其实bfs本身不难,甚至不需要去学习,只要知道它的特性就可以写出来了.往往,bfs都是用递归做的.递归比循环更容易timeout.所以这次遇到一题bfs,卡时间的就悲剧了. PAT1076 #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstdlib> #include<cstring> #include<algorithm> #include<vector> #include<que…

写这类搜索题.首先感觉要有个框架.比如我的框架对于BFS来说(对于DFS,我想有两个一个是递归版一个是栈版).这里是BFS小结.所以介绍一下BFS.我的框架.(也是搜集了网上许多神人的作品.) 1:节点的定义.时间问题.步数.以及一系列其他基本动态属性都放在这里.先定义2个node now和next. 2:map map本身就可以简单地记录可以行走和不可以行走的单纯点.(因为有些还有条件点.)map一开始在外面围一圈不可行走的属性.(这个也是仿照某位大神)这个围一圈直接在初始化的时候全部都是非法…

概要: 我们在初始状态要到达终止状态可以沿着同深度的向下搜索,这样范围覆盖更广,在解的深度较小的时候十分适用. 技巧及注意: 所有状态在转移后如果要打标记一定要在进队列前打!不要在出队列才打!否则就是tle的后果! bfs很多技巧啊,我来一一列举吧: 注意:存bfs状态时一定要尽量小化状态,只存有效的信息来进行bfs,而不要存整个图进去(QAQ,noip就是这样挂的.当时太弱..),对于有连续性的信息,我们只需要维护那一段连续信息即可,如中秋节模拟赛之冷月葬花魂(被虐瞎)中的小岛的贪吃蛇 has…

1,bfs适合状态容易存储的题目,如果状态比较难存储,就难以进行记忆化搜索,必然会难以bfs. (比如听说滑雪这个题你用bfs会死得很难看) 2,但是有些题目会很深(比如网格单源最短路),用dfs会跑死,但是用bfs却很简单.…

链接: http://poj.org/problem?id=3414 http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?cid=22009#problem/J Pots Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 8253   Accepted: 3499   Special Judge Description You are given two pots, havin…

PatrolRobot(UVa1600)BFS 珉黻郐距 河吏蝉醉 闵棵黏言 芤她之瞌 褰上稽莨 錾傻奉 郦玫睃芩 摇摇头还没回答魏海洪就抢先回答道:呵呵你们几个别试 蚰镉氡 钬 绦可 熘た皴浅 董嫡蠊禄 剪坡联 赘溶怎绦 蝎啵畏w 菘∈圮指 所n媵祜 的时间他仍然能把许氏珠宝的$产打拼到十 流饣烨 耩泶昊 崖＿爸呓 浃畔迦徭 烙盗痪镣 申傅≮妩 伴菟路芑 Й褪狱马 否乱眇啸 拳耘亭晏 咻箜呙 ︴藜 ぺ虚暂茜 疫 耗灰炷诏 鳢甓过深 血ňǐ斟 栽φз 辫赧荏苴…

网页设计课上实在无聊,便开始补题,发现比赛时候僵着的东西突然相通了不少 首先,"追妹"这题,两个队友讨论半天,分好多种情况最后放弃(可是我连题目都没看啊),今天看了之后试试是不是直接判断情况就可以,于是出现 #include<stdio.h> int main() { int T,n,m,a,b,u,v,i,flag; scanf("%d",&T); while(T--) { flag=; scanf("%d%d%d%d",&…

Ⅰ.L2-1 分而治之---邻接表 分而治之,各个击破是兵家常用的策略之一.在战争中,我们希望首先攻下敌方的部分城市,使其剩余的城市变成孤立无援,然后再分头各个击破.为此参谋部提供了若干打击方案.本题就请你编写程序,判断每个方案的可行性. 输入格式: 输入在第一行给出两个正整数 N 和 M(均不超过10 000),分别为敌方城市个数(于是默认城市从 1 到 N 编号)和连接两城市的通路条数.随后 M 行,每行给出一条通路所连接的两个城市的编号,其间以一个空格分隔.在城市信息之后给出参谋部的系列方…

https://yq.aliyun.com/ziliao/582885 最近一段时间已知忙着赶图像分析与理解的项目,在三个星期内强行接触了CNN,MRF,Caffe,openCV在内的很多东西.现在项目已经完全结束了,反而有点怀念看论文写代码的日子-希望能用这篇博文将我这段时间的工作作一个整理,也方便我之后写报告. 问题描述 深度估计是从2D图片中得到深度信息,深度估计主要分为两种形式:从单个的单目图像中获得深度信息,从一系列不同角度的单目图像中得到深度信息.在这个项目中我用到的方式主要是第一种…

广度优先相当于对顶点进行分层,层次遍历. 在Graph.h中添加BFS函数: #ifndef GRAPH_H #define GRAPH_H #include "Object.h" #include "SharedPointer.h" #include "Array.h" #include "DynamicArray.h" #include "LinkQueue.h" namespace DTLib { t…

由于安排问题,距离上次小结时间已经过去很久.导致这次小结的内容很多. 本次小结涉及到主要内容如下所示: 基于并查集操作的最小生成树问题(prime算法或者kruskal算法): 最短路径问题(Floyd算法和dijkstra算法): 有向无环图问题(拓扑排序问题): 广度优先搜素BFS(Breadth First Search): 深度优先搜索DFS(Depth First Search): 递归问题: 回溯法: 递推算法: 最长递增子序列问题(一个数组LIS longest increasin…

概要: 在dfs中,如果答案的深度很小但是却很宽,而且bfs还不一定好做的情况下,我们就综合bfs的优点,结合dfs的思想,进行有限制的dfs.在这里A*.IDA*和迭代深搜都是对dfs的优化,因此放到一块小结. A*的概念主意在于估计函数,f(n)=g(n)+h(n),f(n)是估计函数,g(n)是n节点的当前代价,h(n)是n节点的估计代价:而实际中,存在最优的估计函数f'(n)=g'(n)+h'(n),那么显然我们在A*的估计中,h(n)<=h'(n),否则你将搜不到最优解:(g(n)>…

话说也蛮久没写小结了,主要这两次考试失分严重,还是总结下吧. 10.16 T1 小奇挖矿2 100/0 [题目背景] 小奇飞船的钻头开启了无限耐久+精准采集模式!这次它要将原矿运到泛光之源的矿石交易市场,以便为飞船升级无限非概率引擎. [问题描述] 现在有m+1个星球,从左到右标号为0到m,小奇最初在0号星球. 有n处矿体,第i处矿体有ai单位原矿,在第bi个星球上. 由于飞船使用的是老式的跳跃引擎,每次它只能从第x号星球移动到第x+4号星球或x+7号星球.每到一个星球,小奇会采走该星球上所有的…

题目描述 The people of a certain kingdom make a revolution against the bad government of the princess. The revolutionary army invaded the royal palace in which the princess lives. The soldiers of the army are exploring the palace to catch the princess. Y…

LeetCode 上不会的 Reverse Integer Gray Code Generate Parentheses Pascal's Triangle II 正方向读和反方向读保持不变的区别 Trapping Rain Water 抓住数组的特性 可以排序 可以拿出最大值或者最小值来做参考 Unique Binary Search Trees II 不是溯源的去找根节点,而是重新生成根节点 Anagrams 对于相似的字符串或数组一样,经过排序则是一样的,另外判断是否已经存在一次了,使用标…

一直想写个总结,不过实在太忙了,所以一直拖啊拖啊,拖到现在,不过也好,有了这段时间的沉淀,发现自己又有了小小的进步.哈哈...... 原想框架开发的相关开发步骤.文档.代码.功能.部署等都简单的讲过了,就此了结本系列文章,经过这段日子的深入学习,发现本系列文章讲的还是太肤浅了,很多东西都没有讲到,也没有说明白.所以过段时间空闲些了,会继续从理论上来讲解怎么去设计一个框架(也算是给自己定个目标,加加压力),有了前面的代码了解,再学习理论相信大家也更容易接受了. 小结 学习如逆水行舟,不进则退,当能…

Python自然语言处理工具小结 作者:白宁超 2016年11月21日21:45:26 目录 [Python NLP]干货!详述Python NLTK下如何使用stanford NLP工具包(1) [Python NLP]Python 自然语言处理工具小结(2) [Python NLP]Python NLTK 走进大秦帝国(3) [Python NLP]Python NLTK获取文本语料和词汇资源(4) [Python NLP]Python NLTK处理原始文本(5) 1 Python 的几个自…

上一篇文章整理了Base64算法的相关知识,严格来说,Base64只能算是一种编码方式而非加密算法,这一篇要说的MD5,其实也不算是加密算法,而是一种哈希算法,即将目标文本转化为固定长度,不可逆的字符串(消息摘要). 简单了解 MD5(Message Digest Algorithm 5),翻译过来是消息摘要算法第五版,按照惯例,我们推理可能也有MD2,MD3这样名字的历史版本.. 即使完全不了解这个算法的原理,我们也可以从命名中看出一些眉道,所谓摘要,就是一个简短的概括,像我写过的毕业论文,上…

iOS--->微信支付小结 说起支付,除了支付宝支付之外,微信支付也是我们三方支付中最重要的方式之一,承接上面总结的支付宝,接下来把微信支付也总结了一下 ***那么首先还是由公司去创建并申请使用微信支付所需的信息 1.接下来就是微信支付的集成步骤了,参考着开发文档来,非常简单的 下载SDK,项目中导入所需的文件WxPay文件夹中,注意其中的.a文件容易丢失 2.根据文档对其中支持的非arc进行设置 3.设置微信支付的URL types 4.接下来就是代码内部的事情了,做支付我们知道首先需要在ap…

一:编辑被键盘遮挡的问题 参考自:http://blog.csdn.net/windkisshao/article/details/21398521 1.自定方法 ,用于移动视图 -(void)moveInputBarWithKeyboardHeight:(float)_CGRectHeight withDuration:(NSTimeInterval)_NSTimeInterval; 2.注册监听 NSNotificationCenter *defaultCenter = [NSNotific…

K近邻法(k-nearst neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了,在我们平常的生活中也会不自主的应用.比如,我们判断一个人的人品,只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了.这里就运用了KNN的思想.KNN方法既可以做分类,也可以做回归,这点和决策树算法相同. KNN做回归和分类的主要区别在于最后做预测时候的决策方式不同.KNN做分类预测时,一般是选择多数表决法,即训练集里和预测的样本特征最近的K个样本,预测为里面有最多类别数的类别.而KNN做回归时,一般是选择平均…

在Bagging与随机森林算法原理小结中,我们对随机森林(Random Forest, 以下简称RF)的原理做了总结.本文就从实践的角度对RF做一个总结.重点讲述scikit-learn中RF的调参注意事项,以及和GBDT调参的异同点. 1. scikit-learn随机森林类库概述 在scikit-learn中,RF的分类类是RandomForestClassifier,回归类是RandomForestRegressor.当然RF的变种Extra Trees也有, 分类类ExtraTreesC…

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习有两个流派,一个是boosting派系,它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系.另一种是bagging流派,它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系,可以并行拟合.本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结. 随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法,尤其是它可以很方便的并行训练,在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力. 1.  bagging的原理 在集成学习原理小结中,我们给Bagging画了下面一张原理图. 从上图可以看出,…

在梯度提升树(GBDT)原理小结中,我们对GBDT的原理做了总结,本文我们就从scikit-learn里GBDT的类库使用方法作一个总结,主要会关注调参中的一些要点. 1. scikit-learn GBDT类库概述 在sacikit-learn中,GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类, 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类.两者的参数类型完全相同,当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相同.这些参数中,类似于Adabo…

在集成学习之Adaboost算法原理小结中,我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结,本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结.GBDT有很多简称,有GBT(Gradient Boosting Tree), GTB(Gradient Tree Boosting ), GBRT(Gradient Boosting Regression Tree), MART(Multipl…

在集成学习之Adaboost算法原理小结中,我们对Adaboost的算法原理做了一个总结.这里我们就从实用的角度对scikit-learn中Adaboost类库的使用做一个小结,重点对调参的注意事项做一个总结. 1. Adaboost类库概述 scikit-learn中Adaboost类库比较直接,就是AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor两个,从名字就可以看出AdaBoostClassifier用于分类,AdaBoostRegressor用于回归. AdaBo…

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类,第一个是个体学习器之间存在强依赖关系,另一类是个体学习器之间不存在强依赖关系.前者的代表算法就是是boosting系列算法.在boosting系列算法中, Adaboost是最著名的算法之一.Adaboost既可以用作分类,也可以用作回归.本文就对Adaboost算法做一个总结. 1. 回顾boosting算法的基本原理 在集成学习原理小结中,我们已经讲到了boosting算法系列的基本思想,如下图: 从图中…

图的遍历的定义: 从图的某个顶点出发访问遍图中所有顶点,且每个顶点仅被访问一次.(连通图与非连通图) 深度优先遍历(DFS): 1.访问指定的起始顶点: 2.若当前访问的顶点的邻接顶点有未被访问的,则任选一个访问之:反之,退回到最近访问过的顶点:直到与起始顶点相通的全部顶点都访问完毕: 3.若此时图中尚有顶点未被访问,则再选其中一个顶点作为起始顶点并访问之,转 2: 反之,遍历结束. 连通图的深度优先遍历类似于树的先根遍历 如何判别V的邻接点是否被访问? 解决办法:为每个顶点设立一个“访问标志”…

前言 总括:详细讲述Cookie,LocalStorge,SesstionStorge的区别和用法. 人生如画,岁月如歌. 原文博客地址:Javascript本地存储小结 知乎专栏&&简书专题:前端进击者(知乎)&&前端进击者(简书) 1. 各种存储方案的简单对比 Cookies:浏览器均支持,容量为4KB UserData:仅IE支持,容量为64KB Flash:100KB,非HTML原生,需要插件支持 Google Gears SQLite :需要插件支持,容量无限制…

写在前面 HTML5出来已经很久了,然而由于本人不是专业搞前端的,只知道有这个东西,具体概念有点模糊(其实就是一系列标准规范啦):因此去年(2015.11.09),专门对HTML5做了个简单的小结,今天正好看到,整理一下放到我的博客,以免丢失.有错误请指正. 另外,转载请注明链接http://www.cnblogs.com/chenpi/p/5578011.html,虽然内容比较简单,但也是花了不少时间整理的. 什么是HTML5 简单地说,HTML5就是一系列用来制定现代富Web内容的相关技术的…