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  • 优先矩阵图也被认为是矩阵数据分析法,与矩阵图法类似,它能清楚地列出关键数据的格子,将大量数据排列成列阵,能够容易地看到和了解。与达到目的最优先考虑的选择或二者挑一的抉择有关系的数据,用一个简略的双轴的...
    优先矩阵图也被认为是矩阵数据分析法,与矩阵图法类似,它能清楚地列出关键数据的格子,将大量数据排列成列阵,能够容易地看到和了解。与达到目的最优先考虑的选择或二者挑一的抉择有关系的数据,用一个简略的双轴的相关关系图表示出来,相关关系的程度可以用符号或数值来代表。它区别于矩阵图法的是:不是在矩阵图上填符号,而是填数据,形成一个数据矩阵,它是一种定量分析问题
     的方法,应用这种方法,往往要借助计算机来求解。
    绘制工具:Excel、Word

    例:


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  • 基于邻接矩阵图的广度优先遍历

    千次阅读 2016-08-09 12:26:22
    数据结构实验图论一:基于邻接矩阵的广度优先搜索遍历 Time Limit: 1000ms Memory limit: 65536K 有疑问?点这里^_^ 题目描述 给定一个无向连通,顶点编号从0到n-1,用广度优先搜索(BFS)遍历,输出从某个顶点...
    数据结构实验图论一:基于邻接矩阵的广度优先搜索遍历
    Time Limit: 1000ms Memory limit: 65536K 有疑问?点这里^_^
    题目描述
    给定一个无向连通图,顶点编号从0到n-1,用广度优先搜索(BFS)遍历,输出从某个顶点出发的遍历序列。(同一个结点的同层邻接点,节点编号小的优先遍历)
    输入
    输入第一行为整数n(0< n <100),表示数据的组数。
    对于每组数据,第一行是三个整数k,m,t(0<k<100,0<m<(k-1)*k/2,0< t<k),表示有m条边,k个顶点,t为遍历的起始顶点。
    下面的m行,每行是空格隔开的两个整数u,v,表示一条连接u,v顶点的无向边。
    输出
    输出有n行,对应n组输出,每行为用空格隔开的k个整数,对应一组数据,表示BFS的遍历结果。
    示例输入
    1
    6 7 0
    0 3
    0 4
    1 4
    1 5
    2 3
    2 4
    3 5
    示例输出
    0 3 4 2 5 1
    提示
    以邻接矩阵作为存储结构。
    # include <stdio.h>
    # include <memory.h>
    int matrix[100][100];
    int visited[100];
    int queue[100];
    int front,rear;
    void BFS(int t,int k);
    int main()
    {
        int k,m,t,i,n;
        int row,col;
        scanf("%d",&n);
        while(n--)
        {
            memset(visited,0,sizeof(visited));//置0
            memset(matrix,0,sizeof(matrix));
            scanf("%d%d%d",&k,&m,&t);
            for(i=0;i<m;i++)//无向图
            {
                scanf("%d%d",&row,&col);
                matrix[row][col] = 1;
                matrix[col][row] = 1;
            }
            BFS(t,k);
        }
        return 0;
    }
    /*借助队列确定层次顺序*/
    void BFS(int t,int k)
    {
        int i =0;
        int key;
        front = rear = 0;
        queue[rear++] = t;
        visited[t] = 1;
        printf("%d",t);
        while(front < rear)
        {
            key = queue[front++];
            for(i=0;i<k;i++)
            {
                if(matrix[key][i] == 1 && visited[i]==0)
                {
                    visited[i] = 1;
                    printf(" %d",i);
                    queue[rear++] = i;
                }
            }
        }
    }
    

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  • 时间管理优先矩阵

    千次阅读 2014-05-21 20:25:00
    时间管理优先矩阵(Prioritization Matrix) http://wiki.mbalib.com/wiki/时间... :时间管理的优先矩阵  紧迫性是指必须立即处理的事情,不能拖延。  重要性与目标是息息相关的。有利于实现目标的事物都称为

    http://wiki.mbalib.com/wiki/时间管理优先矩阵

    时间管理优先矩阵(PrioritizationMatrix)

    新一代的时间管理理论,把时间按其紧迫性和重要性分成 ABCD四类,形成时间管理的优先矩阵。如下图所示:

      时间管理优先矩阵(Prioritization Matrix)

            图:时间管理的优先矩阵

      紧迫性是指必须立即处理的事情,不能拖延。

      重要性与目标是息息相关的。有利于实现目标的事物都称为重要,越有利于实现核心目标,就越重要。

      有些事情紧迫又重要,如有限期压力的计划;

      可能有些事情是紧迫但不重要,如有不速之客,或者某些电话;

      有些事重要,但是不紧迫,如学习新技能、建立人际关系、保持身体健康等。

      当然有很多事情不重要,又不紧迫,如琐碎的杂事,无聊的谈话等。

      如下图所示。

      时间管理优先矩阵(Prioritization Matrix)

     图:时间管理重要性与紧迫性示意图

      不同类的事情要如何去安排,时间如何加以调整,加以运用,这些事情让你去做一个什么样的人,有四种可以参考。

      时间管理优先矩阵(Prioritization Matrix)

    压力人(A),认为每样事情都很重要,很紧迫。应该做的是有条有理、有条不紊地去完成你的工作,你应该学习投资你的时间,去做一个从容不迫的人(B)。你千万不要去做那种很紧急,但不重要的,那种叫做没有用的人(C),你总在应付一些杂事,做不重要又不紧迫的事的人称之为懒人(D)。注重哪一类事务,你就成为哪一类人。

    如何使用时间管理优先矩阵

      1.将有待进行的行动方案列一分清单。

      例如,秘书在上班半个小时之后列了一分今天上午需要做的事情的清单:

      a.到餐馆订餐,并查看宴请环境。

      b.给A公司的小王打电话,约定今晚的活动

      c.给远在北京的B公司副总寄一封信

      d.完成报告写作工作,并打印成文

      e.安排老板与客户会面

      f.给一个同学打电话

      g.为老板报销出差费用

      2.绘制一张矩阵图。根据每一个行动方案的重要性和紧迫性的不同,将所有方案填入图形之中。

      Image:优先矩阵图.jpg

      3.根据个行动方案所在象限不同,确定将各行动方案的优先顺序。

      Image:象限图.jpg

      本例:根据优先矩阵,秘书排定了今天商务待做事情的先后顺序是e、c、g、d、a、b、f。

    时间管理优先矩阵自检

      请回答下列问题:

      (1)ABCD这四类人中,你认为自己属于哪一类人?

      ____________________________________________________________________

      ____________________________________________________________________

      ____________________________________________________________________

      你要成为一名从容不迫的人,成为一名压力很重的人,成为一名无用的人,甚至要成为一名懒人的话,选择权在于你,决定权在于你。上述的情形都是决定于人们的心态,应如何看待自己,以及怎样决定让自己成为一名什么样的人,才能够适应这个社会,能够让你的未来活得更潇洒,活得更有意义。

      (2)你是否是一名目标明确的人?

      来一起来玩个游戏。现在给每个人都发500元钱,你可以用这些钱去买下列的每一种商品,直到把钱花完为止。同时买完商品以后,不能退货,请慎重考虑。

      时间管理优先矩阵(Prioritization Matrix)

      如果你经过认真思考,把它记下来,因为他们就是你要的东西,这些都是您的时间与精力所实现的人生目标。你来想一想看一下,这500元钱你会买什么。

      ____________________________________________________________________

      ____________________________________________________________________

      ____________________________________________________________________

      相信每个人一定会想,时光倒流200元,当然愿意买。时间大于金钱,时间比金钱更重要。你应该重新地检讨自己,确立你人生的目标。

      因此你对时间的安排应该是针对性的投入与完成,能够直接帮助你在人生奋斗目标中,或者是日常生活中具体的目标,也可以帮助实现人生的目标,所以时间管理中一定要对时间善加运用或投资,因为时间永远没有办法倒流。

    要用时间管理优先矩阵的意义

    • 优先矩阵可以由一个人或若干人来实施,既可用于制定计划,也可用于决策思考。
    • 注意不要让太多的人参与进来,那也的话会由于意见太多而无法实施。
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  • Eclipse java工程: 的深度优先遍历、广度优先遍历 demo:http://download.csdn.net/detail/keen_zuxwang/9875848 import java.util.ArrayList; import java.util.LinkedList; /** * @description 邻接矩阵...

    Eclipse java工程: 图的深度优先遍历、广度优先遍历
    demo:http://download.csdn.net/detail/keen_zuxwang/9875848

    import java.util.ArrayList;
    import java.util.LinkedList;
    /**
    * @description 邻接矩阵模型类
    */
    public class Graph {
    private ArrayList vertexList;//存储点的链表
    private int[][] edges;//邻接矩阵,用来存储边
    private int numOfEdges;//边的数目
    private int n;

    public Graph(int n) {
        //初始化矩阵,一维数组,和边的数目
        this.n = n;
        edges=new int[n][n];
        vertexList=new ArrayList(n);
        numOfEdges=0;
    }
    
    //得到结点的个数
    public int getNumOfVertex() {
        return vertexList.size();
    }
    
    //得到边的数目
    public int getNumOfEdges() {
        return numOfEdges;
    }
    
    //返回结点i的数据
    public Object getValueByIndex(int i) {
        return vertexList.get(i);
    }
    
    //返回v1,v2的权值
    public int getWeight(int v1,int v2) {
        if((v1>=0 && v1<n) && (v2>=0 && v2<n)){
            return edges[v1][v2];
        }else{
            return -1;
        }
    }
    
    //插入结点
    public void insertVertex(Object vertex) {
        vertexList.add(vertexList.size(),vertex);
    }
    
    //插入边
    public void insertEdge(int v1,int v2,int weight) {
        edges[v1][v2]=weight;
        numOfEdges++;
    }
    
    //删除边
    public void deleteEdge(int v1,int v2) {
        edges[v1][v2]=0;
        numOfEdges--;
    }
    
    //得到第一个邻接结点的下标
    public int getFirstNeighbor(int index) {
        for(int j=0;j<vertexList.size();j++) {
            if (edges[index][j]>0) {
                return j;
            }
        }
        return -1;
    }
    
    //根据前一个邻接结点的下标来取得下一个邻接结点
    public int getNextNeighbor(int v1,int v2) {
        for (int j=v2+1;j<vertexList.size();j++) {
            if (edges[v1][j]>0) {
                return j;
            }
        }
        return -1;
    }
    
    public static void main(String args[]) {
        int n=4,e=4;//分别代表结点个数和边的数目
        int i = 0, j;
        int idx;
        String labels[]={"V0","V1","V2","V3"};//结点的标识
        Graph graph=new Graph(n);
    
        for(String label:labels) {
            graph.insertVertex(label);//插入结点
            System.out.print("结点"+i+", 标识"+label+"\n");
            i++;
        }
        System.out.print("\n");
    
        //插入四条边
        graph.insertEdge(0, 1, 2); //v0 v1 边
        graph.insertEdge(0, 2, 5); //v0 v2 边
        graph.insertEdge(0, 3, 1); //v0 v3 边
        graph.insertEdge(2, 3, 8); //v2 v3 边
        graph.insertEdge(3, 0, 7); //v3 v0 边
    
        System.out.println("结点个数是:"+graph.getNumOfVertex());
        System.out.println("边的个数是:"+graph.getNumOfEdges());
    
        System.out.print("\n");
        System.out.print("邻接矩阵 \n");
        for(i=0; i<n; i++){
            for(j=0; j<n; j++){
                System.out.print(graph.edges[i][j]+"  ");
            }
            System.out.print("\n");
        }
        System.out.print("\n");
    
        idx = graph.getFirstNeighbor(0);    
        System.out.print("结点0: 第一个邻接点"+idx+", 权重"+graph.getWeight(0,idx));
        System.out.print("\n");
        if(idx>0){
            idx = graph.getNextNeighbor(0, idx);
            System.out.print("结点0: 第二个邻接点"+idx+", 权重"+graph.getWeight(0,idx));
            System.out.print("\n");
            if(idx>0){
                idx = graph.getNextNeighbor(0, idx);
                System.out.print("结点0: 第三个邻接点"+idx+", 权重"+graph.getWeight(0,idx));
                System.out.print("\n");
    
                if(idx>0){
                    graph.deleteEdge(0, idx);//删除<V0,V3>边
                    System.out.print("删除<V0,V3>边后, ");
                    idx = graph.getNextNeighbor(0, idx);
                    System.out.print("结点0: 第三个邻接点"+idx+", 权重"+graph.getWeight(0,idx)); // -1 表示没有
                    System.out.print("\n");
    
                    System.out.print("\n邻接矩阵\n");
                    for(i=0; i<n; i++){
                        for(j=0; j<n; j++){
                            System.out.print(graph.edges[i][j]+"  ");
                        }
                        System.out.print("\n");
                    }
                    System.out.print("\n");
                }
            }
        }
    
        idx = graph.getFirstNeighbor(1);
        System.out.print("结点1的邻接点"+idx);
        System.out.print("\n");
    
        idx = graph.getFirstNeighbor(2);
        System.out.print("结点2的邻接点"+idx);
        System.out.print("\n");
    
        idx = graph.getFirstNeighbor(3);
        System.out.print("结点3的邻接点"+idx);
        System.out.print("\n");
    }
    

    }

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  • 的深度优先遍历(用邻接矩阵表示)#include #include void bianli(bool students[8][8],int student[8],int i,bool temp[8]) { printf("%d\n",student[i]); temp[i]=0; for(int j=0;j;j++)
  • 邻接矩阵的深度优先遍历

    千次阅读 2019-10-01 22:29:46
    void DFS_AM(AMGraph G,int v)//采用邻接矩阵图的深度优先搜索遍历 { int w; cout[v]; visited[v]=true; for(w=0;w;w++) if((G.arcs[v][w]!=0)&&(!visited[w])) DFS_AM(G,w); } void ...
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  • 的深度优先搜索-临接矩阵实现

    千次阅读 2015-11-28 10:29:36
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空空如也

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优先矩阵图