strongly-connected-graph

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정점 V={a,b,c,d}으로 끊어진 G={V,E} 유향 그래프의 예를 고려 접속 정점 d 격리되어 E={(a->b),(a->c)} 에지 확인한다. 여기에 대한 대답에 따라 : (Minimal addition to strongly connected graph)는,이 그래프를 확인하기 위해 필요한 가장자리의 최소 수는 밝혀 시작과 끝 정점 즉, 이러한 가장자

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노드 수와 에지 수가 주어진 경우 최대 노드 수를 찾을 수 있습니다.

"노드 수와 이들 노드를 연결하는 에지 수를 고려하여 최대 수의 노드가 강하게 연결되도록 이러한 에지를 정렬하십시오. 강하게 연결될 수있는 노드의 여기에 수식이 있는지 궁금합니다. 그렇지 않다면 어떻게이 문제를 해결할 수 있을까요? 어떤 도움을 주시면 감사하겠습니다! 당신이 노드를 준비해야하기 때문이다 분 (number of nodes, number of

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Tarjan의 강력한 연결 구성 요소가 잘못되었거나 코드가 잘못 되었습니까?

Tarjan의 강력하게 연결된 그래프 알고리즘 (https://en.wikipedia.org/wiki/Tarjan%27s_strongly_connected_components_algorithm)을 구현하려고합니다. 여기 내 코드가 있습니다. 왜 꼭지점 4과 꼭지점 5이 강하게 연결된 구성 요소로 출력된다는 것을 혼동하고 있습니까? 매우 간단한 다이어그램을

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유향 그래프의 모든 정점을 방문하는 경로를 찾는 알고리즘 최소 한 번

나는 유향 그래프의 SCC를가집니다. 이 SCC의 모든 꼭지점을 최소한 한 번 방문하는 경로를 찾기를 원합니다. NP 문제 일 수 있습니다. 어쨌든 어떻게 해결할 수 있습니까?

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n vertex의 그래프에 n/k disjoint k-complete 그래프가 선형 프로그래밍으로 포함되어 있는지 확인하는 방법은 무엇입니까?

에지는 ij와 j '사이에 에지가 있는지 여부를 나타내는 Xij의 형태로 제공됩니다. 정수 최적화 문제를 해결하고이 제약 조건을 추가하고 싶습니다.

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networkx에서 edgelist의 사용자 지정 출력

실습을 위해 tarjan 알고리즘을 구현하려고합니다. 임의의 그래프를 생성하여 한 번에 하나의 가장자리를 추가하여 알고리즘에 입력으로 제공하기로 결정했습니다. from networkx import * import sys import matplotlib.pyplot as plt n = 10 # 10 nodes m = 20 # 20 edges G

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Cypher를 사용하여 강력한 연결 구성 요소 결과 시각화

neo4j-mazerunner을 사용하여 strongly_connected_components 관계를 내 그래프에 분석했습니다. 프로세스가 끝났으며 이제 노드에 strongly_connected_components 속성이 있습니다. MATCH (n) WHERE has(n.strongly_connected_components) RETURN DISTINCT