version=pmwiki-2.2.75 ordered=1 urlencoded=1
agent=Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_2) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.131 Safari/537.36 OPR/78.0.4093.147
author=
charset=UTF-8
csum=
ctime=1630238476
description=В статье приведён способ решения некоторых задач с использованием теории графов, а также приведены примеры использования сервиса Graphonline 
host=78.155.190.169
name=Статьи.ЗадачиКоторыеМожноРешитьСПомощьюГрафов
rev=8
targets=
text=(:Title Задачи, которые можно решить с помощью графов:)%0a(:Description В статье приведён способ решения некоторых задач с использованием теории графов, а также приведены примеры использования сервиса Graphonline :)%0a%0a!! Типичные задачи Теории Графов%0a%0aТеория графов содержит множество алгоритмов, которые были созданы для решения конкретных задач. Типичная область их применения ясна из названия. Рассмотрим основные из них.%0a%0a!!! Поиск кратчайшего пути%0a%0aОдной из таких задач является поиск кратчайшего пути. %0a* Например алгоритм Дейкстры находит кратчайший путь из одной вершины до другой, если он существует. Стоит отметить, что этот алгоритм не работает с графами, где есть циклы с отрицательным весом дуг.  %0a* Алгоритм Беллмана — Форда может искать кратчайший путь в графах и с отрицательным весом дуг, но он медленнее, чем алгоритм Дейкстры. %0a* Например, Алгоритм поиска A* часто используется в компьютерных играх. Так как в алгоритме А* используется эвристическое правило, он не всегда найдёт самый короткий пусть, но найдёт близкий к самому короткому. Алгоритм поиска A* работает быстрее алгоритма Дейкстры.%0a%0aТаким образом, алгоритмов поиска кратчайшего пути много и каждый из них обладает своей особенностью. Сервис Graphonline использует алгоритмы Дейкстры и с его помощью можно найти кратчайший путь до вершины и минимальное расстояние до всех остальных вершин.%0a%0ahttps://graphonline.ru/wiki/uploads/Статьи/short_path_cities.gif%0a%0a!!! Поиск максимального потока%0a%0aАлгоритмы поиска максимального потока находят максимальный поток из источника в сток. С помощью этого алгоритма можно решить задачи максимальной пропускной способности трубопровода или дорожной сети или компьютерной сети.%0a%0aСервис Graphonline использует алгоритм Проталкивания Предпотока. Например, если у вас есть граф, где вершины это - города, а вес дуг задаёт пропускную способность дорог между городами (например автомобилей в час), то можно легко посчитать сколько машин может доехать из города А в город N за час.%0a%0ahttps://graphonline.ru/wiki/uploads/Статьи/max_stream_art.gif%0a%0a!!! Поиск минимального остовного дерева%0a%0aАлгоритм ищет дерево минимального веса в графе, которое бы соединяло все вершины. Этот алгоритм можно применять для дорожной или компьютерной сети, где вы хотите оптимизировать стоимость.%0a%0aПредположим, имеются 7 компьютеров и разные способы проложить локальную сеть. Используя алгоритм поиска минимального остовного дерева, можно легко посчитать, где стоит проложить кабель, чтобы понадобилось минимальное количество кабеля.%0a%0ahttps://graphonline.ru/wiki/uploads/Статьи/min_ost_art.gif%0a%0a!! Прикладные задачи, решаемые с помощью Теории Графов%0a%0a!!! Распределение рабочих%0a%0aВ распоряжении имеются N работников и M различных типов работ. Разные работники могут выполнять разные типы работ. Необходимо распределить работников, чтобы максимальное количество из их было занято.%0a%0aДля решения строим граф, где соединяем работников с теми работами, которые они могут выполнять. Создаём псевдоисток, который соединяется со всеми работниками и сток, с которым соединены все типы работ. После этого ищем максимальный поток от истока к стоку.%0a%0ahttps://graphonline.ru/wiki/uploads/Статьи/worker_to_job.gif%0a%0a!!! Популярность веб-сайтов%0a%0aДля составления рейтингов веб-сайтов поисковые системы часто учитывают, на какие сайты больше всего ссылаются другие сайты. Для этого можно составить граф, где каждая дуга определяет ссылку одного сайта на другой. Если размер вершин сделать зависимым от количества входящих дуг, то самые популярные сайты будут самыми большими. Для этой цели Граф Онлайн предлагает алгоритм "Визуализация на основе весов".%0a%0ahttps://graphonline.ru/wiki/uploads/Статьи/popular_websites.gif%0a%0a!!! Теория 6 рукопожатий%0a%0aСуществует социологическая теория, которая гласит, что два любых человека на Земле разделены не более чем пятью уровнями общих знакомых. Таким образом можно говорить о шести уровнях связей. В графе вершинами является человек, а дугой - факт его знакомства с другим человеком. После этого необходимо найти кратчайший путь от одного человека до другого. Длина пути покажет через сколько рукопожатий знакомы эти два человека.%0a%0ahttps://graphonline.ru/wiki/uploads/Статьи/friends.gif%0a%0a!!! Рекомендация друзей%0a%0aСоциальные сети умеют рекомендовать пользователям людей, которых они возможно знают. Простейший алгоритм рекомендаций можно реализовать с помощью социального графа. Если запустить поиск в ширину из вершины интересующего нас человека, то он составит отсортированный список. Если пойти по этому списку с начала и рекомендовать людей, за исключением друзей, то самые первые из них могут быть знакомы пользователю. %0a%0ahttps://graphonline.ru/wiki/uploads/Статьи/possible_friends.gif%0a%0a!!! Самый быстрый способ%0a%0aПредположим, что что-то можно сделать разными способами. Например, добраться от дома до работы мы можем разными способами: поехать на машине, пойти пешком или воспользоваться самокатом. Все эти действия можно представить в виде графа, где дугами будет являться продолжительность определённых действий. Для поиска самого быстрого способа необходимо найти кратчайший путь между начальной и конечной вершиной.%0a%0ahttps://graphonline.ru/wiki/uploads/Статьи/fist_to_work.gif%0a
time=1630522986
title=Задачи, которые можно решить с помощью графов
author:1630522986=
diff:1630522986:1630354127:=2,3c2,3%0a%3c (:Description В статье приведён способ решения некоторых задач с использованием теории графов, а также приведены примеры использования сервиса Graphonline :)%0a%3c %0a---%0a> (:Description В статье переведён способ решение некоторых задач с использовании теории графов, а также приведены примеры использования сервиса Graphonline :)%0a> %0a10,16c10,16%0a%3c Одной из таких задач является поиск кратчайшего пути. %0a%3c * Например алгоритм Дейкстры находит кратчайший путь из одной вершины до другой, если он существует. Стоит отметить, что этот алгоритм не работает с графами, где есть циклы с отрицательным весом дуг.  %0a%3c * Алгоритм Беллмана — Форда может искать кратчайший путь в графах и с отрицательным весом дуг, но он медленнее, чем алгоритм Дейкстры. %0a%3c * Например, Алгоритм поиска A* часто используется в компьютерных играх. Так как в алгоритме А* используется эвристическое правило, он не всегда найдёт самый короткий пусть, но найдёт близкий к самому короткому. Алгоритм поиска A* работает быстрее алгоритма Дейкстры.%0a%3c %0a%3c Таким образом, алгоритмов поиска кратчайшего пути много и каждый из них обладает своей особенностью. Сервис Graphonline использует алгоритмы Дейкстры и с его помощью можно найти кратчайший путь до вершины и минимальное расстояние до всех остальных вершин.%0a%3c %0a---%0a> Одной из таких задачей является поиск кратчайшего пути. %0a> * Например алгоритмы Дейкстры находит кратчайший путь из одной вершины до другой, если он существует. Стоит отметить, что этот алгоритм не работает с графами, где есть циклы с отрицательными весами дуг.  %0a> * Алгоритм Беллмана — Форда может искать кратчайший путь в графах и с отрицательными весами дуг, но он медленнее, чем алгоритм Дейкстры. %0a> * Например Алгоритм поиска A*, часто использует в компьютер играх. Так как в алгоритм А* используется эвристическое правило, он не всегда найдёт самый короткий пусть, но найдёт близкий к самому короткому. Алгоритм поиска A* работает быстрее алгоритма Дейкстры.%0a> %0a> Как видно из выше сказанного, алгоритмов поиска кратчайшего пути много и каждый из них обладает своей особенностью. Сервис Graphonline использует алгоритмы Дейкстры и с его помощью можно найти кратчайший путь до вершины и минимальное расстояние до всех остальных вершин.%0a> %0a23,24c23,24%0a%3c Сервис Graphonline использует алгоритм Проталкивания Предпотока. Например, если у вас есть граф, где вершины это - города, а вес дуг задаёт пропускную способность дорог между городами (например автомобилей в час), то можно легко посчитать сколько машин может доехать из города А в город N за час.%0a%3c %0a---%0a> Сервис Graphonline использует алгоритм Проталкивания Предпотока. Например если у вас есть граф, где вершины это города, а вес дуг задаёт пропускную способность дорог между городами (например автомобилей в час), то можно легко посчитать сколько машин может доехать из города А в город N за час.%0a> %0a31,32c31,32%0a%3c Предположим, имеются 7 компьютеров и разные способы проложить локальную сеть. Используя алгоритм поиска минимального остовного дерева, можно легко посчитать, где стоит проложить кабель, чтобы понадобилось минимальное количество кабеля.%0a%3c %0a---%0a> Предположим имеются 7 компьютеров и разные способы проложить локальную сеть. Используя алгоритм поиска минимального остовного дерева можно легко посчитать где стоит проложить кабель, чтобы понадобилось минимальное количество кабеля.%0a> %0a35,36c35,36%0a%3c !! Прикладные задачи, решаемые с помощью Теории Графов%0a%3c %0a---%0a> !! Прикладные задачи решаемые с помощью Теории Графов%0a> %0a39,42c39,42%0a%3c В распоряжении имеются N работников и M различных типов работ. Разные работники могут выполнять разные типы работ. Необходимо распределить работников, чтобы максимальное количество из их было занято.%0a%3c %0a%3c Для решения строим граф, где соединяем работников с теми работами, которые они могут выполнять. Создаём псевдоисток, который соединяется со всеми работниками и сток, с которым соединены все типы работ. После этого ищем максимальный поток от истока к стоку.%0a%3c %0a---%0a> В распоряжении имеются N работников и M различных типов работ. Разные работники могут выполнять разные типы работ. Необходимо распределить работников, чтобы максимальное количество из их было заняты.%0a> %0a> Для решения строим граф где соединяем работников с теми работами, которые они могут выполнять. Создаём псевдоисток, который соединяется со всеми работниками и сток, с которым соединены все типы работ. После этого ищем максимальный поток от истока к стоку.%0a> %0a47,48c47,48%0a%3c Для составления рейтингов веб-сайтов поисковые системы часто учитывают, на какие сайты больше всего ссылаются другие сайты. Для этого можно составить граф, где каждая дуга определяет ссылку одного сайта на другой. Если размер вершин сделать зависимым от количества входящих дуг, то самые популярные сайты будут самыми большими. Для этой цели Граф Онлайн предлагает алгоритм "Визуализация на основе весов".%0a%3c %0a---%0a> Для составления рейтингов веб-сайтов поисковые системы часто учитывают, на какие сайты больше всего ссылаются другие сайты. Для этого можно составить граф, где каждый дуга определяет ссылку одного сайта на другой. Если размер вершин сделать зависимым от количества входящих дуг, то самые популярные сайты будут самыми большими. Граф Онлайн для этого имеет алгоритм "Визуализация на основе весов".%0a> %0a51,54c51,54%0a%3c !!! Теория 6 рукопожатий%0a%3c %0a%3c Существует социологическая теория, которая гласит, что два любых человека на Земле разделены не более чем пятью уровнями общих знакомых. Таким образом можно говорить о шести уровнях связей. В графе вершинами является человек, а дугой - факт его знакомства с другим человеком. После этого необходимо найти кратчайший путь от одного человека до другого. Длина пути покажет через сколько рукопожатий знакомы эти два человека.%0a%3c %0a---%0a> !!! Теория 5 рукопожатий%0a> %0a> Чтобы проверить знакомы ли 2 человека через 5 общих друзей, необходимо построить социальный граф. В графе вершинами является человек, а дугой знакомы ли два человека. После этого необходимо найти кратчайший путь от одного человека до другого. Длина пути покажет через сколько рукопожатий знакомы эти два человека.%0a> %0a57,58c57,58%0a%3c !!! Рекомендация друзей%0a%3c %0a---%0a> !!! Рекомендации друзей%0a> %0a65c65%0a%3c Предположим, что что-то можно сделать разными способами. Например, добраться от дома до работы мы можем разными способами: поехать на машине, пойти пешком или воспользоваться самокатом. Все эти действия можно представить в виде графа, где дугами будет являться продолжительность определённых действий. Для поиска самого быстрого способа необходимо найти кратчайший путь между начальной и конечной вершиной.%0a---%0a> Предположим что-то можно сделать разными способами, например добраться из дома до работы: можно поехать на машине, пойти пешком или поехать на самокате. Все эти действия можно представить в виде графа, где дугами будет являться продолжительность определённых действий. Для поиска самого быстрого способа необходимо найти кратчайший путь между начальной и конечной вершиной.%0a
host:1630522986=78.155.190.169
author:1630354127=
diff:1630354127:1630353227:=13,14c13,14%0a%3c * Например Алгоритм поиска A*, часто использует в компьютер играх. Так как в алгоритм А* используется эвристическое правило, он не всегда найдёт самый короткий пусть, но найдёт близкий к самому короткому. Алгоритм поиска A* работает быстрее алгоритма Дейкстры.%0a%3c %0a---%0a> * Например Алгоритм поиска A*, часто использует в компьютер играх. Так как в алгоритмы А* используется эвристическое правило, он не всегда найдёт самый короткий пусть, но найдёт близкий к самому короткому. Но алгоритм поиска A* работает быстрее алгоритма Дейкстры.%0a> %0a31,32c31,32%0a%3c Предположим имеются 7 компьютеров и разные способы проложить локальную сеть. Используя алгоритм поиска минимального остовного дерева можно легко посчитать где стоит проложить кабель, чтобы понадобилось минимальное количество кабеля.%0a%3c %0a---%0a> Предположим имеются 7 компьютеров и разные способы проложить подключить в локальную сеть. Используя алгоритм поиска минимального остовного дерева можно легко посчитать где стоит проложить кабель, чтобы понадобилось минимальное количество.%0a> %0a39,40c39,40%0a%3c В распоряжении имеются N работников и M различных типов работ. Разные работники могут выполнять разные типы работ. Необходимо распределить работников, чтобы максимальное количество из их было заняты.%0a%3c %0a---%0a> В распоряжении имеются N работников и M различных типов работ. Разные работники могут выполнять разные типы работ. Необходимо распределить работников, чтобы максимальное количество их было заняты.%0a> %0a47,48c47,48%0a%3c Для составления рейтингов веб-сайтов поисковые системы часто учитывают, на какие сайты больше всего ссылаются другие сайты. Для этого можно составить граф, где каждый дуга определяет ссылку одного сайта на другой. Если размер вершин сделать зависимым от количества входящих дуг, то самые популярные сайты будут самыми большими. Граф Онлайн для этого имеет алгоритм "Визуализация на основе весов".%0a%3c %0a---%0a> Для составления рейтингов веб-сайтов поисковые системы часто учитывают, на какие сайты больше всего ссылаются другие сайты. Для этого можно составить граф, где каждый дуга определяет ссылку одного сайта на другой. После этого можно размер вершин стоит сделать зависимым от количества входящих дуг. Граф Онлайн для этого имеет алгоритм "Визуализация на основе весов".%0a> %0a53,54c53,54%0a%3c Чтобы проверить знакомы ли 2 человека через 5 общих друзей, необходимо построить социальный граф. В графе вершинами является человек, а дугой знакомы ли два человека. После этого необходимо найти кратчайший путь от одного человека до другого. Длина пути покажет через сколько рукопожатий знакомы эти два человека.%0a%3c %0a---%0a> Чтобы проверить знакомы ли 2 человека через 5 общих друзей, необходимо построить социальный граф. В графе вершинами является человек, а дугой знаком ли он с другим человеком. После этого необходимо найти кратчайший путь от одного человека до другого. Длина пути покажет через сколько рукопожатий знакомы эти два человека.%0a> %0a65c65%0a%3c Предположим что-то можно сделать разными способами, например добраться из дома до работы: можно поехать на машине, пойти пешком или поехать на самокате. Все эти действия можно представить в виде графа, где дугами будет являться продолжительность определённых действий. Для поиска самого быстрого способа необходимо найти кратчайший путь между начальной и конечной вершиной.%0a---%0a> Предположим что-то можно сделать разными способами, например добраться из дома до работы: можно поехать на машине, поехать на автобусе, пойти пешком или поехать на самокате. Все эти действия можно представить в виде графа, где дугами будет являться продолжительность определённых действий. Для поиска самого быстрого способа необходимо найти кратчайший путь между начальной и конечной вершиной.%0a
host:1630354127=78.155.183.249
author:1630353227=
diff:1630353227:1630351798:=43,44d42%0a%3c https://graphonline.ru/wiki/uploads/Статьи/worker_to_job.gif%0a%3c %0a49,50d46%0a%3c https://graphonline.ru/wiki/uploads/Статьи/popular_websites.gif%0a%3c %0a55,56d50%0a%3c https://graphonline.ru/wiki/uploads/Статьи/friends.gif%0a%3c %0a61,62c55,57%0a%3c https://graphonline.ru/wiki/uploads/Статьи/possible_friends.gif%0a%3c %0a---%0a> %0a> %0a> %0a67c62%0a%3c https://graphonline.ru/wiki/uploads/Статьи/fist_to_work.gif%0a---%0a> %0a
host:1630353227=78.155.183.249
author:1630351798=
diff:1630351798:1630262930:=51,57c51,53%0a%3c !!! Рекомендации друзей%0a%3c %0a%3c Социальные сети умеют рекомендовать пользователям людей, которых они возможно знают. Простейший алгоритм рекомендаций можно реализовать с помощью социального графа. Если запустить поиск в ширину из вершины интересующего нас человека, то он составит отсортированный список. Если пойти по этому списку с начала и рекомендовать людей, за исключением друзей, то самые первые из них могут быть знакомы пользователю. %0a%3c %0a%3c %0a%3c %0a%3c %0a---%0a> !!! Рекомендации людей%0a> %0a> %0a60c56,59%0a%3c Предположим что-то можно сделать разными способами, например добраться из дома до работы: можно поехать на машине, поехать на автобусе, пойти пешком или поехать на самокате. Все эти действия можно представить в виде графа, где дугами будет являться продолжительность определённых действий. Для поиска самого быстрого способа необходимо найти кратчайший путь между начальной и конечной вершиной.%0a---%0a> %0a> %0a> %0a> %0a
host:1630351798=78.155.183.249
author:1630262930=
diff:1630262930:1630240591:=34,61d33%0a%3c %0a%3c !! Прикладные задачи решаемые с помощью Теории Графов%0a%3c %0a%3c !!! Распределение рабочих%0a%3c %0a%3c В распоряжении имеются N работников и M различных типов работ. Разные работники могут выполнять разные типы работ. Необходимо распределить работников, чтобы максимальное количество их было заняты.%0a%3c %0a%3c Для решения строим граф где соединяем работников с теми работами, которые они могут выполнять. Создаём псевдоисток, который соединяется со всеми работниками и сток, с которым соединены все типы работ. После этого ищем максимальный поток от истока к стоку.%0a%3c %0a%3c !!! Популярность веб-сайтов%0a%3c %0a%3c Для составления рейтингов веб-сайтов поисковые системы часто учитывают, на какие сайты больше всего ссылаются другие сайты. Для этого можно составить граф, где каждый дуга определяет ссылку одного сайта на другой. После этого можно размер вершин стоит сделать зависимым от количества входящих дуг. Граф Онлайн для этого имеет алгоритм "Визуализация на основе весов".%0a%3c %0a%3c !!! Теория 5 рукопожатий%0a%3c %0a%3c Чтобы проверить знакомы ли 2 человека через 5 общих друзей, необходимо построить социальный граф. В графе вершинами является человек, а дугой знаком ли он с другим человеком. После этого необходимо найти кратчайший путь от одного человека до другого. Длина пути покажет через сколько рукопожатий знакомы эти два человека.%0a%3c %0a%3c !!! Рекомендации людей%0a%3c %0a%3c %0a%3c !!! Самый быстрый способ%0a%3c %0a%3c %0a%3c %0a%3c %0a%3c %0a%3c %0a%3c %0a
host:1630262930=78.155.183.249
author:1630240591=
diff:1630240591:1630240343:=17,18d16%0a%3c https://graphonline.ru/wiki/uploads/Статьи/short_path_cities.gif%0a%3c %0a25,26d22%0a%3c https://graphonline.ru/wiki/uploads/Статьи/max_stream_art.gif%0a%3c %0a32,33d27%0a%3c %0a%3c https://graphonline.ru/wiki/uploads/Статьи/min_ost_art.gif%0a
host:1630240591=78.155.183.249
author:1630240343=
diff:1630240343:1630238476:=10,14c10%0a%3c Одной из таких задачей является поиск кратчайшего пути. %0a%3c * Например алгоритмы Дейкстры находит кратчайший путь из одной вершины до другой, если он существует. Стоит отметить, что этот алгоритм не работает с графами, где есть циклы с отрицательными весами дуг.  %0a%3c * Алгоритм Беллмана — Форда может искать кратчайший путь в графах и с отрицательными весами дуг, но он медленнее, чем алгоритм Дейкстры. %0a%3c * Например Алгоритм поиска A*, часто использует в компьютер играх. Так как в алгоритмы А* используется эвристическое правило, он не всегда найдёт самый короткий пусть, но найдёт близкий к самому короткому. Но алгоритм поиска A* работает быстрее алгоритма Дейкстры.%0a%3c %0a---%0a> Одной из таких задачей является поиск кратчайшего пути. Например алгоритмы Дейкстры находит кратчайший путь из одной вершины до другой, если он существует. Стоит отметить, что этот алгоритм не работает с графами, где есть циклы с отрицательными весами дуг.  Алгоритм Беллмана — Форда может искать кратчайший путь в графах и с отрицательными весами дуг, но он медленнее, чем алгоритм Дейкстры. Например Алгоритм поиска A*, часто использует в компьютер играх. Так как в алгоритмы А* используется эвристическое правило, он не всегда найдёт самый короткий пусть, но найдёт близкий к самому короткому. Но алгоритм поиска A* работает быстрее алгоритма Дейкстры.%0a20d15%0a%3c %0a26d20%0a%3c %0a
host:1630240343=78.155.183.249
author:1630238476=
diff:1630238476:1630238476:=1,21d0%0a%3c (:Title Задачи, которые можно решить с помощью графов:)%0a%3c (:Description В статье переведён способ решение некоторых задач с использовании теории графов, а также приведены примеры использования сервиса Graphonline :)%0a%3c %0a%3c !! Типичные задачи Теории Графов%0a%3c %0a%3c Теория графов содержит множество алгоритмов, которые были созданы для решения конкретных задач. Типичная область их применения ясна из названия. Рассмотрим основные из них.%0a%3c %0a%3c !!! Поиск кратчайшего пути%0a%3c %0a%3c Одной из таких задачей является поиск кратчайшего пути. Например алгоритмы Дейкстры находит кратчайший путь из одной вершины до другой, если он существует. Стоит отметить, что этот алгоритм не работает с графами, где есть циклы с отрицательными весами дуг.  Алгоритм Беллмана — Форда может искать кратчайший путь в графах и с отрицательными весами дуг, но он медленнее, чем алгоритм Дейкстры. Например Алгоритм поиска A*, часто использует в компьютер играх. Так как в алгоритмы А* используется эвристическое правило, он не всегда найдёт самый короткий пусть, но найдёт близкий к самому короткому. Но алгоритм поиска A* работает быстрее алгоритма Дейкстры.%0a%3c Как видно из выше сказанного, алгоритмов поиска кратчайшего пути много и каждый из них обладает своей особенностью. Сервис Graphonline использует алгоритмы Дейкстры и с его помощью можно найти кратчайший путь до вершины и минимальное расстояние до всех остальных вершин.%0a%3c %0a%3c !!! Поиск максимального потока%0a%3c %0a%3c Алгоритмы поиска максимального потока находят максимальный поток из источника в сток. С помощью этого алгоритма можно решить задачи максимальной пропускной способности трубопровода или дорожной сети или компьютерной сети.%0a%3c Сервис Graphonline использует алгоритм Проталкивания Предпотока. Например если у вас есть граф, где вершины это города, а вес дуг задаёт пропускную способность дорог между городами (например автомобилей в час), то можно легко посчитать сколько машин может доехать из города А в город N за час.%0a%3c %0a%3c !!! Поиск минимального остовного дерева%0a%3c %0a%3c Алгоритм ищет дерево минимального веса в графе, которое бы соединяло все вершины. Этот алгоритм можно применять для дорожной или компьютерной сети, где вы хотите оптимизировать стоимость.%0a%3c Предположим имеются 7 компьютеров и разные способы проложить подключить в локальную сеть. Используя алгоритм поиска минимального остовного дерева можно легко посчитать где стоит проложить кабель, чтобы понадобилось минимальное количество.%0a
host:1630238476=78.155.183.249
