摘要：
图的最优化问题：最小生成树、最短路径 典型的图应用问题 无向连通加权图的最小生成树 有向/无向加权图的最短路径 四个经典算法 Kruskal算法、Prim算法 最小生成树 Dijkstra算法、Floyd算法 最短路径 单源最短路径问题（单源路径问题） 求某指定顶点（称为源点）到其余各顶点的最短路径 阅读全文
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最小生成树的Prim算法 思想：采用子树延伸法 将顶点分成两类： 生长点——已经在生成树上的顶点 非生长点——未长到生成树上的顶点 使用待选边表： 每个非生长点在待选边表中有一条待选边，一端连着非生长点，另一端连着生长点 步骤： 步骤1）构造初始待选边表，任选一个顶点v作为初始生长点，对其余每个非生 阅读全文
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图的最优化问题：最小生成树、最短路径 典型的图应用问题 无向连通加权图的最小生成树 有向/无向加权图的最短路径 四个经典算法 Kruskal算法、Prim算法 最小生成树 Dijkstra算法、Floyd算法 最短路径 最小生成树的概念: G=(V,E)：无向连通加权图 C(e)或C(v,w)： 边 阅读全文
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/*图遍历的源代码 通过邻接矩阵的方式来保存给结点的值，再通过边的连接形成一个图。 验证深度优先搜索、广度优先搜索。 */ 阅读全文
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图的遍历 图的遍历：搜索属于图的基本运算。树的先序遍历和按层遍历的推广。图的遍历也称搜索，主要有： 先深搜索（depth-first search）——深度优先搜索——dfs搜索 先广搜索（breadth-first search）——广度优先搜索——bfs搜索 遍历目的——完成图运算（求子图或路径 阅读全文
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图结构的基本概念 图的定义：用于描述多对多的网状关系。 由用于表示事物的顶点（vertex）集合V，以及表示事物之间关系的边（edge）集合E构成 记作G=（V，E） 顶点数目n>0，边数目m≥0 V：非空有穷顶点（vertex）集 E ：V上的顶点对所构成的边（edge）集 边的概念： 1.边 有 阅读全文
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2.检索树类 下面定义的检索树类bin_search_tree 继承二叉树类binary_tree的成员数据（根指针root）和成员函数，并追加检索树特需的成员函数：插入、删除、构造、查找，结点类同binary_node类 阅读全文
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哈夫曼树 定义：给定n个正实数w1至wn，使权WPL(T)达最小值的树，称为哈夫曼树（最优二叉树）。（其中n表示该树中叶结点的数目，wk和lk(k=1,2,···,n)分别表示叶结点ik的权值和从树根到叶结点ik之间的路径长度。） 注意：哈夫曼树必是正则二叉树！ 下面还要明白几个重要的概念： 1. 阅读全文
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B树、B++树和Trie树 B树 定义：一个非空M元（也称M阶）B树（R.Bayer，1970年） 满足下列条件： 1）每个结点含有m个元素a1＜a2＜…＜am。含有m个元素的结点有m+1个子树，m称为结点长度 2）结点长度m满足： 根结点，1≤m≤M-1 可以有2~M个子树 非根结点，M/2- 阅读全文
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红黑树 定义： 带有外部结点，且满足下列条件的二叉树： 1）每个结点都有标为红色，或黑色 2）根结点为红色 3）外结点为黑色 4）[红不相邻]每个红结点的儿子必为黑结点 5）根（包括子树的根）到外结点的每条路径上，标记为黑色的结点数相同 结点数与高度之间的关系： 定理： 1.具有n个内结点的红黑树， 阅读全文