无向图

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。

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。

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

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。

邻接矩阵的图形化绘制操作，用 Python 来搞定其实挺方便的。尤其是你已经有现成的邻接矩阵，只需要几行代码就能把它转成无向图，结构清晰又好看。嗯，用到的核心库主要是 NetworkX，搭配 Matplotlib 画图，响应也快，代码也简单。 有趣的是，如果你拿的是 HFSS 模拟结果里的邻接矩阵，做个后或者参数扫描，也是能接得上的。比如从 HFSS 导出数据后，直接转成 numpy 矩阵，再喂给 NetworkX 就能开始画图了。像这种方式，适合做通信图可视化、结构，甚至 PageRank 实验也能用上。 代码操作层面其实没啥复杂的，基本长这样： import networkx as nx

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。