图的应用算法有

‘壹’ c++数据结构的图的应用，求图的最小生成树和最短路径有什么不同，或者是普里姆算法和狄克斯特拉算法有

不知道你的手头有没有一本经典的书籍叫做《大话数据结构》，如果解释的话，似乎还真不容易解释，请找一下这本书的电子版，查阅一下相关章节更清楚，祝你好运。
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‘贰’ 大学课程《离散数学》中的图有哪些应用

大学课程《离散数学》中的图的应用有很多，其中包括了最短路径的查找、拓扑排序、地图着色等应用，下面对这三个应用展开介绍：

其实图的应用非常广泛，并不止这些，我们还可以对概念的学习，去更加了解图的应用。

‘叁’ 图像处理应用实例：高斯模糊原理与算法

小知识：
高斯模糊是图像处理中广泛使用的技术、通常用它来减小噪声以及降低细节层次。这种模糊技术生产的图像的视觉效果是好像经过一个半透明的屏幕观察图像。高斯模糊也用语计算机视觉算法中的预处理阶段以增强图像在不同尺寸下的图像效果。
通常，图像处理软件会提供“模糊”(blur)滤镜，使图片产生模糊的效果。
“模糊”的算法有很多种，其中有一种叫做“高斯模糊”(Gaussian
Blur)。它将正态分布(又名“高斯分布”)用于图像处理。
本文介绍“高斯模糊”的算法，你会看到这是一个非常简单易懂的算法。本质上，它是一种数据平滑技术(data
smoothing)，适用于多个场合，图像处理恰好提供了一个直观的应用实例。
一、高斯模糊的原理
所谓“模糊”，可以理解成每一个像素都取周边像素的平均值。
上图中，2是中间点，周边点都是1。
“中间点”取“周围点”的平均值，就会变成1。在数值上，这是一种“平滑化”。在图形上，就相当于产生“模糊”效果，“中间点”失去细节。

‘肆’ 计算机图形学所涉及的算法有哪些

图论吗?数据结构书上有啊，比如迪杰斯特拉算法，普里姆算法，弗洛伊德算法等等

‘伍’ 图计算应用场景有哪些

图计算模型在大数据公司，尤其是IT公司运用十分广泛。近几年，以深度学习和图计算结合的大规模图表征为代表的系列算法发挥着越来越重要的作用。图计算的发展和应用有井喷之势，各大公司也相应推出图计算平台，例如Google Pregel、Facebook Giraph、腾讯星图、华为GES、阿里GraphScope等。

GraphScope 是阿里巴巴达摩院实验室研发的一站式图计算平台。GraphScope 提供 Python 客户端，能十分方便的对接上下游工作流。它具有高效的跨引擎内存管理，在业界首次支持 Gremlin 分布式编译优化，同时支持算法的自动并行化和支持自动增量化处理动态图更新，提供了企业级场景的极致性能。GraphScope 已经证明在多个关键互联网领域（如风控，电商推荐，广告，网络安全，知识图谱等）实现重要的业务新价值，其代码当前已在github/alibaba/graphscope 上开源，以供更多开发者使用。

‘陆’ 图像处理算法有哪些

多了：图像分割、增强、滤波、形态学，等等，推荐看数字图像处理那本厚书

‘柒’ 图像算法应用的领域主要有哪些

应用领域
图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。
1）航天和航空技术方面
航天和航空技术方面的应用数字图像处理技术在航天和航空技术方面的应用，除了JPL对月球、火星照片的处理之外，另一方面的应用是在飞机遥感和卫星遥感技术中。许多国家每天派出很多侦察飞机对地球上有兴趣的地区进行大量的空中摄影。对由此得来的照片进行处理分析，以前需要雇用几千人，而现在改用配备有高级计算机的图像处理系统来判读分析，既节省人力，又加快了速度，还可以从照片中提取人工所不能发现的大量有用情报。从60年代末以来，美国及一些国际组织发射了资源遥感卫星（如LANDSAT系列）和天空实验室（如SKYLAB），由于成像条件受飞行器位置、姿态、环境条件等影响，图像质量总不是很高。因此，以如此昂贵的代价进行简单直观的判读来获取图像是不合算的，而必须采用数字图像处理技术。如LANDSAT系列陆地卫星，采用多波段扫描器（MSS），在900km高空对地球每一个地区以18天为一周期进行扫描成像，其图像分辨率大致相当于地面上十几米或100米左右（如1983年发射的LANDSAT-4，分辨率为30m）。这些图像在空中先处理（数字化，编码）成数字信号存入磁带中，在卫星经过地面站上空时，再高速传送下来，然后由处理中心分析判读。这些图像无论是在成像、存储、传输过程中，还是在判读分析中，都必须采用很多数字图像处理方法。现在世界各国都在利用陆地卫星所获取的图像进行资源调查（如森林调查、海洋泥沙和渔业调查、水资源调查等），灾害检测（如病虫害检测、水火检测、环境污染检测等），资源勘察（如石油勘查、矿产量探测、大型工程地理位置勘探分析等），农业规划（如土壤营养、水份和农作物生长、产量的估算等），城市规划（如地质结构、水源及环境分析等）。我国也陆续开展了以上诸方面的一些实际应用，并获得了良好的效果。在气象预报和对太空其它星球研究方面，数字图像处理技术也发挥了相当大的作用。

‘捌’ 图遍历的算法

图的遍历方法目前有深度优先搜索法和广度（宽度）优先搜索法两种算法。 深度优先搜索法是树的先根遍历的推广，它的基本思想是：从图G的某个顶点v0出发，访问v0，然后选择一个与v0相邻且没被访问过的顶点vi访问，再从vi出发选择一个与vi相邻且未被访问的顶点vj进行访问，依次继续。如果当前被访问过的顶点的所有邻接顶点都已被访问，则退回到已被访问的顶点序列中最后一个拥有未被访问的相邻顶点的顶点w，从w出发按同样的方法向前遍历，直到图中所有顶点都被访问。其递归算法如下：
Boolean visited[MAX_VERTEX_NUM]; //访问标志数组
Status (*VisitFunc)(int v); //VisitFunc是访问函数，对图的每个顶点调用该函数
void DFSTraverse (Graph G, Status(*Visit)(int v)){
VisitFunc = Visit;
for(v=0; v<G.vexnum; ++v)
visited[v] = FALSE; //访问标志数组初始化
for(v=0; v<G.vexnum; ++v)
if(!visited[v])
DFS(G, v); //对尚未访问的顶点调用DFS
}
void DFS(Graph G, int v){ //从第v个顶点出发递归地深度优先遍历图G
visited[v]=TRUE; VisitFunc(v); //访问第v个顶点
for(w=FirstAdjVex(G,v); w>=0; w=NextAdjVex(G,v,w))
//FirstAdjVex返回v的第一个邻接顶点，若顶点在G中没有邻接顶点，则返回空（0）。
//若w是v的邻接顶点，NextAdjVex返回v的（相对于w的）下一个邻接顶点。
//若w是v的最后一个邻接点，则返回空（0）。
if(!visited[w])
DFS(G, w); //对v的尚未访问的邻接顶点w调用DFS
} 图的广度优先搜索是树的按层次遍历的推广，它的基本思想是：首先访问初始点vi，并将其标记为已访问过，接着访问vi的所有未被访问过的邻接点vi1,vi2,…, vi t，并均标记已访问过，然后再按照vi1,vi2,…, vi t的次序，访问每一个顶点的所有未被访问过的邻接点，并均标记为已访问过，依次类推，直到图中所有和初始点vi有路径相通的顶点都被访问过为止。其非递归算法如下：
Boolean visited[MAX_VERTEX_NUM]; //访问标志数组
Status (*VisitFunc)(int v); //VisitFunc是访问函数，对图的每个顶点调用该函数
void BFSTraverse (Graph G, Status(*Visit)(int v)){
VisitFunc = Visit;
for(v=0; v<G.vexnum, ++v)
visited[v] = FALSE;
initQueue(Q); //置空辅助队列Q
for(v=0; v<G.vexnum; ++v)
if(!visited[v]){
visited[v]=TRUE; VisitFunc(v);
EnQueue(Q, v); //v入队列
while(!QueueEmpty(Q)){
DeQueue(Q, u); //队头元素出队并置为u
for(w=FirstAdjVex(G,u); w>=0; w=NextAdjVex(G,u,w))
if(!Visited[w]){ //w为u的尚未访问的邻接顶点
Visited[w]=TRUE; VisitFunc(w);
EnQueue(Q, w);
}
}
}
}

‘玖’ 想知道可以应用于图像处理的算法都有哪些，谢谢！

图像复原
图像增强
边缘检测
图像分割
图像分析（智能算法，想用都能用上）
……
所对应的算法成百上千……
所以下次不要问这种问题，找本书看看吧