介绍 在此项目中，您将构建好莱坞图的变形，其中顶点是演员，而边将在电影中出现的演员联系在一起。 您将建立一个包含电影和演员的图形，作为将每个电影与其演员相连的顶点和边。 例如： 您将使用该图查询一对演员之间或一对电影之间或一个演员与电影之间的路径，以查看它们之间的连接方式（如果有的话）。 此功能将使您可以玩“凯文·培根的六度游戏”，该游戏在十年前在大学校园中很受欢迎。 游戏基于六度分离和小世界实验的思想。 六度分离的想法是，所有生物与世界上所有其他物体的相距不超过六步或更少，因此可以用“朋友的朋友”陈述链来最大程度地连接任何两个人六个步骤。 凯文·培根游戏六度游戏的目标是设法找到最少的连接数，以将任何其他演员与凯文·培根联系起来。 发现您可以通过6个步骤左右将Kevin Bacon与几乎任何其他演员联系起来。 凯文·培根游戏 查询电影中的演员只不过是在输入文件中返回相应的行而已。 由

Kevin Menu v4.0.dll

From: “Kevin Kern - In the Enchanted Garden” Sundial Dreams by KEVIN KERN for Piano

私域演讲

六度凯文培根 六度凯文·培根或“培根定律”是基于“六度分离”概念的客厅游戏，它假定地球上的任何两个人相距六个或更少的熟人链接。 电影爱好者互相挑战，寻找任意演员和多产演员凯文·培根之间的最短路径。 它基于这样一个假设，即好莱坞电影业的任何人都可以通过他们的电影角色在六个步骤内与培根联系起来。 2007 年，培根创办了一个名为 SixDegrees.org 的慈善组织。 2020 年，培根开设了一个名为“凯文培根的最后一个学位”的播客。 培根数 演员的培根数是游戏定义的他或她与培根的分离度数。 这是 Erdős 数字概念在好莱坞电影业的应用。 培根数越高，演员与凯文培根的差距越大。 演员 X 的培根数的计算是一种“最短路径”算法，适用于联合主演网络： 如果演员不在同一个子网中，则他/她的培根数为 0。 那些直接与凯文培根合作的演员的培根数为 1。 如果与 X 一起出现在任何电影中的任

凯文培根游戏 使用 BFS 实现 Kevin Bacon 游戏

凯文培根游戏 Kevin Bacon 游戏，其中用户可以将演员追踪到 Kevin Bacon 并查看分离程度。 运行 KevinBaconGameRunner.java 开始！ 运行所需的电影和演员文件在 repo 中。

find-kevin-bacon：我在2014年Spring参加的“数据结构”课程中的第9个作业。“凯文·培根六度”游戏的自动化版本

凯文培根游戏 使用广度优先搜索来玩“凯文培根游戏”以找到两个演员之间的距离，以他们一起出演的电影数量来衡量。 概述： 读取输入文件以创建 (1) 演员 ID 到演员姓名、(2) 电影 ID 到电影名称和 (3) 电影 ID 到演员集的映射 使用这些地图创建一个无向图（“培根图”），其中顶点是演员姓名，演员之间的边是他们分享的电影 在我们的演员 - 电影图上运行广度优先搜索，以找到距离凯文培根最近的每个演员（或我们设置为中心的任何演员） 实验室描述中的更多信息： 在 Kevin Bacon 游戏中，您给一个演员并尝试找到给定演员和 Kevin Bacon 之间最短的演员序列，如果他们一起出现在电影中，您可以在其中连续列出演员。 例如，无声电影明星 Renée Adorée 与 Doris Lloyd 一起出演了 The Blackbird (1926)，后者与 Carol Bruce

算法,4th,塞奇威克，中文版 《图灵程序设计丛书:算法(第4版)》编辑推荐：Sedgewick之巨著，与高德纳TAOCP一脉相承，几十年多次修订，经久不衰的畅销书，涵盖所有程序员必须掌握的50种算法。《图灵程序设计丛书:算法(第4版)》全面讲述算法和数据结构的必备知识，具有以下几大特色： 算法领域的经典参考书：Sedgewick畅销著作的最新版，反映了经过几十年演化而成的算法核心知识体系。 内容全面：全面论述排序、搜索、图处理和字符串处理的算法和数据结构，涵盖每位程序员应知应会的50种算法。 全新修订的代码：全新的Java实现代码，采用模块化的编程风格，所有代码均可供读者使用。 与实际应用相结合：在重要的科学、工程和商业应用环境下探讨算法，给出了算法的实际代码，而非同类著作常用的伪代码。 富于智力趣味性：简明扼要的内容，用丰富的视觉元素展示的示例，精心设计的代码，详尽的历史和科学背景知识，各种难度的练习，这一切都将使读者手不释卷。 科学的方法：用合适的数学模型精确地讨论算法性能，这些模型是在真实环境中得到验证的。 与网络相结合：配套网站algs4.cs.princeton.edu提供了本书内容的摘要及相关的代码、测试数据、编程练习、教学课件等资源。 作者简介 作者：（美国）塞奇威克（Robert Sedgewick）^韦恩（Kevin Wayne） 译者：谢路云 塞奇威克（Robert Sedgewick），斯坦福大学博士，导师为Donald E. Knuth，从1985年开始一直担任普林斯顿大学计算机科学系教授，曾任该系主任，也是Adobe Systems公司董事会成员，曾在Xerox PARC、国防分析研究所（institute for Defense Analyses）和法国国家信息与自动化研究所（INRIA）从事研究工作。他的研究方向包括解析组合学、数据结构和算法的分析与设计、程序可视化等。 韦恩（Kevin Wayne），康奈尔大学博士，普林斯顿大学计算机科学系高级讲师，研究方向包括算法的设计、分析和实现，特别是图和离散优化。 目录 第1章 基础 1.1 基础编程模型 1.1.1 Java程序的基本结构 1.1.2 原始数据类型与表达式 1.1.3 语句 1.1.4 简便记法 1.1.5 数组 1.1.6 静态方法 1.1.7 API 1.1.8 字符串 1.1.9 输入输出 1.1.10 二分查找 1.1.11 展望 1.2 数据抽象 1.2.1 使用抽象数据类型 1.2.2 抽象数据类型举例 1.2.3 抽象数据类型的实现 1.2.4 更多抽象数据类型的实现 1.2.5 数据类型的设计 1.3 背包、队列和栈 1.3.1 API 1.3.2 集合类数据类型的实现 1.3.3 链表 1.3.4 综述 1.4 算法分析 1.4.1 科学方法 1.4.2 观察 1.4.3 数学模型 1.4.4 增长数量级的分类 1.4.5 设计更快的算法 1.4.6 倍率实验 1.4.7 注意事项 1.4.8 处理对于输入的依赖 1.4.9 内存 1.4.10 展望 1.5 案例研究：union—find算法 1.5.1 动态连通性 1.5.2 实现 1.5.3 展望 第2章 排序 2.1 初级排序算法 2.1.1 游戏规则 2.1.2 选择排序 2.1.3 插入排序 2.1.4 排序算法的可视化 2.1.5 比较两种排序算法 2.1.6 希尔排序 2.2 归并排序 2.2.1 原地归并的抽象方法 2.2.2 自顶向下的归并排序 2.2.3 自底向上的归并排序 2.2.4 排序算法的复杂度 2.3 快速排序 2.3.1 基本算法 2.3.2 性能特点 2.3.3 算法改进 2.4 优先队列 2.4.1 API 2.4.2 初级实现 2.4.3 堆的定义 2.4.4 堆的算法 2.4.5 堆排序 2.5 应用 2.5.1 将各种数据排序 2.5.2 我应该使用哪种排序算法 2.5.3 问题的归约 2.5.4 排序应用一览 第3章 查找 3.1 符号表 3.1.1 API 3.1.2 有序符号表 3.1.3 用例举例 3.1.4 无序链表中的顺序查找 3.1.5 有序数组中的二分查找 3.1.6 对二分查找的分析 3.1.7 预览 3.2 二叉查找树 3.2.1 基本实现 3.2.2 分析 3.2.3 有序性相关的方法与删除操作 3.3 平衡查找树 3.3.12—3查找树 3.3.2 红黑二叉查找树 3.3.3 实现 3.3.4 删除操作 3.3.5 红黑树的性质