题目描述 首先我们用一个二维数组来存储这个迷宫,刚开始的时候,小哼处于迷宫的入口处(1,1),小哈在(p,q).其实这道题的的本质就在于找从(1,1)到(p,q)的最短路径. 此时摆在小哼面前的路有两条,我们可以先让小哼往右边走,直到走不通的时候再回到这里,再去尝试另外一个方向. 在这里我们规定一个顺序,按照顺时针的方向来尝试(即右→下→左→上). 我们先来看看小哼一步之内可以到达的点有哪些?只有(1,2)和(2,1). 根据刚才的策略,我们先往右边走,但右边(1,3)有障碍物,所以只能往下(2…

简述 本算法摘选自啊哈磊所著的<啊哈!算法>第四章第三节的题目——BFS算法再次解救小哈.文中代码使用C语言编写,博主通过阅读和理解,重新由Java代码实现了一遍,以此来理解BFS算法.关于解救小哈的迷宫题目,可以参看前一篇博文. 啊哈算法之解救小哈:https://www.cnblogs.com/captainad/p/11039967.html 解法思路 本篇博文,我们将利用广度优先搜索(Breadth First Search, BFS)(也称宽度优先搜索)算法来解决这个问题. 假设有如…

一.问题引入 有一天,小哈一个人去玩迷宫.但是方向感不好的小哈很快就迷路了.小哼得知后便去解救无助的小哈.此时的小哼已经弄清楚了迷宫的地图,现在小哼要以最快的速度去解救小哈.那么,问题来了... 二.问题的分析 首先我们用一个二维数组来存储这个迷宫,刚开始的时候,小哼处于迷宫的入口处(1,1),小哈在(p,q).其实这道题的的本质就在于找从(1,1)到(p,q)的最短路径. 此时摆在小哼面前的路有两条,我们可以先让小哼往右边走,直到走不通的时候再回到这里,再去尝试另外一个方向. 在这里我们规定一…

首先要感谢http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7041827以及http://blog.chinaunix.net/uid-27164517-id-3280128.html两篇博文的作者,参考这两篇博文才对KMP算法有了初步认识,本文的一些内容也是来自于这两篇之中.KMP算法与BF算法的优略.回溯不回溯这些问题本文不作说明,而主要说明next函数(通常保存为一个next数组)的意义.这正是KMP算法难于理解的地方. 为了方便起见,在不会起歧…

伯乐在线导读:2009年1月28日Arec Barrwin在StackOverflow上提问,“有没有关于大O符号(Big O notation)的简单解释?尽量别用那么正式的定义,用尽可能简单的数学来解释”.在经过众多热心网友的修改更新后,最佳回复的得分已高达 3234 分,详细内容,请见下文. 最佳回复所给出的大O符号的最简单定义如下: 大O符号是一种算法复杂度的相对表示方式. 这个句子里有一些重要而严谨的用词: 相对(relative):你只能比较相同的事物.你不能把一个做算数乘法的算法和…

原文:一步一步写算法(之prim算法 中) [ 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途.  联系信箱:feixiaoxing @163.com] C)编写最小生成树,涉及创建.挑选和添加过程 MINI_GENERATE_TREE* get_mini_tree_from_graph(GRAPH* pGraph) { MINI_GENERATE_TREE* pMiniTree; DIR_LINE pDirLine; if(NULL == pGraph || NULL == pGraph->hea…

很久以前,我用过TFIDF做过行业关键词提取.TFIDF仅仅从词的统计信息出发,而没有充分考虑词之间的语义信息.现在本文将介绍一种考虑了相邻词的语义关系.基于图排序的关键词提取算法TextRank [1]. 1. 介绍 TextRank由Mihalcea与Tarau于EMNLP'04提出来,其思想非常简单:通过词之间的相邻关系构建网络,然后用PageRank迭代计算每个节点的rank值,排序rank值即可得到关键词.PageRank本来是用来解决网页排名的问题,网页之间的链接关系即为图的边,迭代…

题目链接:https://www.dotcpp.com/oj/problem1690.html 题目描述 字符串的子串定位称为模式匹配,模式匹配可以有多种方法.简单的算法可以使用两重嵌套循环,时间复杂度为母串与子串长度的乘积.而KMP算法相对来说在时间复杂度上要好得多,为母串与子串长度的和.但其算符比较难以理解. 在KMP算法中,使用到了一个next数组.这个数组就是在比较失配时母串指针不必回溯,而子串指针移动相应位置即可.我们给出书中next数组的算式表示以及算法,请你实现之. 图1:next…

一般来说,召回率和查准率的关系如下:1.如果需要很高的置信度的话,查准率会很高,相应的召回率很低:2.如果需要避免假阴性的话,召回率会很高,查准率会很低.下图右边显示的是召回率和查准率在一个学习算法中的关系.值得注意的是,没有一个学习算法是能同时保证高查准率和召回率的,要高查准率还是高召回率,取决于自己的需求.此外,查准率和召回率之间的关系曲线可以是多样性,不一定是图示的形状. 如何取舍查准率和召回率数值: 一开始提出来的算法有取查准率和召回率的平均值,如下面的公式average=(P+R)/2…

机器学习算法中如何选取超参数:学习速率.正则项系数.minibatch size 本文是<Neural networks and deep learning>概览 中第三章的一部分,讲机器学习算法中,如何选取初始的超参数的值.(本文会不断补充) 学习速率(learning rate,η) 运用梯度下降算法进行优化时,权重的更新规则中,在梯度项前会乘以一个系数,这个系数就叫学习速率η.下面讨论在训练时选取η的策略. 固定的学习速率.如果学习速率太小,则会使收敛过慢,如果学习速率太大,则会导致代价…