首页专题连通分量

连通分量

很多同学在进行编程学习时缺乏系统学习的资料。本页面基于连通分量内容，从基础理论到综合实战，通过实用的知识类文章，标准的编程教程，丰富的视频课程，为您在连通分量相关知识领域提供全面立体的资料补充。同时还包含 labelfor、label标签、lambda 的知识内容，欢迎查阅！

连通分量相关知识

[转] 强连通分量的DFS求解算法
作者：___Blue_H 来源：CSDN [原文：https://blog.csdn.net/qq_37653144/article/details/83276040](https://blog.csdn.net/qq_37653144/article/details/83276040 ) 强连通分量在有向图中，如果顶点v和w相互可达，则称这两个顶点之间强连通。一幅图中任意两点之间强连通则称这幅图为强连通图。有向图的极大强连通子图就是有向图的强连通分量（Strongly Conneted Component）。强连通有如下性质：（1）自反性：任意顶点v和自身是强连通的。（2）对称性：如果v和w是强连通的，那
DFS（深度优先）算法编程实践
DFS定义 DFS（Depth-First-Search）深度优先搜索算法，是搜索算法的一种。是一种在开发爬虫早期使用较多的方法。它的目的是要达到被搜索结构的叶结点。特点每次深度优先搜索的结果必然是图的一个连通分量。深度优先搜索可以从多点发起。如果将每个节点在深度优先搜索过程中的“结束时间”排序(具体做法是创建一个list,然后在每个节点的相邻节点都已被访问的情况下，将该节点加入list结尾，然后逆转整个链表),则我们可以得到所谓的“拓扑排序”，即topological sort. 当然,当人们刚刚掌
概率论06 连续分布
在随机变量中，我提到了连续随机变量。相对于离散随机变量，连续随机变量可以在一个连续区间内取值。比如一个均匀分布，从0到1的区间内取值。一个区间内包含了无穷多个实数，连续随机变量的取值就有无穷多个可能。为了表示连续随机变量的概率分布，我们可以使用累积分布函数或者密度函数。密度函数是对累积分布函数的微分。连续随机变量在某个区间内的概率可以使用累积分布函数相减获得，即密度函数在相应区间的积分。在随机变量中，我们了解了一种连续分布，即均匀分布(uniform distribution)。这里将罗列一些其他的经典连续分布。 指数分布指数分布(exponential distribution)的密度函数随着取值的变大而指数减小。指数分布的密度函数为:f(x)={λe−λx0ififx≥0x<0f(x)={λe−λxifx≥00ifx<0f(x) = \left\{ \begin{array}{rcl} \lambda e^{-\lambda x} & if & x \ge 0 \\ 0 & if
Kosaraju 算法检测有向图的强连通性
给定一个有向图 G = (V, E) ，对于任意一对顶点 u 和 v，有 u --> v 和 v --> u，亦即，顶点 u 和 v 是互相可达的，则说明该图 G 是强连通的（Strongly Connected）。如下图中，任意两个顶点都是互相可达的。对于无向图，判断图是否是强连通的，可以直接使用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS），从任意一个顶点出发，如果遍历的结果包含所有的顶点，则说明图是强连通的。而对于有向图，则不能使用 DFS 或 BFS 进行直接遍历来判断。如下图中，如果从顶点 0 开始遍历则可判断是强连通的，而如果从其它顶点开始遍历则无法抵达所有节点。那么，该如何判断有向图的强连通性呢？实际上，解决该问题的较好的方式就是使用强连通分支算法（SCC：Strongly Connected Components），可以在 O(V+E) 时间内找到所有的 SCC。如果 SCC 的数量是 1，则说明整个图是强连通的。有向图 G = (V, E) 的一个强连通分支