队列 #include <cstdio> #include <cstring> #include <iostream> #include <algorithm> #include <queue> using namespace std; ; int n, m; int h[N], e[N], ne[N], idx; int d[N]; void add(int a, int b) { e[idx] = b, ne[idx] = h[a], h[a…

在之前的博文中,介绍了图的深度优先遍历,并分别进行了递归和非递归实现.BFS 无法递归实现,最广泛的实现是利用队列(queue).这与DFS的栈实现是极其相似的,甚至代码几乎都很少需要改动.从给定的起点节点开始,依次将其邻接节点全部塞入队列,每次访问一个节点时将其pop()出队列,并将其邻接节点也塞入队列.直到队列为空,算法结束. 代码实现并无太大障碍,c++实现: #include <iostream> #include <queue> using namespace std;…

阅读代码时,如果想要看某个类继承了哪些类.实现了哪些接口.哪些类继承了这个类,恰巧这个类的继承实现结构又比较复杂,那么如果对开发工具不是很熟练,这个需求是比较难以实现的.eclipse中的type hierarchy可以满足这个需求.本文以Spring源码中的ClassPathResource.java为例. quick type hierarchy quick type hierarchy可以显示出类的继承结构,包括它的父类和子类 supertype hierarchy supertype h…

树的DFS 题目:https://www.acwing.com/problem/content/848/ 代码 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N=1e5+10,M=N*2; int n; int h[N],e[M],ne[M],idx; bool st[N]; int ans=N; void add(int a,int b) { e[idx]=b; ne[idx]=h[a]; h[a]=idx++; } int d…

一.层次聚类 1.层次聚类的原理及分类 1)层次法(Hierarchicalmethods)先计算样本之间的距离.每次将距离最近的点合并到同一个类.然后,再计算类与类之间的距离,将距离最近的类合并为一个大类.不停的合并,直到合成了一个类.其中类与类的距离的计算方法有:最短距离法,最长距离法,中间距离法,类平均法等.比如最短距离法,将类与类的距离定义为类与类之间样本的最短距离. 层次聚类算法根据层次分解的顺序分为:自下底向上和自上向下,即凝聚的层次聚类算法和分裂的层次聚类算法(agglomerat…

HTTP协议漫谈   简介 园子里已经有不少介绍HTTP的的好文章.对HTTP的一些细节介绍的比较好,所以本篇文章不会对HTTP的细节进行深究,而是从够高和更结构化的角度将HTTP协议的元素进行分类讲解. HTTP的定义和历史 在一个网络中.传输数据需要面临三个问题: 1.客户端如何知道所求内容的位置? 2.当客户端知道所求内容的位置后,如何获取所求内容? 3.所求内容以何种形式组织以便被客户端所识别? 对于WEB来说,回答上面三种问题分别采用三种不同的技术,分别为:统一资源定位符(URIs),…

描述 http://poj.org/problem?id=2987 要炒员工鱿鱼,炒了一个人,他的下属一定被炒.给出每个人被炒后公司的收益(负值表示亏损),问怎样炒公司收益最大,以及这种方法炒了几个人.(先输出人数) Firing Time Limit: 5000MS   Memory Limit: 131072K Total Submissions: 9674   Accepted: 2906 Description You’ve finally got mad at “the world’s…

本文由zhangbaochong原创,转载请注明出处http://www.cnblogs.com/zhangbaochong/p/5596180.html 在之前的例子中,我们实现了光照和材质使得场景大大增加了真实感,然而材质提供的细节只是在顶点级别上,要想在像素级别提供细节还得借助于纹理,这次让我们学习dx11中一些有关纹理的基础. 1.纹理坐标 1 在direct3d中,纹理坐标用一个二维向量(u,v)表示,纹理左上角为原点,u正方向沿纹理水平向右,v正方向沿纹理垂直向下,且0<=u,v<…

[概念]疏松图&稠密图: 疏松图指,点连接的边不多的图,反之(点连接的边多)则为稠密图. Tips:邻接矩阵与邻接表相比,疏松图多用邻接表,稠密图多用邻接矩阵. 邻接矩阵: 开一个二维数组graph[ ][ ]来记录图中点a与点b之间是否连通,初始化为0(或者-1之类的看情况):如果图中有可忽略的重边(如 只需重边中的最小边或最大边),则保存需要的那条边的边权,但如果有无法忽略的重边,就一定不要用邻接矩阵. int graph[MAXN][MAXN]; void graphInit() { me…

博文“二分图的最大匹配.完美匹配和匈牙利算法”对二分图相关的几个概念讲的特别形象,特别容易理解.本文介绍部分主要摘自此博文. 还有其他可参考博文: 趣写算法系列之--匈牙利算法 用于二分图匹配的匈牙利算法 1.前言 二分图:简单来说,如果图中点可以被分为两组,并且使得所有边都跨越组的边界,则这就是一个二分图.准确地说:把一个图的顶点划分为两个不相交集 U 和V ,使得每一条边都分别连接U.V中的顶点.如果存在这样的划分,则此图为一个二分图.二分图的一个等价定义是:不含有「含奇数条边的环」的图.图…

c/c++ 有向无环图 directed acycline graph 概念: 图中点与点之间的线是有方向的,图中不存在环.用邻接表的方式,实现的图. 名词: 顶点的入度:到这个顶点的线的数量. 顶点的出度:从这个顶点出发的线的数量. 实现思路: 1,计算出每个顶点的入度,存放到辅助数组cnt中 2,找到入度为0的顶点集合. 3,从入度为0的顶点集合,拿出一个顶点,这个顶点就是第一个顶点(不唯一). 4,找到与以3处顶点为出发点的顶点,然后把这些顶点的入度减一,减一后发现如果入度为0了,更新辅助…

图的遍历一般由两者方式:深度优先搜索(DFS),广度优先搜索(BFS),深度优先就是先访问完最深层次的数据元素,而BFS其实就是层次遍历,每一层每一层的遍历. 1.深度优先搜索(DFS) 我一贯习惯有举例的方法来讲,示例如下:红色代表的是正搜索,蓝色代表回溯,最下面为标志数组. 注意:DFS的搜索出来的序列不是每个人都是一样的,根据具体的程序可能出现不同的顺序. 程序设计:由对深度优先搜索的理解,我们可以知道我们从根节点的开始向下搜索,注意题目中给出的是连通的图,在实际情况下可能有非连通的图,图…

人老了就比较懒,故意挑了到看起来很和蔼的题目做,然后套个spfa和dinic的模板WA了5发,人老了,可能不适合这种刺激的竞技运动了…… 题目链接:http://acm.zju.edu.cn/onlinejudge/showProblem.do?problemCode=2760 Description Given a weighted directed graph, we define the shortest path as the path who has the smallest leng…

图的遍历一般由两者方式:深度优先搜索(DFS),广度优先搜索(BFS),深度优先就是先访问完最深层次的数据元素,而BFS其实就是层次遍历,每一层每一层的遍历. 1.深度优先搜索(DFS) 我一贯习惯有举例的方法来讲,示例如下:红色代表的是正搜索,蓝色代表回溯,最下面为标志数组. 注意:DFS的搜索出来的序列不是每个人都是一样的,根据具体的程序可能出现不同的顺序. 程序设计:由对深度优先搜索的理解,我们可以知道我们从根节点的开始向下搜索,注意题目中给出的是连通的图,在实际情况下可能有非连通的图,图…

火山图 Volcano plot 在统计学上,火山图是一种类型的散点图,被用于在大数据中快速鉴定变化.由于它的形成像火山喷发的样子,所以被称为火山图.和上文讲的曼哈顿图类似.   火山图基本元素 火山图也有很多种样式,在生物学高通量测序结果中,常见有的X和Y轴分别为aboundance 和 fold-change,或p-value和fold-change两种样式.如上图中为p-value versus fold-change的样式,,先此为例进行图中基本元素解读: - X轴:通常为两组基因表达或…

曼哈顿图 Manhattan Plot 曼哈顿图本质上是一个散点图,用于显示大量非零大范围波动数值,最早应用于全基因组关联分析(GWAS)研究展示高度相关位点.它得名源于样式与曼哈顿天际线相似(如下图). 近几年,在宏基因组领域,尤其是差异OTU结合分类学结果,采用Manhattan plot展示有非常好的效果,倍受推崇.   曼哈顿图优点 大数据中,即展示数据全貌,又能快速找到目标基因或OTU,同时可知目标的具体位置和分类.显著程度等信息.绝对高端大气,而且还有内涵.   数据坐标轴介绍 以上…

这道题一开始我没想什么直接开始染, 但是是for循环一个节点一个节点染, 然后就WA 后了看了https://www.cnblogs.com/jerryRey/p/4702323.html 发现原来还需要证明一下染色一定可以, 同时染色的方式是dfs (1)证明 首先, 如果最大度数sum是偶数, 那么按照题目意思, k就为sum+1. 这个时候最坏情况下最大度数点与周围点的颜色都不一样, 需要sum+1种颜色, 也就是刚好是 k, 所以这种情况一定可以用k种颜色染完 其次, 如果最大度数sum…

Description 定义线图为把无向图的边变成点,新图中点与点之间右边当且仅当它们对应的边在原图中有公共点,这样得到的图. 定义弦图为不存在一个长度大于3的纯环,纯环的定义是在环上任取两个不相邻的点,它们之间都没有边,也就是不存在没有弦的环的无向图. 现在给出一棵n个点的树,你可以在上面添加任意多条边(不能重边),要求得到的图的线图是弦图,求加边的方案数. n<=200000 Solution 画图可以发现,一个无向图的线图是弦图的充要条件就是不存在长度大于3的环(不一定是纯环) 也就是说,…

bfs遍历图模板伪代码: bfs(u){ //遍历u所在的连通块 queue q; //将u入队 inq[u] = true; while (q非空){ //取出q的队首元素u进行访问 for (从u出发可达的所有的顶点v){ if (inq[v] == false){ //如果v未曾加入过队列 //将v入队: inq[v] = true; } } } } BFSTraversal(G){ //遍历图G for (G的所有顶点u){ if (inq[u] == false){ BFS(u); }…

图论算法(一)存图 我发现我的博客阅读量贼低,问小伙伴们,ta们都说这些博客太长了QAQ! 今天来个短亿点的(也短不了多少……) 进入正题,图论究竟是什么? 图论就是给你一张图,让你在这张图上进行各种操作,但是我们要进行操作之前,要先明白图是什么. 如果你还不了解图是什么,我这里稍微BB一两句,如果你已经了解了图是什么,请直接去第二部分! Part 1:图是什么 我们先看一张图片: 假设有1,2,3,4,5五座城市, 我们用5个标号的圆圈(1,2,3,4,5)来表示这5个城市. 其中有一些城市之…

目录 一.先定个小目标 二.层次分析法部分 2.1 思路总括 2.2 构造两两比较矩阵 2.3 权重计算方法 2.3.1 算术平均法求权重 2.3.2 几何平均法求权重 2.3.3 特征值法求权重 2.3.4 归一化处理过程 2.4 一致性检验 2.5 对一级指标求解 2.6 对二级指标求解 三.模糊综合评测法部分 3.1 整体思路阐述 3.2 模型的建立和求解 3.2.1 模型的建立 3.2.2 模型的举例求解 四.MATLAB代码 4.1 层次分析法-MATLAB代码 4.2 模糊综合评测法…

NetworkX 是 Python 上最常用的图分析包,GraphScoep 兼容 NetworkX 接口.本文中我们将分享如何用 GraphScope 像 NetworkX 一样在(大)图上进行分析. NetworkX 是什么 NetworkX 是一个用 Python 语言开发的图论与复杂网络建模工具,它内置了常用的图与复杂网络分析算法,提供了一套简单易用的图分析接口,可以方便地进行复杂网络数据分析.仿真建模等工作.NetworkX 的接口设计十分简洁,对于作为刚进入图算法领域的小白来说,Ne…

Paddle Graph Learning (PGL)图学习之图游走类模型[系列四] 更多详情参考:Paddle Graph Learning 图学习之图游走类模型[系列四] https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5002782?contributionType=1 相关项目参考: 关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(PGL)[系列一] https://aistudio.baidu.com/aistudio/projec…

考虑到学习知识的顺序及效率问题,所以后续的几种聚类方法不再详细讲解原理,也不再写python实现的源代码,只介绍下算法的基本思路,使大家对每种算法有个直观的印象,从而可以更好的理解函数中参数的意义及作用,而重点是放在如何使用及使用的场景. (题外话: 今天看到一篇博文:刚接触机器学习这一个月我都做了什么?  里面对机器学习阶段的划分很不错,就目前而言我们只要做到前两阶段即可) 因为前两篇博客已经介绍了两种算法,所以这里的算法编号从3开始. 3.Mean-shift 1)概述 Mean-shift…

西瓜书学习...ing K均值 k-means 给定样本集$ D = {X_1,X_2,...X_n} \(,k-means针对聚类所得簇划分\)C = {C_1,C_2,...,C_k}$最小化平方误差 目标函数$ E = \sum\limits_{i=1}^{k} \sum\limits_{x \in C_i} |x - \mu_i|_2^2 $ 其中$ \mu_i = \frac{1}{|C_i|} \sum_{x \in C_i} x $是簇的均值向量可见式(1.1)在一定程度刻画了簇内…

开篇概述 在上篇博客中详解Google Chrome浏览器(理论篇)一文中,主要讲解了Chrome 搜索引擎使用.Chrome安装和基本操作.Chrome 基本架构.多线程等原理性问题,这篇将重点讲解Chro-me实操问题,主要结合“Chrome 主调试面板“,对Chrome,Elements,Con-sole,Sources,NetWork,TimeLine,Profiles,Application,Security,Audits进行详解.若对广大读者朋友有所帮助,我将不胜感激.本篇博文主要从…

面板上包含了Elements面板.Console面板.Sources面板.Network面板.Timeline面板.Profiles面板.Application面板.Security面板.Audits面板这些功能面板.这些按钮的功能点如下: Elements:查找网页源代码HTML中的任一元素,手动修改任一元素的属性和样式且能实时在浏览器里面得到反馈. Console:记录开发者开发过程中的日志信息,且可以作为与JS进行交互的命令行Shell. Sources:断点调试JS. Network:从…

阮行止 上海洛谷网络科技有限公司 讲师 intro 很有意思的问题.以往见过许多教材,对动态规划(DP)的引入属于"奉天承运,皇帝诏曰"式:不给出一点引入,见面即拿出一大堆公式吓人:学生则死啃书本,然后突然顿悟.针对入门者的教材不应该是这样的.恰好我给入门者讲过四次DP入门,迭代出了一套比较靠谱的教学方法,所以今天跑过来献丑. 现在,我们试着自己来一步步"重新发明"DP. 从一个生活问题谈起 先来看看生活中经常遇到的事吧--假设您是个土豪,身上带了足够的1.5.10…

我们在使用MindManager制作思维导图的过程中,经常需要对主题的类别,优先程度等进行整理,毫无疑问,这是一项繁琐却又不得不做的工作.今天小编为大家带来了MindManager主题整理的一些小技巧,可以在一定程度上使我们的导图更简洁.更明了. MindManager的主题标记功能包括主题图标和标签的添加.合理的使用MindManager的主题标记功能,我们就可以使得主题整理工作变得简单化,本次小编使用的软件版本是MindManager 2020(win系统),小伙伴们快来一起看看吧. 一.添…

SwipeMenuListView(滑动菜单) A swipe menu for ListView.--一个非常好的滑动菜单开源项目. Demo 一.简介 看了挺长时间的自定义View和事件分发,想找一个项目练习下..正好印证自己所学. 在github上找到了这个项目:SwipeMenuListView这的真不错,对事件分发和自定义View都很有启发性,虽然还有点小瑕疵,后面说明.想了解滑动菜单怎么实现的同学,这篇文章绝对对你有帮助,从宏观微观角度详细分析了每个文件. 项目地址:https://…