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图的访问与遍历-广度优先搜索

对于无向图的广度优先搜索#include <iostream> #include <vector> #include <queue> using namespace std; // 广度优先遍历核心函数 void BFS(int start, const vector<vector<int>>& adjList
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Code::Blocks下载安装教程



Code::Blocks 是一款免费、开源且跨平台的 C/C++ 集成开发环境。它支持 Windows、Linux 和 macOS 等多种操作系统,核心特点是轻量快速、纯专注于 C/C++ 开发,并内置了对多种编译器(如 GCC、MinGW、Clang)的支持,是初学者和学习 C/C++ 编程的常用工具之一。

官网地址:https://www.codeblocks.org/









一、下载

点击左侧的”Downloads“或者点击下载地址:  https://www.codeblocks.org/downloads/

如果上面的打不开,可以使用网盘下载:

codeblocks-25.03mingw-setup.exe: https://url47.ctfile.com/f/64055047-8513804238-913cef?p=7381 (访问密码: 7381)



点击”Download the binary release“

这里选择的版本是codebloscks-25.03mingw-setup.exe,然后点击Sourceforge.net进行下载



然后就会跳转到  https://sourceforge.net/projects/codeblocks/

就开始下载了,如果没有下载,可以点击左侧的”Download“

二、安装



下载后可以看到安装程序,双击运行。

双击后,点击”Next“按钮



这里点击”I Agree“

下一步点击”Next“

这里可以选择其他盘符,然后点击‘Install”

安装过程:

这里点击“Yes”



然后点击“Next”



这一步点击“Finish”

等待一段时间后就可以看到Code::Blocks运行了















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DEVC++如何支持C++11

DEVC++默认开启C++11,需要手动添加C++11支持。DEVC++需要使用高一点的版本,DEVC++5.11下载地址:(1)  官方下载地址: Dev-C++ download | SourceForge.net(2)  网盘下载地址:(访问密码: 7381)https://url47.ctfile.com/f/64055047-8504055040-c524b3?p=7381 我们打开DevC++,新建一个C++代码,#include &
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图的访问与存储—临接表

        在图论中,邻接表(Adjacency List) 是表示图(包括无向图、有向图、带权图)的一种高效数据结构,核心思想是为图中的每个顶点维护一个 “邻居列表”,记录该顶点直接相连的所有顶点(及边的权重,若为带权图)。相比于邻接矩阵(用二维数组存储顶点间的连接关系),邻接表在稀疏图(边数远少于顶点数的平方) 中更节省空间,也是工程中最常用的图存储方式之一。一、基本结构邻接表的核心是 “数组 + 链表 / 动态数组” 的组合:
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图的访问与遍历-深度优先搜索

一、图的遍历图的遍历是指从图中的某个顶点出发,按照一定规则访问图中所有顶点且每个顶点仅访问一次的过程,核心分为深度优先搜索(DFS) 和广度优先搜索(BFS) 两大类,适用于无向图、有向图等各类图结构,也是图论算法(如路径查找、连通性判断)的基础。关键点:连通图与非连通图:连通图(无向图):从任意顶点出发,DFS/BFS 可访问所有顶点;非连通图:需遍历所有顶点,对未访问的顶点再次调用 DFS/BFS(统计连通分量)。有向图的遍历:邻接表仅添加 “有向边”(初始化图时注释无向
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混合背包

1.问题定义:混合背包问题是经典背包问题的一个变种,其中物品的类型不单一,而是混合了以下三种类型:01 背包物品:每种物品最多只能选一次。完全背包物品:每种物品可以选择无限次。多重背包物品:每种物品有指定的最大数量 s_i。目标是在背包容量为 V 的情况下,选择物品放入背包,使得总价值最大。2.问题形式化:假设有 N 种物品和一个容量为 V 的背包。第 i 件物品的体积是 v_i,价值是 w_i,数量是 s_i:如果 s_i = -1:表示这是 01 背包物品(只能选 0 或 1 次)如果 s_
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多重背包问题

一、问题定义有 n 种物品,每种物品有三个属性:重量 weight[i](正整数)价值 value[i](正整数)数量 count[i](正整数,表示该物品最多可选取的次数)背包的最大承重为 W。求在不超过背包承重的前提下,能装入背包的最大总价值。二、与其他背包问题的区别背包类型物品选取限制核心差异0-1 背包每种物品最多选 1 次count[i] = 1完全背包每种物品可无限选count[i] = +∞多重背包每种物品最多选 
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完全背包问题

1. 问题定义完全背包问题是经典的动态规划问题之一。它的基本描述如下:有一个容量为 V 的背包。有 N 种物品,每种物品有无限个可用。第 i 种物品的重量是 w[i],价值是 v[i]。问题:如何选择物品放入背包,使得在不超过背包容量的前提下,背包内物品的总价值最大?关键词: 每种物品无限件。2. 与 0-1 背包问题的区别理解完全背包的关键是与 0-1 背包进行对比:特性0-1 背包完全背包物品数量每件物品只有1件

图的访问与存储—临接矩阵

1. 什么是邻接矩阵?邻接矩阵是图的一种最基础的存储表示方法。它使用一个二维数组(即矩阵)来表示图中各个顶点之间的邻接关系。对于一个有 n 个顶点的图,其邻接矩阵是一个 n x n 的方阵,我们通常称之为 A。2. 矩阵元素的定义矩阵中每个元素 A[i][j] 的值,表示顶点 i 与顶点 j 之间的关系。这个关系的具体含义根据图的类型有所不同:对于无向图A[i][j] = 1:表示顶点 i 和顶点 j 之间有一条边相连。A[i][j] = 0:表示顶点&n
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树的存储与遍历—链式存储

一、定义

链式存储是表示树结构最直观、最常用的一种方法。它的核心思想是:

用链表中的节点来表示树中的每个元素。每个节点不仅包含数据本身,还包含指向其子节点的指针。



二、基本结构

对于一个普通的树(不一定是二叉树),一个典型的链式存储节点结构如下:

// C语言示例  typedef struct TreeNode {      int data;                   // 节点中存储的数据      struct TreeNode *firstChild; // 指向第一个孩子节点的指针      struct TreeNode *nextSibling; // 指向下一个兄弟节点的指针  } Node;

这种结构通常被称为 “孩子-兄弟表示法”“左孩子右兄弟表示法”



三、基本原理



假设我们有这样一棵树:

        A        / | \       B  C  D      / \    |     E   F   G



用“孩子-兄弟表示法”的链式存储后,它在内存中的逻辑结构会变成一棵二叉树的样子:



      A       /      B ——— C ——— D     /                 /    E ——— F        G



解释:

  • firstChild 指针(纵向):指向该节点的第一个子节点

    • 节点 A 的 firstChild 指向 B。

    • 节点 B 的 firstChild 指向 E。

    • 节点 D 的 firstChild 指向 G。

  • nextSibling 指针(横向):指向该节点的下一个兄弟节点

    • 节点 B 的 nextSibling 指向 C。

    • 节点 C 的 nextSibling 指向 D。

    • 节点 E 的 nextSibling 指向 F



四、对于二叉树的链式存储



二叉树是一种特殊的树,每个节点最多有两个子节点(左孩子和右孩子)。它的链式存储结构更为简单:

// 二叉树的链式存储节点  typedef struct BiTNode {      int data;                // 数据域      struct BiTNode *lchild;  // 指向左子节点的指针      struct BiTNode *rchild;  // 指向右子节点的指针  } BiTNode;

对于二叉树:

      A       / \      B   C     / \   \    D   E   F

其链式存储的逻辑关系非常直观:

  • A 的 lchild 指向 B,rchild 指向 C。

  • B 的 lchild 指向 D,rchild 指向 E。

  • C 的 lchild 为空,rchild 指向 F



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