问题描述：n个村庄之间的无向图，边上的权值w(i,j)表示村庄i和j之间道路长度．现要从这n个村庄中选择一个村庄新建一所医院，使离医院最远的村庄到医院的路程最短．设计一程序求解此问题． 基本要求： 用邻接矩阵表示无向网，应显示所选中的村庄到各村庄的最短距离。

1.简介 无向图是图结构的一种。本次程序利用邻接表实现无向图，并且通过广度优先遍历找到两点之间的最短路径。 2.广度优先遍历 广度优先遍历(BFS)和深度优先遍历(DFS)是图结构中最常用的遍历方式。其中广度优先遍历配合上队列能够找到两点之间的最短路径，同时也能解决一些其他的问题(比如寻找迷宫的最短逃离路线)。广度优先遍历寻找两点之间最短路径的操作分为以下几步:  1）.首先定义起始点和终点src和dst。接着定义一个数组distance[ ]，用于存放各点到src的距离。初始化时各点到src的距离是INF(表示正无穷。这里可自行定义，作用是表示还未得到该结点到src的距离)，而dista

1、图和网的区别：网是带权值的图 有向和无向的区别：有向直接标出谁指向谁，无向是有向的特例，有弧，说明也有弧。 构图： ①　确定顶点数，弧数，是否有权值 ②　输入每个顶点，弧，权值 ③　若是无向，则需实现弧与的同置 2、图的深度优先搜索遍历类似于树的先根遍历，沿着初始顶点出发的一条路径，尽可能深入地前进，直到所有顶点被访问完；用visited[]来存储顶点的访问情况，初始时所有顶点皆为未访问FALSE，访问一个顶点之后就被标记为已访问TRUE。

Dijkstra、Astar 和动态规划的基于采样的移动机器人路径规划算法在这个存储库中，我们简要介绍了 Dijkstra、Astar 和动态规划方法的完整源代码，以在 2D 图上找到从起始节点到结束节点的最佳路径。 我们还提供了在给定地图上执行这些算法的主脚本。 我们已经在 map_definition.m 源代码中提供了一个示例地图 creatin。 我们在显示障碍物的地图中定义了所有封闭的多边形。 在示例地图中，有 13 个不同的障碍物，其边缘由给定的 x 和 y 坐标定义。 一个示例如下所示； map.pgx{1}=[2 8.5 8.5 4 2 2 1 1 2 4 2]; map.pgy{1}=[8 10 1 3 3 1 1 6 6 5 8]; 您可以添加新的障碍物或修改给定的障碍物以创建自己的地图。 基于采样的路径规划在基于采样的方法中，我们需要在地图上生成一定数量的点，

无向图的邻接矩阵与有向图的领接表操作，绝对比网上大多数代码清晰简单，不要注解也可轻松理解，适合初学者

关于c 的数据结构 图方面得东西 可以对图有好的了解

此函数返回任何图 (DAG) 的有向拉普拉斯矩阵。 这是下面提到的论文的直接实现。 Graph Laplacian 使用以下公式计算L = I - (Phi^{1/2} * P * Phi^{-1/2} + Phi^{-1/2} * P^T * Phi^{1/2} ) / 2 在哪里， I ：单位矩阵， Phi ：对角线上 P 的 Perron 向量和其他地方为零的矩阵，以及P : 图的转移矩阵。 这个值取决于步行图探索的类型。 !! 当前实现仅包括“PageRank”步行类型。 !! 未来实施计划：“随机游走” 参考论文： Chung, F. (2005)。 有向图的拉普拉斯算子和 Cheeger 不等式。 组合年鉴，9（1），1-19。

C＋＋程序，它能根据读入的带权有向图G的数据，构造并输出图G的顶点Vi到其它每个顶点的最短路径及长度，最后输出图G的拓扑序列。图的输入形式为n i i0 j0 w0 i1 j1 w1 i2 j2 w2 ...im jm wm -1 -1 -1（-1 -1 -1为输入结束标记）。它们都是整数，n是图的顶点个数且30>n>0；i是顶点Vi的编号；ik jk wk表示两个顶点编号分别为ik、jk权为wk的一条边（顶点名字依次是V0,V1,V2,…Vn-1）。（输入时，两个相邻的整数用空格隔开)。

无向图的邻接表构建和两种遍历，存储表示，邻接表的创建，深度优先和广度优先遍历

PMBOK指南第六版49个过程数据流向图