关于图的理解和应用

2012-03-29 11:51:34 191 阅读 AI 写同款 · GEO 优化AI 选题数据监测一键分发 ›

qscool1987 墨衍会员 · AI 创作全网分发关注 + 加入社区

Verilog--CDC跨时钟域处理（快时钟域到慢时钟域） Verilog--CDC跨时钟域处理（快时钟域到慢时钟域）CDC问题单比特信号的跨时钟域问题从快时钟域到慢时钟域从慢时钟域到快时钟域多比特信号的跨时钟域问题异步FIFO握手协议今天先写单比特信号从快时钟域到慢时钟域的方法，后续继续填坑 CDC问题单比特信号的跨时钟域问题从快时钟域到慢时钟域设计思想从慢时钟域到快时钟域通常使用打两拍的方法，这也适用于从快时钟域到慢时钟域时，但是如果当单比特信号持续时间小于快时钟域的一个周期时，需要用展宽信号再打两拍的方法。设计相关代码 module Sync_ 阅读详情

这是数据结构里面相当复杂的问题了，说到底它还是一种非连续的数据结构
既然是非连续的，那么每个结点自然保存了指向与它相连的结点的指针，只是这个指针不是一个了，而是不固定的多个或者没有（比如说拓扑排序后，最后的那个结点）



template<class Object>

class graph

{

public:

 struct VertexNode

 {

  Object element;

  list<VertexNode*> vTableList; //与顶点相关联的邻接表 

 };

private:

 list<VertexNode> theList; //图的顶点链表

 int theSize;    //顶点个数

};

这就图的数据结构
对于图有个很关键的词叫做入度，一个结点的入度，指的是指向这个结点的指针个数和
另外就是拓扑结构，拓扑结构指的是没有回路的有向图，通过拓扑排序可以检测一个有向图是否有环
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
图的难点在于结点的邻接表不确定，构造一个图是相当复杂的，一般是用来处理实际中存在的问题，根据实际问题来构造图，并采用拓扑排序得到结点的拓扑编号，然后解决相应的问题。
有待深入研究......
另求批评指点，对于图的构造我确实想不出什么更好的方法，如果说给一个现实问题，到是可以构造出一个图。

...全文

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小班得瑞 2012-03-30

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帮顶一下，我现在看到这里

qscool1987 2012-03-30

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[Quote=引用 1 楼的回复:]
本人还在大学中，不知道楼主具体意思
拓扑排序(Topological sorting?) 就是先走哪后走哪才能都走完对吗
用这个会生成一个list（很多种可能）而不是改变原图吧？这个list不就是告诉你先走哪再走哪就能完成此图？
还有，
我理解的图：假设有ABCDEFG 7个vertices
用个hashtable或者array of LinkedList
A-B-D //代表A连着B……
[/Quote]
你用的是邻接矩阵表示法
拓扑排序是从第一个入度为0的节点开始，依次删除它的节点和链，然后找下一个入度为零的节点并删除节点和链，直到所有结点被删掉为止，这样依次排序后得到的节点顺序就为图为图的拓扑排序
我的意思是说，我用代码去构造一个图比较困难，因为他的节点不像链表，树有固定的链数目，但是根据一个实际问题也就是说一个实际问题他的图是固定的，可以构造出来。

easonitit 2012-03-30

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[Quote=引用 2 楼的回复:]

不好意思图少写了个 1 再D下面应该是
A B C D E F G
A 1 1 1
B 1
C
D 1
E
F
G
[/Quote]

这。。发上来就到C下面了。。。反正你懂

easonitit 2012-03-30

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不好意思图少写了个 1 再D下面应该是
A B C D E F G
A 1 1 1
B 1
C
D 1
E
F
G

easonitit 2012-03-30

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本人还在大学中，不知道楼主具体意思
拓扑排序(Topological sorting?) 就是先走哪后走哪才能都走完对吗
用这个会生成一个list（很多种可能）而不是改变原图吧？这个list不就是告诉你先走哪再走哪就能完成此图？
还有，
我理解的图：假设有ABCDEFG 7个vertices
用个hashtable或者array of LinkedList
A-B-D //代表A连着B和D，A的degree(度？）为2，就是这行的length(从0开始）或者size-1
B-A-F //类推
C-D-G
D-C
E-F
F-E-B
G-C

或者用个2-dimentional array
如 Array mygraph[7][7] (因为A-G是7个字母）
然后想想成下图
A B C D E F G
A 1 1
B 1
C
D 1
E
F
G
图中只表述了 A-B-D 的情况就是A连着B和D，所以B也连着A; D也连着A；其他的没填上。等填完了会发现是对称的（对角线）所以只用一半内存就可以表述这图了，但比较麻烦
如果用以上2种方法表述directed graph, 可以稍作修改，如A-B-D, 但B不连A,就可以说明箭头是从A到B的等等,而第二种方法必须要用整个N*N内存了。
图的应用貌似挺多吧我只知道可以想象成database数据库，如把图分成很多部分（tables) 用一个末端（end point) 当做key(主键？）之类的

其实我是回帖拿积分的。

关于图的理解和应用

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