无向图

无向图邻接链表算法实践 本实验基于李春葆老师的《数据结构与算法》课程，实践了利用邻接链表存储无向图并实现相关算法。实验内容涵盖了图的基本概念、邻接链表的构建、深度优先搜索、广度优先搜索等经典算法。通过实验，我深入理解了图论基础，掌握了使用邻接链表表示图结构的方法，并熟练运用相关算法解决实际问题。

分享一个Java实现的无向图PageRank算法，代码经过测试，能够完美运行，可供学习和参考。

这是一段内存和缓存效率高的C/C++实现，用于自定义算法中的无向图拓扑识别与网络优化设计，依赖已编译的Fortran BLAS二进制文件以加速线性代数计算。使用此代码需要构建适用于CPU架构的BLAS软件包，并在项目中链接二进制文件。代码实现了三种方法，用于发现带有随机噪声的无向共识网络的拓扑结构识别与优化设计：原始-双重IP方法，近端梯度法，近端牛顿法。近端梯度法通过软阈值运算符更新控制器图拉普拉斯算子。在IP方法中，牛顿方向通过基于预条件共轭梯度的迭代获得，而在近端牛顿法中，通过活动变量集上的循环坐标下降计算。该C/C++实现已成功解决具有数百万边的图形问题，运行时间仅需几分钟。

graphViz4Matlab 是一个 MATLAB 工具箱，可通过 GraphViz 在 MATLAB 图形窗口中显示有向或无向图。

用Matlab开发无共析谱系图。利用简单的代码和一些基础工具，构建一个色彩丰富的圣诞树。

无向图中的LOW函数t定义了辅助函数low[u]，用于确定点u及其后代能够追溯到的最早祖先点v的pre[v]值。在无向图中，该函数类似于有向图中的计算方式。具体而言，对于每个点u，初始化low[u] = pre[u] = cnt++；然后对于u的每个邻居v（不考虑自环），如果v是白色点（即pre[v] == -1），则通过dfs-visit(v)来更新low[u]；如果v已被访问过且low[u]大于pre[v]，则更新low[u] = pre[v]。

本算法基于有向项集图存储事务数据库中频繁项集信息，采用三叉链表结构组织有向项集图，并在此基础上提出最大频繁项集挖掘算法。该算法一次扫描事务数据库，有效减少I/O开销，适用于稀疏和稠密数据库的最大频繁项集挖掘。

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。

Matlab开发：实现博德洛特图时去除渐近线的方法。

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