有向图

有向图计数优化版，简单来说，是一种通过深度优先搜索（DFS）来计算有向图中特定节点数量的高效算法。不同于传统的拓扑排序或并查集方法，这个优化版直接利用 DFS，省去了额外的复杂结构，效率比较高。算法核心有三个：1. DFS 找环，2. 计算环的长度，3. 遍历非环节点。实现时，通常通过栈或递归的方式来进行 DFS，确保每个节点只被访问一次。对于前端开发者来说，这种方法不仅提高了计算效率，也有助于理解图论和算法设计。值得一提的是，实际应用中，要注意如何判断环的存在，避免重复计数。若你正在开发相关图算法，可以尝试这个方法，看看效果如何。

评估有向图与无向图在连接方面的特性。

判断图的连通性，用 Python 写其实挺好上手的，尤其是配合 NetworkX 这个库，简直是图论入门的好搭档。课程里的思路也比较清晰，先讲 有向图 和 无向图 是啥，再一步步带你撸 DFS 和 BFS，手把手教你写判断逻辑。 图的遍历方式你应该不陌生，深度优先就是一条路走到黑，广度优先则是按层推进。你可以理解成 DFS 像探险，BFS 像排队办事，各有用途。连通性判断这块，思路其实就两个：图是不是能“一口气”走完所有点；如果不能，它断了。 代码部分挺简洁，用 nx.Graph() 和 nx.DiGraph() 创建图结构，加个几条边，直接调 is_connected() 或 is_stro

在某段时间内，加权有向图G2的邻接矩阵W定量模型显示，增加1单位导致下一时段的相关单位增加wij，其中wij的数值为0.3、1、1.5、1.2、0.8、-2、-0.7、-0.5，涵盖了节点v1至v6。

带符号有向图G1=(V,E)的邻接矩阵A V~顶点集, E~弧集定性模型带符号的有向图G1 - vi vj +某时段vi增加导致下时段vj增加(减少) + + - - + + - v2 v1 v3 v4 v6 v7 v5

该算法通过将N个对象组织成一个有向图来实现聚类，每个对象选择一个父对象，形成一个对象之间的有向关系。父对象可以是集合中的其他对象或者对象本身，这种映射关系由函数P(n)表示。如果一个对象选择自身作为父对象，则形成一个孤立的集群根节点。更多详细信息可在附带文件中查阅。