GATE-CS-2016(Set 2) | 第 45 章

本文主要介绍了 GATE-CS-2016(Set 2) 中关于程序设计的第 45 章的内容。这一章主要涵盖了一些程序设计和算法方面的问题，包括数组、排序和图算法等。

数组

数组是编程中常用的数据结构之一，它可以有效地存储和管理多个相同类型的变量。在本章中，我们将学习一些常用的数组技巧和算法。

快速排序

快速排序是一种常用的排序算法。它的主要思想是通过选取一个基准元素，将数组分成左右两部分，并分别对其进行排序。具体实现方法可以参见以下代码片段：

def quick_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr

    pivot = arr[len(arr) // 2]
    left = [x for x in arr if x < pivot]
    middle = [x for x in arr if x == pivot]
    right = [x for x in arr if x > pivot]

    return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)

矩阵乘法

矩阵乘法是一种常用的数学运算，可以用来解决一系列问题，如图形变换和计算机图形学等。在本章中，我们将学习一些矩阵乘法的基本原理和实现方法。

以下代码演示了如何实现两个矩阵的乘法：

def matrix_multiply(a, b):
    zip_b = list(zip(*b))
    return [[sum(ele_a*ele_b for ele_a, ele_b in zip(row_a, col_b)) for col_b in zip_b] for row_a in a]

图算法

图算法是计算机科学中的一个重要分支，主要研究如何在图中进行搜索、遍历和计算等操作。在本章中，我们将学习一些常用的图算法和数据结构。

深度优先搜索

深度优先搜索是一种常用的图遍历算法，主要用于查找和回溯等操作。其基本思想是从一个起始节点出发，按照深度优先的方式递归地遍历整个图。以下代码演示了如何实现深度优先搜索：

def dfs(graph, start, visited=None):
    if visited is None:
        visited = set()
    visited.add(start)
    for next in graph[start] - visited:
        dfs(graph, next, visited)
    return visited

广度优先搜索

广度优先搜索是一种常用的图遍历算法，主要用于查找和路径搜索等操作。其基本思想是从一个起始节点出发，按照广度优先的方式递归地遍历整个图。以下代码演示了如何实现广度优先搜索：

from collections import deque


def bfs(graph, start):
    visited, queue = set(), deque([start])
    visited.add(start)
    while queue:
        vertex = queue.popleft()
        for neighbour in graph[vertex]:
            if neighbour not in visited:
                visited.add(neighbour)
                queue.append(neighbour)
    return visited

以上就是本文关于 GATE-CS-2016(Set 2) 中第 45 章的介绍，希望对广大程序员提供帮助。