自下而上和自上而下的传递闭包算法比较
2024-01-13 12:02:19
0浏览
收藏
积累知识,胜过积蓄金银!毕竟在文章开发的过程中,会遇到各种各样的问题,往往都是一些细节知识点还没有掌握好而导致的,因此基础知识点的积累是很重要的。下面本文《自下而上和自上而下的传递闭包算法比较》,就带大家讲解一下知识点,若是你对本文感兴趣,或者是想搞懂其中某个知识点,就请你继续往下看吧~
传递闭包算法对比:自底向上算法 vs 自顶向下算法
引言:
传递闭包算法是图论中的一种常用算法,能够在有向图或无向图中寻找图的传递闭包。在这篇文章中,我们将对传递闭包算法的两种常用实现方式进行对比:自底向上算法和自顶向下算法,并给出具体的代码示例。
一、自底向上算法:
自底向上算法是传递闭包算法的一种实现方式,通过计算图中所有可能的路径,构建出图的传递闭包。其算法步骤如下:
- 初始化传递闭包矩阵TransitiveClosure,将其设置为图的邻接矩阵。
- 对于每一个顶点v,将TransitiveClosurev设置为1,表示顶点本身是可达的。
- 对于每一对顶点(u,v),如果存在一条从u到v的边,则将TransitiveClosureu设置为1。
- 对于每一对顶点(u,v),以及所有其他顶点w,如果TransitiveClosureu和TransitiveClosurew均为1,则将TransitiveClosureu设置为1。
- 循环迭代第4步,直到传递闭包矩阵不再发生变化为止。
下面是自底向上算法的具体代码示例,以邻接矩阵Graph和传递闭包矩阵TransitiveClosure为输入:
def transitive_closure(Graph, TransitiveClosure): num_vertices = len(Graph) for v in range(num_vertices): TransitiveClosure[v][v] = 1 for u in range(num_vertices): for v in range(num_vertices): if Graph[u][v]: TransitiveClosure[u][v] = 1 for w in range(num_vertices): for u in range(num_vertices): for v in range(num_vertices): if TransitiveClosure[u][w] and TransitiveClosure[w][v]: TransitiveClosure[u][v] = 1 return TransitiveClosure
二、自顶向下算法:
自顶向下算法也是传递闭包算法的一种实现方式,通过递归地计算每对顶点的可达性,构建出图的传递闭包。其算法步骤如下:
- 初始化传递闭包矩阵TransitiveClosure,将其设置为图的邻接矩阵。
- 对于每一对顶点(u,v),如果存在一条从u到v的边,则将TransitiveClosureu设置为1。
- 对于每一对顶点(u,v),以及所有其他顶点w,如果TransitiveClosureu和TransitiveClosurew均为1,则将TransitiveClosureu设置为1。
- 循环迭代第3步,直到传递闭包矩阵不再发生变化为止。
下面是自顶向下算法的具体代码示例,以邻接矩阵Graph和传递闭包矩阵TransitiveClosure为输入:
def transitive_closure(Graph, TransitiveClosure): num_vertices = len(Graph) for u in range(num_vertices): for v in range(num_vertices): if Graph[u][v]: TransitiveClosure[u][v] = 1 for w in range(num_vertices): for u in range(num_vertices): for v in range(num_vertices): if TransitiveClosure[u][w] and TransitiveClosure[w][v]: TransitiveClosure[u][v] = 1 return TransitiveClosure
三、对比分析:
- 时间复杂度:自底向上算法和自顶向下算法的时间复杂度均为O(V^3),其中V表示顶点数。
- 空间复杂度:自底向上算法和自顶向下算法的空间复杂度均为O(V^2)。
- 实际应用:自底向上算法适用于图的规模较小的情况下,而自顶向下算法适用于图的规模较大的情况下。自底向上算法在计算时需要存储全部的邻接矩阵,而自顶向下算法可以利用递归的方式对图进行分割计算。
- 算法效率:自底向上算法在初始阶段需要将邻接矩阵复制到传递闭包矩阵中,而自顶向下算法则直接在邻接矩阵上进行计算,所以自顶向下算法在初始阶段的效率更高。
结论:
传递闭包算法的两种实现方式,自底向上算法和自顶向下算法,在时间复杂度和空间复杂度上基本相同,但在实际应用和初始阶段的效率上有所差异。根据具体的需求和图的规模选择合适的实现方式,以获得更好的运行效率和性能。
终于介绍完啦!小伙伴们,这篇关于《自下而上和自上而下的传递闭包算法比较》的介绍应该让你收获多多了吧!欢迎大家收藏或分享给更多需要学习的朋友吧~golang学习网公众号也会发布文章相关知识,快来关注吧!

- 上一篇
- 必备技术:全面掌握Java虚拟机的深层原理

- 下一篇
- Go语言数据类型转换教程:循序渐进地掌握类型转换
查看更多
最新文章
-
- 文章 · 前端 | 35秒前 |
- HTML中标签的正确用法与SEO优化
- 198浏览 收藏
-
- 文章 · 前端 | 6分钟前 |
- JavaScript事件循环详解与原理分析
- 330浏览 收藏
-
- 文章 · 前端 | 6分钟前 |
- JavaScript中getDay方法使用详解
- 240浏览 收藏
-
- 文章 · 前端 | 10分钟前 |
- JavaScript数组懒加载技巧分享
- 404浏览 收藏
-
- 文章 · 前端 | 14分钟前 | 画中画 ::picture-in-picture-button document.pictureInPictureEnabled requestPictureInPicture 画中画事件
- HTML画中画按钮样式与伪类应用解析
- 182浏览 收藏
-
- 文章 · 前端 | 17分钟前 |
- 事件循环调试技巧与问题解决方法
- 490浏览 收藏
-
- 文章 · 前端 | 21分钟前 | html 路径 Favicon 图标格式 linkrel="icon"
- HTML设置网站图标方法详解
- 456浏览 收藏
-
- 文章 · 前端 | 22分钟前 |
- JS发送POST请求的几种方式
- 479浏览 收藏
-
- 文章 · 前端 | 23分钟前 |
- JavaScriptObject.assign详解与使用方法
- 427浏览 收藏
-
- 文章 · 前端 | 26分钟前 | JavaScript 随机数 Math.random() crypto.getRandomValues() 伪随机
- JS随机数生成方法全解析
- 451浏览 收藏
查看更多
课程推荐
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 542次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 511次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 498次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 484次学习
查看更多
AI推荐
-
- 千音漫语
- 千音漫语,北京熠声科技倾力打造的智能声音创作助手,提供AI配音、音视频翻译、语音识别、声音克隆等强大功能,助力有声书制作、视频创作、教育培训等领域,官网:https://qianyin123.com
- 173次使用
-
- MiniWork
- MiniWork是一款智能高效的AI工具平台,专为提升工作与学习效率而设计。整合文本处理、图像生成、营销策划及运营管理等多元AI工具,提供精准智能解决方案,让复杂工作简单高效。
- 170次使用
-
- NoCode
- NoCode (nocode.cn)是领先的无代码开发平台,通过拖放、AI对话等简单操作,助您快速创建各类应用、网站与管理系统。无需编程知识,轻松实现个人生活、商业经营、企业管理多场景需求,大幅降低开发门槛,高效低成本。
- 172次使用
-
- 达医智影
- 达医智影,阿里巴巴达摩院医疗AI创新力作。全球率先利用平扫CT实现“一扫多筛”,仅一次CT扫描即可高效识别多种癌症、急症及慢病,为疾病早期发现提供智能、精准的AI影像早筛解决方案。
- 179次使用
-
- 智慧芽Eureka
- 智慧芽Eureka,专为技术创新打造的AI Agent平台。深度理解专利、研发、生物医药、材料、科创等复杂场景,通过专家级AI Agent精准执行任务,智能化工作流解放70%生产力,让您专注核心创新。
- 192次使用
查看更多
相关文章
-
- 优化用户界面体验的秘密武器:CSS开发项目经验大揭秘
- 2023-11-03 501浏览
-
- 使用微信小程序实现图片轮播特效
- 2023-11-21 501浏览
-
- 解析sessionStorage的存储能力与限制
- 2024-01-11 501浏览
-
- 探索冒泡活动对于团队合作的推动力
- 2024-01-13 501浏览
-
- UI设计中为何选择绝对定位的智慧之道
- 2024-02-03 501浏览