graph-coloring

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    木のノードをm色で塗りつぶす方法を計算して、各エッジの端が異なる色を持つようにするにはどうすればよいですか? 任意の多項式解を歓迎します。

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    グラフの色付けアルゴリズムがNP完全な問題であることがわかりました。それでも、ヒューリスティックアプローチを使用して実装が可能かどうか、特にグラフ着色を区別するかどうかを知りたいです?可能であれば、それについて学ぶ適切なリソースはありますか?

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    グラフの色数を見つけ、その数値を使って有効な色付けを行うためのアルゴリズムを開発しています。この目的のために、私は、可能な答えKを見つけるためのバイナリサーチを使用し、遺伝的アルゴリズムを使用してKが可能かどうかをチェックする。問題は、有彩色数が不均一に分布していることです。たとえば、頂点が1000のグラフの場合、その色数は100以下になる可能性が最も高いです。私のバイナリ検索では、左境界と右境界

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    私は以下の問題に直面しました:2部グラフで最適なエッジカラーリングを見つけました。私は欲張りの色付けアルゴリズムが時には最適な色数を返せないことがあることを知っています。 「貪欲な色付けアルゴリズム」とは、最高次数を持つ最初の頂点を選択し、1 ...度の色でその辺の色をつけた後、度数が< =の頂点を選択して、利用可能な番号(隣人が使用していない最小の番号)、次の頂点を選択するなど しかし、私は1つ

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    私は、(非常に畳み込まれていて、洗練されていない)Pythonコードで、ブルートフォースで3色のグラフを作成しています。 "ループの実行回数が(任意の数)を超えた場合、最初のループ(while a in range(0,len(vertices)))から抜け出す"という文を追加しようとしています。 a = 0 steps = 0 while a in range(0,len(vertices)

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    ランダムウォークを生成してプロットするコードがあります。しかし、私はジャンプの大きさに応じて各行の色を付ける必要があります。私はその後、私は必要な色のドットの束を得る plt.scatter(x, y, c=bigness) に最後から二番目の行を変更した場合、今 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import rando

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    均一性の制約がないハイパーグラフの頂点の色付けはNP困難ですか?私は、k-unoformハイパーグラフの頂点の色付けがNP困難であることを示す論文を見てきました。しかし、私は、一般的なケース(k-ユニフォームではない)ハイパーグラフの頂点カラーリングがNPハードであるかどうかを明示的に示しているソースは見つかりませんでした。

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    無向グラフGを接続しているとします。Gのすべてのノードを有色ノードまたは有色ノードに隣接させます。グラフGを適切に色付けするためのアルゴリズムを設計する。 (n/2)個のノードの色付けが可能です.nはノードの総数です。 私は解決策を試しましたが、制約の問題を完全には解決できないと判断し、誤ったトラックに乗っていると言われました。 私の解決策は、基本的にBFSを実行し、3番目の「レベル」ごとにノード

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    からのネイバーを持たないように、異なるグループのアレイをだ配置属性: $shuffleMeGood = array( 0 => array('id' => '1', 'group' => 'banana'), 1 => array('id' => '2', 'group' => 'banana'), 2 => array('id' => '3', 'group' =>

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    私はuniのイントロC++クラスに入っています。私は1日か2日作業していましたが、問題がありました。ラボは、再帰を使用してグラフ着色の問題を解決することです。私たちは、頂点の行列とそのエッジを持つファイルを入力します。例 - 8 0 1 0 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1