三角形を形成するために必要な辺の最小数

図内で三角形を形成するために必要な辺の最小数を決定するために、中心間のネットワークを分析しました。三角形は、3 つのハブが排他的に関連付けられている場合、またはエッジによって迂回して関連付けられている場合に形成できます。必要なエッジの最小数は、3 つのハブ間の既存の接続で失われるエッジの数と同じです。グラフを見て無関係な中心を区別することで、三角形を形成するために必要な追加の辺の数を計算できます。この方法は、グラフの中心間に三角形の関係を作成するために最小限の調整が必要なため、異なります。

使用説明書

• グラフ走査方法

グラフ走査方法

三角形を作成するために必要な辺の最小数を見つけるためのグラフ走査方法には、深さ優先探索 (DFS) や幅優先探索 (BFS) などの走査計算を使用してグラフを調べることが含まれます。グラフ内の各中心から開始して、その隣接する中心をナビゲートし、隣接する中心の一致の間に長さ 2 のパスがあるかどうかを確認します。このような方法が見つかれば、三角形が見つかったことになります。すべての中心に対してこの準備を再度行うことで、図内で少なくとも 1 つの三角形を形成するために必要な追加の辺の最小数を決定します。このアプローチは、グラフ構造を効果的に研究して三角形を区別し、含まれる辺の数を最小限に抑えます。

＃＃＃アルゴリズム＃＃＃

グラフの伝染性のあるリストまたはグリッド表現を作成します。
変数 minMissing を初期化して、欠落エッジの最小数を保存します。
チャート内の各中心を繰り返します:
深さ優先検索 (DFS) または幅優先検索 (BFS) を使用して、現在の中心からグラフの走査を開始します。
現在のハブの各隣接ハブ j について、その隣接ハブ k をナビゲートし、j と k の間にエッジがあるかどうかを確認します。
j と k の間にエッジがない場合は、3 から既存の辺の数を引いて、三角形の作成時に失われた辺の数を計算します。
現在の minMissing と欠落エッジが最も少ない minMissing を使用して、minMissing をアップグレードします。
すべての中心に対して操作を繰り返した後、minMissing の値は、三角形を作成するために必要な辺の最小数を表します。
minMissing に敬意を表します。

• ＃＃＃例＃＃＃ リーリー ＃＃＃出力＃＃＃ リーリー ＃＃＃結論は＃＃＃
この記事の焦点は、特定のグラフで三角形を作成するために必要な辺の最小数を見つけることです。グラフ内で最短の三角形を形成するために必要な余分なエッジの最小数を決定する戦略として、グラフ トラバーサル法を使用します。このアプローチには、深さ優先検索 (DFS) や幅優先検索 (BFS) などのトラバーサル アルゴリズムを使用してグラフをナビゲートすることが含まれます。

グラフ内の各ハブから開始して、隣接するハブを調査し、隣接するハブの一致の間に長さ 2 のパスがあるかどうかを確認します。そのようなパスが見つかると、三角形が形成されます。すべての中心に対してこのハンドルを再ハッシュすることにより、三角形を形成するために必要な追加の辺の最小数が計算によって決定されます。この記事では、グラフ トラバーサル メソッドを実装するための詳細な計算と C コードの例を示します。この方法を理解して適用すると、さまざまなチャート構造で三角形を形成するために必要なエッジを巧みに確保できます。

以上が三角形を形成するために必要な辺の最小数の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。