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2025-11-10
C#
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图是一种复杂的数据结构,用于表示多对多的关系。它由一组顶点(或节点)以及连接这些顶点的边(或弧)组成。在计算机科学中,图常用于表示网络,如社交网络、通信网络和交通网络等。图可以是有向的(边有方向)或无向的(边没有方向),可以是加权的(边有权值)或非加权的。本文将介绍两种常见的图表示方法:邻接矩阵和邻接表,并通过C#语言的例子来演示它们的使用。

邻接矩阵

邻接矩阵是表示图的一种方法,其中矩阵的每个元素表示顶点之间的关系。对于无向图,邻接矩阵是对称的;对于有向图,则不一定。在邻接矩阵中,如果顶点i和顶点j之间有边相连,则矩阵的(i, j)位置为1(或边的权重,如果是加权图),否则为0。

例子1:无向非加权图的邻接矩阵

考虑一个无向非加权图,有4个顶点,边如下:

C#
1 -- 2 | / | / 3 -- 4

该图的邻接矩阵表示为:

text
1 2 3 4 1 0 1 1 0 2 1 0 1 0 3 1 1 0 1 4 0 0 1 0
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2025-11-10
C#
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在图论中,图可以根据边的特性被分为不同的类型。加权图和非加权图是两种常见的图类型,它们在算法设计和数据结构的应用中扮演着重要的角色。

非加权图

非加权图是一种简单的图,其中所有的边都是没有权重的,或者可以认为每条边的权重都是相同的。在非加权图中,边仅仅表示节点之间的连接关系,而不提供其他的信息。非加权图常用于表示是否存在某种关系,比如社交网络中的朋友关系或计算机网络中的连接。

示例

考虑一个简单的社交网络,其中节点代表个人,边代表他们之间的朋友关系。

XML
Alice -- Bob | \ | Charlie | Dave

在这个非加权图示例中,Alice、Bob、Charlie和Dave是网络中的个人,边表示他们之间的朋友关系。

加权图

加权图是图的另一种形式,它的边附带了权重信息。权重可以表示边的长度、成本、时间或任何其他的度量标准。加权图在多种场景中都有应用,如路径规划、网络流量分析和最小生成树等问题。

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2025-11-10
C#
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图是一种复杂的数据结构,它由一组节点和连接这些节点的边组成。在编程和算法设计中,图可以用来表示网络、社交关系、地图等多种结构。图主要分为两类:有向图和无向图。

无向图

无向图是图的一种,其中边没有方向。在无向图中,边是双向的,这意味着如果存在一条边连接两个节点A和B,那么从A到B和从B到A都是可以的。无向图通常用于表示双向关系,例如社交网络中的朋友关系。

示例

考虑一个社交网络,其中的节点代表人,边代表他们之间的朋友关系。如果Alice和Bob是朋友,那么我们可以在Alice和Bob之间画一条边。

XML
Alice — Bob | \ | Charlie | Dave

在这个例子中,Alice与Bob、Charlie和Dave是朋友,而Bob与Alice是朋友,Charlie与Alice是朋友,Dave与Alice是朋友。

有向图

有向图是图的另一种形式,其中每条边都有一个方向。在有向图中,如果存在一条从节点A指向节点B的边,那么这并不意味着存在从节点B指向节点A的边。有向图经常用于表示具有方向性的关系,例如网页之间的链接关系。

示例

考虑一个任务管理系统,其中的节点代表任务,边代表任务之间的依赖关系。如果任务A依赖于任务B的完成,那么我们可以画一条从任务B指向任务A的边。

XML
TaskB → TaskA ↓ TaskC

在这个例子中,TaskA依赖于TaskB的完成,而TaskC也依赖于TaskB的完成。但这并不意味着TaskA依赖于TaskC或者TaskC依赖于TaskA。

C#中的图表示

在C#中,我们可以使用多种方式来表示图。下面是一个简单的无向图和有向图的表示方法。

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2025-11-10
C#
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在计算机科学中,图的遍历是访问图中每个顶点的过程,并尝试按照特定的顺序进行。图的遍历算法主要有两种:深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。这两种算法在解决如路径查找、网络爬虫、社交网络分析等问题时都非常有用。

深度优先搜索(DFS)

深度优先搜索(DFS)是一种用于遍历或搜索树或图的算法。它沿着一个分支深入到不能再深入为止,然后回溯到上一个分叉点,可能会继续深入另一分支。这个过程一直持续到所有的顶点都被访问过为止。

DFS 算法步骤

  1. 从一个顶点开始,将其标记为已访问。
  2. 访问该顶点的一个邻接顶点,如果它未被访问,则递归地对其执行DFS。
  3. 重复步骤2,直到所有顶点都被访问。

DFS 示例代码

C#
using System; using System.Collections.Generic; class Graph { private int _V; // 顶点的数量 private List<int>[] _adj; // 邻接表 public Graph(int V) { _adj = new List<int>[V]; for (int i = 0; i < _adj.Length; i++) { _adj[i] = new List<int>(); } _V = V; } // 添加边 public void AddEdge(int v, int w) { _adj[v].Add(w); // 将w添加到v的列表中 } // 深度优先搜索 public void DFS(int v) { bool[] visited = new bool[_V]; DFSUtil(v, visited); } // DFS的辅助函数 private void DFSUtil(int v, bool[] visited) { visited[v] = true; Console.Write(v + " "); List<int> vList = _adj[v]; foreach (var n in vList) { if (!visited[n]) { DFSUtil(n, visited); } } } } // 使用Graph类 class Program { static void Main(string[] args) { Graph g = new Graph(4); g.AddEdge(0, 1); g.AddEdge(0, 2); g.AddEdge(1, 2); g.AddEdge(2, 0); g.AddEdge(2, 3); g.AddEdge(3, 3); Console.WriteLine("以下是从顶点2开始的深度优先遍历"); g.DFS(2); } }

输出:

image.png

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2025-11-10
Python
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在Windows Python开发中,配置文件管理是每个开发者都会遇到的问题。是否还在为硬编码的配置信息而苦恼?是否想要一个既灵活又易于维护的配置方案?

JSON配置文件凭借其轻量级、可读性强、跨平台兼容的特点,已成为现代Python应用的首选配置格式。无论是桌面应用、Web服务还是上位机开发,掌握JSON配置文件的读写技巧都是必备技能。

本文将从实际开发场景出发,详细讲解Python读写JSON配置文件的各种方法和最佳实践,帮助你构建更加专业和可维护的应用程序。

🔍 问题分析

为什么选择JSON作为配置文件格式?

在Python开发中,常见的配置文件格式有:

  • INI文件:适合简单配置,但不支持复杂数据结构
  • XML文件:功能强大但语法冗长
  • YAML文件:可读性好但需要额外依赖
  • JSON文件:原生支持,结构清晰,是最佳选择

JSON配置文件的核心优势

  1. 原生支持:Python内置json模块,无需额外安装
  2. 数据类型丰富:支持字符串、数字、布尔值、列表、字典等
  3. 跨平台兼容:在Windows、Linux、macOS下都能正常工作
  4. 易于维护:结构清晰,便于版本控制和团队协作

💡 解决方案

🏗️ 配置文件结构设计

一个良好的JSON配置文件应该具备以下特征:

JSON
{ "app_info": { "name": "MyPythonApp", "version": "1.0.0", "author": "Developer" }, "database": { "host": "localhost", "port": 3306, "username": "root", "password": "password123", "database_name": "myapp_db" }, "logging": { "level": "INFO", "file_path": "logs/app.log", "max_size": "10MB", "backup_count": 5 }, "features": { "auto_save": true, "theme": "dark", "language": "zh-CN", "plugins": ["plugin1", "plugin2"] } }

🔧 基础读写操作

读取JSON配置文件

Python
import json import os from pathlib import Path def load_config(config_path='config.json'): """ 加载JSON配置文件 Args: config_path: 配置文件路径 Returns: dict: 配置数据字典 """ try: # 检查文件是否存在 if not os.path.exists(config_path): raise FileNotFoundError(f"配置文件 {config_path} 不存在") # 读取配置文件 with open(config_path, 'r', encoding='utf-8') as file: config = json.load(file) print(f"✅ 成功加载配置文件: {config_path}") return config except json.JSONDecodeError as e: print(f"❌ JSON格式错误: {e}") return None except Exception as e: print(f"❌ 读取配置文件失败: {e}") return None # 使用示例 config = load_config() if config: print(f"应用名称: {config['app_info']['name']}") print(f"数据库主机: {config['database']['host']}")

image.png