ford 算法.
  • 12-10 更多关于 Bellman-Ford 算法的讨论
  • 12-11 Floyd 算法
  • 12-12 实现 Floyd 算法
  • 12-13 本章小结和更多关于最短路径问题的讨论

13. 有向图算法

  • 13-1 有向图的实现
  • 13-2 有向图算法
  • 13-3 有向图环检测和 DAG
  • 13-4 有向图的度:入度和出度
  • 13-5 有向图求解欧拉回路
  • 13-6 拓扑排序
  • 13-7 拓扑排序算法的实现
  • 13-8 另一个拓扑排序算法
  • 13-9 另一个拓扑排序算法的实现
  • 13-10 有向图的强连通分量
  • 13-11 Kosaraju 算法
  • 13-12 Kosaraju 算法的实现
  • 13-13 有向图算法小节

14. 网络流

  • 14-1 网络流模型和最大流问题
  • 14-2 Ford-Fulkerson 思想
  • 14-3 Edmonds-Karp 算法
  • 14-4 最大流算法的基本架构
  • 14-5 实现 Edmonds-Karp 算法
  • 14-6 Edmonds-Karp 算法的测试和更多讨论
  • 14-7 网络流问题建模
  • 14-8 本章小结和更多相关讨论

15. 匹配问题

  • 15-1 最大匹配和完美匹配
  • 15-2 使用最大流算法解决匹配问题
  • 15-3 实现二分图匹配算法
  • 15-4 通过 Leetcode 的一个 Hard 问题,看匹配算法建模
  • 15-5 匈牙利算法
  • 15-6 匈牙利算法的实现
  • 15-7 基于递归实现的匈牙利算法
  • 15-8 匹配问题小结

16. 更广阔的图论世界

  • 16-1 更广阔的图论算法世界
  • 16-2 更广阔的图论世界
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THE END
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