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目录 强连通分量 求割点 求桥 点双连通分量 模板题 Go around the Labyrinth 所以Tarjan到底怎么读 强连通分量 基本概念 强连通 如果两个顶点可以相互通达,则称两个顶点强连通 强连通图 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. Tarjan Tarjan算法是基于对图深度优先搜索的算法,每个强连通分量为搜索树中的一棵子树.搜索时,把当前搜索树中未处理的节点加入一个堆栈,回溯时可以判断栈顶到栈中的节点是否为一个强连通分量. 定义 dfn[u]: 为节点u…
转自beyond the void 的博客: https://www.byvoid.com/zhs/blog/scc-tarjan 注:红色为标注部分 [有向图强连通分量] 在有向图G中,如果两个顶点间至少存在一条路径,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.非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). 下图中,子图{1,2,3,4}为一个强连通分量,因为顶…
机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————08.使用FPgrowth算法来高效发现频繁项集 关键字:FPgrowth.频繁项集.条件FP树.非监督学习作者:米仓山下时间:2018-11-3机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.c…
机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————07.使用Apriori算法进行关联分析 关键字:Apriori.关联规则挖掘.频繁项集作者:米仓山下时间:2018-11-2机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.com:pbharri…
机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————02.k-邻近算法(KNN) 关键字:邻近算法(kNN: k Nearest Neighbors).python.源码解析.测试作者:米仓山下时间:2018-10-21机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiong…
[ML学习笔记] 朴素贝叶斯算法(Naive Bayesian) 贝叶斯公式 \[P(A\mid B) = \frac{P(B\mid A)P(A)}{P(B)}\] 我们把P(A)称为"先验概率"(Prior probability),即在B事件发生之前,对A事件概率的一个判断.P(A|B)称为"后验概率"(Posterior probability),即在B事件发生之后,对A事件概率的重新评估.P(B|A)/P(B)称为"可能性函数"(Lik…
Effective STL 学习笔记 31:排序算法 */--> div.org-src-container { font-size: 85%; font-family: monospace; } pre.src { background-color:#f8f4d7 } p {font-size: 15px} li {font-size: 15px} Table of Contents partial_sort nth_element stability partition 总结 1 parti…
HMM算法想必大家已经听说了好多次了,完全看公式一头雾水.但是HMM的基本理论其实很简单.因为HMM是马尔科夫链中的一种,只是它的状态不能直接被观察到,但是可以通过观察向量间接的反映出来,即每一个观察向量由一个具有相应概率密度分布的状态序列产生,又由于每一个状态也是随机分布的,所以HMM是一个双重随机过程. HMM是语音识别,人体行为识别,文字识别等领域应用非常广泛. 一个HMM模型可以用5个元素来描述,包过2个状态集合和3个概率矩阵.其分别为 隐含状态S,可观测状态O,初始状态概率矩阵π,隐含…
一.H.264中的熵编码基本方法: 熵编码具有消除数据之间统计冗余的功能,在编码端作为最后一道工序,将语法元素写入输出码流 熵解码作为解码过程的第一步,将码流解析出语法元素供后续步骤重建图像使用 在H.264的标准协议中,不同的语法元素指定了不同的熵编码方法.在协议文档中共指定了10种语法元素的描述符,这些描述符表达了码流解析为语法元素值的方法,其中包含了H.264标准所支持的所有熵编码方法: 语法元素描述符 编码方法 b(8) 8位二进制比特位串,用于描述rbsp_byte() f(n) n位…
无向图,双向通道即可,tarjan算法简单应用.点u是割点,条件1:u是dfs树根,则u至少有2个孩子结点.||条件2:u不是根,dfn[u]=<low[v],v是u的孩子结点,而且每个这样的v,对应一个块(割了该点后),则u是割点.不求强连通分量不需要栈. #include<iostream> #include<cstdio> #include<vector> //用这个做链表,保存边,方便. #include<cstring> using name…