一.算法简介 Tarjan 算法一种由Robert Tarjan提出的求解有向图强连通分量的算法,它能做到线性时间的复杂度. 我们定义: 如果两个顶点可以相互通达,则称两个顶点强连通(strongly connected).如果有向图G的每两个顶点都强连通,称G是一个强连通图.有向图的极大强连通子图,称为强连通分量(strongly connected components). 例如:在上图中,{1 , 2 , 3 , 4 } , { 5 } ,  { 6 } 三个区域可以相互连通,称为这个图的…
最近偶尔发现一个算法编程学习的论坛,刚开始有点好奇,也只是注册了一下.最近有时间好好研究了一下,的确非常赞,所以推荐给大家.功能和介绍看下面介绍吧.首页的标题很给劲,很纯粹的Coding社区....虽然目前人气可能一般,但这里面题目和资源还是比较丰富的,希望给初学者一个帮助. 本文原文地址:[推荐]一个算法编程学习中文社区-51NOD[算法分级,支持多语言,可在线编译] 1.51NOD论坛介绍 该论坛网址:http://www.51nod.com/index.html 论坛主要是进行算法学习和交…
设计一个复杂度为n的算法找到单向链表倒数第m个元素.最后一个元素假定是倒数第0个. 提示:双指针查找 相对于双向链表来说,单向链表仅仅能从头到尾依次訪问链表的各个节点,所以假设要找链表的倒数第m个元素也仅仅能从头到尾进行查找,在查找的过程中,设定两个指针,当中p指针指向当前訪问的节点,q指针指向p之前的节点,且两者之间相距m个节点,这样,当p指针指向最后一个节点时,那q指针指向的元素就是倒数第m个元素,程序的处理步骤例如以下: #include <stdio.h> #include <m…
在网上看到一篇博客讲解Levenshtein的计算,大部分内容都挺好的,只是在一些细节上不够好,看了很长时间才明白.我对其中的算法描述做了一个简单的修改.原文的链接是:一个快速.高效的Levenshtein算法实现. 我修改的内容如下: Levenshtein算法步骤 步骤 说明 1 设置n为字符串s的长度.(“GUMBO”) 设置m为字符串t的长度.(“GAMBOL”) 如果n等于0,返回m并退出. 如果m等于0,返回n并退出. 构造两个向量v0[m+1] 和v1[m+1] 2 初始化 v0,…
算法(Algorithm)为一个计算的具体步骤,常用于计算.数据处理和自动推理.C++ 算法库(Algorithms library)为 C++ 程序提供了大量可以用来对容器及其它序列进行算法操作的函数.这些组件可以为函数或函数模板,大部份由头文件 <algorithm> 提供,一小部份位于 <numeric>.<cstdlib> 中. 在算法库中找东西,可以极大便利编程工作:比如:堆操作,就不需要我们手撸heap,stl中也有优先队列,但我个人觉得还是算法库的好用 K…
一.问题介绍 概率分布模型中,有时只含有可观测变量,如单硬币投掷模型,对于每个测试样例,硬币最终是正面还是反面是可以观测的.而有时还含有不可观测变量,如三硬币投掷模型.问题这样描述,首先投掷硬币A,如果是正面,则投掷硬币B,如果是反面,则投掷硬币C,最终只记录硬币B,C投掷的结果是正面还是反面,因此模型中硬币B,C的正反是可观测变量,而硬币A的正反则是不可观测变量.这里,用Y表示可观测变量,Z表示(隐变量)不可观测变量,Y和Z统称为完全数据,Y成为不完全数据.对于文本分类问题,未标记数据的自变量…
如何用 js 实现一个类似微信红包的随机算法 js, 微信红包, 随机算法 "use strict"; /** * * @author xgqfrms * @license MIT * @copyright xgqfrms * @created 2020-09-16 * @modified * * @description 如何用 js 实现一个类似微信红包的随机算法, 最简单的方法实现微信红包的随机算法 * @difficulty Hard * @complexity O(n) *…
比雪花算法更好用的ID生成算法(单机或分布式唯一ID) 转载及版权声明 本人从未在博客园之外的网站,发表过本算法长文,其它网站所现文章,均属他人拷贝之作. 所有拷贝之作,均须保留项目开源链接,否则禁止转载. 拷贝之作,内容难免过期,当前页面才有最新内容. 算法介绍 一个全新的雪花漂移算法,生成的ID更短.速度更快. 核心在于缩短ID长度的同时,具有极高瞬时并发处理量(保守值 50W/0.1s). 原生支持 C#/Java/Go/Rust/C 等语言,并由 Rust 提供 PHP.Python.N…
群算法是Marco Dorigo在1992年提出的一种优化算法,该算法受到蚂蚁搜索食物时对路径的选择策略的启示.蚁群算法作为群体智能算法的一种利用分布式的种群搜索策略来寻找目标函数的最优解.蚁群算法与其他优化算法相比较的一个明显优势是蚁群算法能够适应动态变化的环境,这个特点使它特别适合解决像网络路由这类解空间频繁发生变化的优化问题. 为了更好的理解蚁群算法,我们首先需要了解在自然界中蚂蚁是如何寻找食物的.蚂蚁在寻找食物时会遵循一些简单的基本法则.这些法则的核心是利用一种叫作信息素的物质,信息素是…
目录 EM算法(1):K-means 算法 EM算法(2):GMM训练算法 EM算法(3):EM算法运用 EM算法(4):EM算法证明 EM算法(2):GMM训练算法 1. 简介 GMM模型全称为Gaussian Mixture Model,即高斯混合模型.其主要是针对普通的单个高斯模型提出来的.我们知道,普通高斯模型对实际数据拟合效果还不错,但是其有一个致命的缺陷,就是其为单峰函数,如果数据的真实分布为复杂的多峰分布,那么单峰高斯的拟合效果就不够好了. 与单峰高斯模型不同,GMM模型是多个高斯…