一.题目描述 在一个8 * 8的棋盘中的某个位置有一只马,如果它走29步正好经过除起点外的其他位置各一次,这样一种走法则称马的周游路线,试设计一个算法,从给定的起点出发,找出它的一条周游路线. 为了便于表示一个棋盘,我们按照从上到下,从左到右对棋盘的方格编号,如下所示: 1     2     3       4     5     6       7     8 9     10       11    12       13    14       15    16 17    18    …

这道题没有找到一条回路,所以不能跟1152一样用数组储存后输出.我采用的方法是DFS加剪枝,直接DFS搜索会超时,优化的方法是在搜索是优先走出度小的路径,比如move1和move2都可以走,但是如走了move1后下一步有7种方向可以走,而走了move2后有2种方向可以走,那我们就优先走move2,具体实现参考代码: #include<bits/stdc++.h> using namespace std; ][] ={{, -}, {, -}, {, }, {, },{-, }, {-, },…

代码地址: https://github.com/laiy/Datastructure-Algorithm/blob/master/sicily/1153.c 题目如下: 1153. 马的周游问题 Constraints Time Limit: 1 secs, Memory Limit: 32 MB , Special Judge Description 和题目C同样的任务,这里只是把棋盘扩大到标准的国际象棋.对这样一个8 * 8的棋盘用同样的方法编号如下: 1     2     3     …

为了方便刷题,直接把分类保存下来方便来找. 转自:http://dengbaoleng.iteye.com/blog/1505083 [数据结构/图论] 1310Right-HeavyTree笛卡尔树相关,复杂度O(N)或O(NlogN). 1426PhoneList电话号码前缀检索,trie树相关. 1443PrinterQueue基本队列操作. 1149等价表达式判断表达式是否等价(递归求解) 1136山海经n长序列里求m次区间询问的最大连续子区间和.线段树/RMQ 1252Defining…

在n*m的棋盘中,马只能走“日” 字.马从位置(x,y)处出发,把棋盘的每一格都走一次,且只走一次.找出所有路径. ××××××××××××× 类似问题: 在半个中国象棋棋盘上,马在左下角(1,1)处,马走日字…而且只能往右走…不能向左…可上可下…求从起点到(m, n)处有几种不同的走法. 八皇后. ××××××××××××× 预备知识--->图的深度优先: https://www.cnblogs.com/OctoptusLian/p/8260173.html 参考代码1: https://bl…

一．原题中文大意. 1      2       3      4       5      6         7     8 9     10       11    12      13     14       15    16 17    18      19    20       21    22       23    24 25    26      27    28       29    30       31    32 33    34      35    36   …

输入输出的内容是文本内容,考虑使用字符流. 输入输出的内容是二进制内容,考虑使用字节流. 凡是能用记事本打开并查看的内容称为文本文件,反之则为二进制文件. package ch15; import java.io.IOException; import java.io.StringReader; import java.io.StringWriter; /** * Created by Jiqing on 2016/12/30. */ public class StringNodeTest {…

Day 1-Morning     终于开通了新的博客(等待审核的过程用着备忘录敲...)~感谢几位大佬们愿意带我一起学习 大家一起加油!(苟富贵,勿相忘!/doge 哈哈哈) 初学python,以下是第一天的一小点学习总结:(买的书还没拿到,先凑合着学) IDLE是一个Python Shell(外壳),一个通过输入文本与程序交互的途径.eg:cmd窗口 BIF(Built-in Functions)内置函数.eg:print();input().3.python的变量不需事先声明,直接给一个合…

这道题嘛,直接使用DFS搜索,然后莫名其妙地AC了.后来看了题解,说是move的顺序不同的话可能会导致超时,这时便需要剪枝,真是有趣.原来自己是误打误撞AC了,hhh.题解还有另一种解法是先把一条完整的路储存在数组里,输入i的时候,就从i位置起把数组循环输出一遍,真是666的解法呀,果然不能被传统的思路所局限了呀! #include<bits/stdc++.h> using namespace std; ][] ={{, -}, {, -}, {, }, {, },{-, }, {-, },…

骑士周游问题,也叫跳马问题. 问题描述: 将马随机放在国际象棋的8×8棋盘的某个方格中,马按走棋规则进行移动.要求每个方格只进入一次,走遍棋盘上全部64个方格. 代码要求: 1,可以任意选定马在棋盘上的起始位置, 2,计算并打印马跳的路线. 3,可以控制代码执行的速度 4,可以随时暂停开始程序 5,程序结束后可以打印代码 问题解决: 开发环境--vs2015  开发语言--c#  设计思想:建立8*8的int数组,存储棋盘当前状态.选择当前马的位置,按照深度优先搜索写一个递归函数按次序遍历马的八…

这篇文章将会将一个数据结构与算法中一个很经典很重要的概念——深度优先搜索(Depth-First-Search:DFS).........(你他喵不是在标题里说了吗?) 好吧,DFS的精髓我其实也还没有弄的特别懂,估计得多用用才能理解更深吧. !!!敲黑板!!!DFS的关键是递归,递归是真好用!!! 深度优先搜索(DFS) 什么是DFS呢,秉着能动手就绝不吵吵的原则,直接给出网上大神的博文链接:http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3711483.html…

骑士周游问题 概念 在一个国际象棋棋盘上, 一个棋子"马"(骑士) , 按照"马走日"的规则, 从一个格子出发, 要走遍所有棋盘格恰好一次.把一个这样的走棋序列称为一次"周游" 在8×8的国际象棋棋盘上, 合格的"周游"数量有1.305×1035这么多, 走棋过程中失败的周游就更多了 采用图搜索算法, 是解决骑士周游问题最容易理解和编程的方案之一 解决方案还是分为两步: 首先将合法走棋次序表示为一个图 采用图搜索算法搜寻一个长…

title: 使用AWS亚马逊云搭建Gmail转发服务(三) author:青南 date: 2015-01-02 15:42:22 categories: [Python] tags: [log,Gmail,Python,Flask] --- 在上一篇文章使用AWS亚马逊云搭建Gmail转发服务(二)中,我们已经介绍了如何把邮件转发程序部署在服务器上.但是这样还不够.还需要实时监控程序的运行状态.于是,给程序增加日志记录功能是非常重要的. 日志 这里使用Python的logging库,实现日志…

在网上看到一篇关于隐马尔科夫模型的介绍,觉得简直不能再神奇,又在网上找到大神的一篇关于如何用隐马尔可夫模型实现中文拼音输入的博客,无奈大神没给可以运行的代码,只能纯手动网上找到了结巴分词的词库,根据此训练得出隐马尔科夫模型,用维特比算法实现了一个简单的拼音输入法.githuh地址:https://github.com/LiuRoy/Pinyin_Demo 原理简介 隐马尔科夫模型 抄一段网上的定义: 隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model) 是一种统计模型,用来描述一个含有隐含…

前言 哦,不搞SQL了么,当然会继续,周末会继续更新,估计写完还得几十篇,但是我会坚持把SQL更新完毕,绝不会烂尾,后续很长一段时间没更新的话,不要想我,那说明我是学习新的技能去了,那就是学习英语,本来没有打算再探究目前.NET中跨平台的东西,毕竟才出来没多久,还是有很多坑,希望有人踩过再来学习会好很多,可惜项目中都是用的最新的东西,我不得不去探索,于是有关EntityFramework Core的坑就这么出来了,来,我们一起看看. EntityFramework Core 1.1迁移 我们首先…

初识马尔可夫和马尔可夫链 作者:白宁超 2016年7月10日20:34:20 摘要:最早接触马尔可夫模型的定义源于吴军先生<数学之美>一书,起初觉得深奥难懂且无什么用场.直到学习自然语言处理时,才真正使用到隐马尔可夫模型,并体会到此模型的妙用之处.马尔可夫模型在处理序列分类时具体强大的功能,诸如解决:词类标注.语音识别.句子切分.字素音位转换.局部句法剖析.语块分析.命名实体识别.信息抽取等.另外广泛应用于自然科学.工程技术.生物科技.公用事业.信道编码等多个领域.本文写作思路如下:第一篇对马…

马哥linux运维初级+中级+高级 视频教程 教学视频 全套下载(近50G)目录详情:18_02_ssl协议.openssl及创建私有CA18_03_OpenSSH服务及其相关应用09_01_磁盘及文件系统管理详解之三10_05_脚本编程之八 脚本完成磁盘分区格式化20_01_DNS主从复制及区域传送04_04_grep及正则表达式01_03_操作系统基础08_02_bash脚本编程之七 case语句及脚本选项进阶14_03_bash脚本编程之十一(Linux启动流程之三) SysV服务脚本01…

什么是熵(Entropy) 简单来说,熵是表示物质系统状态的一种度量,用它老表征系统的无序程度.熵越大,系统越无序,意味着系统结构和运动的不确定和无规则:反之,,熵越小,系统越有序,意味着具有确定和有规则的运动状态.熵的中文意思是热量被温度除的商.负熵是物质系统有序化,组织化,复杂化状态的一种度量. 熵最早来原于物理学. 德国物理学家鲁道夫·克劳修斯首次提出熵的概念,用来表示任何一种能量在空间中分布的均匀程度,能量分布得越均匀,熵就越大. 一滴墨水滴在清水中,部成了一杯淡蓝色溶液 热水晾在空气中…

本挖掘典型地运用了机器学习技术,例如聚类,分类,关联规则,和预测建模.这些技术揭示潜在内容中的意义和关系.文本发掘应用于诸如竞争情报,生命科学,客户呼声,媒体和出版,法律和税收,法律实施,情感分析和趋势识别. 在本篇博客帖中,你将会学习到如何将机器学习技术应用到文本挖掘中.我将会向你展示如何使用RapidMiner(一款流行的预测分析开源工具)和亚马逊S3业务来创建一个文件挖掘应用.亚马逊S3业务是一项易用的存储服务,可使组织在网页上的任何地方存储和检索任意数量的数据. 掘模型产生的结果可以得到…

title: 使用AWS亚马逊云搭建Gmail转发服务(二) author:青南 date: 2014-12-31 14:44:27 categories: [Python] tags: [Python,Gmail,AWS,Flask] --- 在上一篇文章使用AWS亚马逊云搭建Gmail转发服务(一)中,我们介绍了如何在亚马逊AWS的免费主机EC2中使用Gmai API从而接收邮件的操作.在这篇文章中,将要讲解如何制作一个邮件转发服务. 我之前有写一篇文章,使用微信控制你的电脑其中有讲解如何使…

title: 使用AWS亚马逊云搭建Gmail转发服务(一) author:青南 date: 2014-12-30 15:41:35 categories: Python tags: [Gmail,AWS,API,Flask] --- 故事背景 2014年12月28号开始,Gmail被伟大的墙从协议上封禁,POP3.SMTP.IAMP全部阵亡.于是不仅网页不能打开Gmail,连邮件客服端都不能使用Gmail收发邮件了. Gmail在国内的用户相当的广泛,难道就真的不用了吗?当然不是.虽然使用VP…

马尔可夫模型与隐马尔可夫模型 作者:白宁超 2016年7月11日15:31:11 摘要:最早接触马尔可夫模型的定义源于吴军先生<数学之美>一书,起初觉得深奥难懂且无什么用场.直到学习自然语言处理时,才真正使用到隐马尔可夫模型,并体会到此模型的妙用之处.马尔可夫模型在处理序列分类时具体强大的功能,诸如解决:词类标注.语音识别.句子切分.字素音位转换.局部句法剖析.语块分析.命名实体识别.信息抽取等.另外广泛应用于自然科学.工程技术.生物科技.公用事业.信道编码等多个领域.本文写作思路如下:第一篇…

向前算法解决隐马尔可夫模型似然度问题 作者:白宁超 2016年7月11日22:54:57 摘要:最早接触马尔可夫模型的定义源于吴军先生<数学之美>一书,起初觉得深奥难懂且无什么用场.直到学习自然语言处理时,才真正使用到隐马尔可夫模型,并体会到此模型的妙用之处.马尔可夫模型在处理序列分类时具体强大的功能,诸如解决:词类标注.语音识别.句子切分.字素音位转换.局部句法剖析.语块分析.命名实体识别.信息抽取等.另外广泛应用于自然科学.工程技术.生物科技.公用事业.信道编码等多个领域.本文写作思路如下…

维特比算法解决隐马尔可夫模型解码问题(中文句法标注) 作者:白宁超 2016年7月12日14:08:28 摘要:最早接触马尔可夫模型的定义源于吴军先生<数学之美>一书,起初觉得深奥难懂且无什么用场.直到学习自然语言处理时,才真正使用到隐马尔可夫模型,并体会到此模型的妙用之处.马尔可夫模型在处理序列分类时具体强大的功能,诸如解决:词类标注.语音识别.句子切分.字素音位转换.局部句法剖析.语块分析.命名实体识别.信息抽取等.另外广泛应用于自然科学.工程技术.生物科技.公用事业.信道编码等多个领域.…

向前向后算法解决隐马尔可夫模型机器学习问题 作者:白宁超 2016年7月12日14:28:10 摘要:最早接触马尔可夫模型的定义源于吴军先生<数学之美>一书,起初觉得深奥难懂且无什么用场.直到学习自然语言处理时,才真正使用到隐马尔可夫模型,并体会到此模型的妙用之处.马尔可夫模型在处理序列分类时具体强大的功能,诸如解决:词类标注.语音识别.句子切分.字素音位转换.局部句法剖析.语块分析.命名实体识别.信息抽取等.另外广泛应用于自然科学.工程技术.生物科技.公用事业.信道编码等多个领域.本文写作思…

Xue & Shen '2003 [2]用两种序列标注模型--MEMM (Maximum Entropy Markov Model)与CRF (Conditional Random Field)--用于中文分词:看原论文感觉作者更像用的是maxent (Maximum Entropy) 模型而非MEMM.MEMM是由McCallum et al. '2000 [1]提出MEMM,针对于HMM的两个痛点:一是其为生成模型(generative model),二是不能使用更加复杂的feature.…

从随机过程到马尔科夫链蒙特卡洛方法 1. Introduction 第一次接触到 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 是在 theano 的 deep learning tutorial 里面讲解到的 RBM 用到了 Gibbs sampling,当时因为要赶着做项目,虽然一头雾水,但是也没没有时间仔细看.趁目前比较清闲,把 machine learning 里面的 sampling methods 理一理,发现内容还真不少,有些知识本人也是一知半解,所以这篇博客不可…

HMM(隐马尔科夫模型)基本原理及其实现 HMM基本原理 Markov链:如果一个过程的“将来”仅依赖“现在”而不依赖“过去”,则此过程具有马尔可夫性,或称此过程为马尔可夫过程.马尔可夫链是时间和状态参数都离散的马尔可夫过程.HMM是在Markov链的基础上发展起来的,由于实际问题比Markov链模型所描述的更为复杂,观察到的时间并不是与状态一一对应的,而是通过一组概率分布相联系,这样的模型称为HMM.HMM是双重随机过程:其中之一是Markov链,这是基本随机过程,它描述状态的转移,是隐含的.…

马氏距离(Mahalanobis distance)是由印度统计学家马哈拉诺比斯(P. C. Mahalanobis)提出的,表示数据的协方差距离.它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法.与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系(例如:一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息,因为两者是有关联的)并且是尺度无关的(scale-invariant),即独立于测量尺度. 对于一个均值为,协方差矩阵为Σ的多变量矢量,其马氏距离为 马氏距离也可以定义为两个服从同一分布并且其协方差矩阵为Σ的…

JS挂马攻防实录 攻现在最多见的JS挂马方法有两种,一种是直接将JavaScript脚本代码写在网页中,当访问者在浏览网页时,恶意的挂马脚本就会通过用户的浏览器悄悄地打开网马窗口,隐藏地运行(图1),这种方法使用的关键代码如下: window.open("","","toolbar=no,location=no,directories=no,status=no,menubar=no,scro llbars=no,width=1,height=1"…