一.图的算法 邻接矩阵表示的数据结构 1 #define INFINITY INT_MAX // 无穷大 2 #define MAX_VERTEX_NUM 20 // 限制顶点最大数值为20个 3 #define MAX_ARC_NUM MAX_VERTEX_NUM * (MAX_VERTEX_NUM - 1) // 由n个顶点,最多可以确定n(n-2)/2条直线,有向图为2倍 4 #define MAX_INFO 20 // 用户输入的弧信息,最多20个字符 5 6 /*数组表示法*/ 7 t…

适用范围:给定的图存在负权边,这时类似Dijkstra等算法便没有了用武之地,而Bellman-Ford算法的复杂度又过高,SPFA算法便派上用场了. 我们约定有向加权图G不存在负权回路,即最短路径一定存在.当然,我们可以在执行该算法前做一次拓扑排序,以判断是否存在负权回路,但这不是我们讨论的重点. 算法思想:我们用数组d记录每个结点的最短路径估计值,用邻接表来存储图G.我们采取的方法是动态逼近法:设立一个先进先出的队列用来保存待优化的结点,优化时每次取出队首结点u,并且用u点当前的最短路径估计…

一.Floyd算法 用于计算任意两个节点之间的最短路径. 参考了five20的博客 Floyd算法的基本思想如下:从任意节点A到任意节点B的最短路径不外乎2种可能,1是直接从A到B,2是从A经过若干个节点到B,所以,我们假设dist(AB)为节点A到节点B的最短路径的距离,对于每一个节点K,我们检查dist(AK) + dist(KB) < dist(AB)是否成立,如果成立,证明从A到K再到B的路径比A直接到B的路径短,我们便设置 dist(AB) = dist(AK) + dist(KB),…

看了两篇博客,觉得写得不错,便收藏之.. 首先是第一篇,转自某Final牛 带花树……其实这个算法很容易理解,但是实现起来非常奇葩(至少对我而言). 除了wiki和amber的程序我找到的资料看着都不大靠谱 比如昨晚找到一篇鄙视带花树的论文,然后介绍了一种O(E)的一般图最大匹配……我以为找到了神论文,然后ACM_DIY众神纷纷表示这个是错的……于是神论文成为了”神论文“…… 又比如围观nocow上带花树标程,一看……这显然是裸的匈牙利算法……货不对板啊 当然……如果二分图的匈牙利算法还不会请先…

1. 从细菌的趋化性谈起 0x1:物质化学浓度梯度 类似于概率分布中概率密度的概念.在溶液中存在不同的浓度区域. 如放一颗糖在水盆里,糖慢慢溶于水,糖附近的水含糖量比远离糖的水含糖量要高,也就是糖附近的水糖的浓度高,离糖越远的水糖的浓度越低. 这种浓度的渐减(反方向就是渐增)叫做浓度梯度.可以用单位距离内浓度的变化值来表示.同样,温度.电场强度.磁场强度.重力场.都有梯度的. 化学溶液的浓度梯度的概念和概率分布的梯度类似,都代表了值下降的方向. 0x2:趋化性细菌的运动方式 细菌趋化性是指有运动…

首先要说明的是,机器人路径规划与轨迹规划属于两个不同的概念,一般而言,轨迹规划针对的对象为机器人末端坐标系或者某个关节的位置速度加速度在时域的规划,常用的方法为多项式样条插值,梯形轨迹等等,而路径规划针对的是机器人的一个整体如移动机器人或者无人机在已知或者未知的环境中规划其运动的路线,在slam机器人应用较多.然而两者的界限有时也有交叉,如机械臂末端工具运动到操作对象时需要避障以及规划时间时,也可以看作是路径规划问题. 常用的路径规划算法有Dijkstra, A*,D*, RRT, PRM以及在…

首先要说明的是,机器人路径规划与轨迹规划属于两个不同的概念,一般而言,轨迹规划针对的对象为机器人末端坐标系或者某个关节的位置速度加速度在时域的规划,常用的方法为多项式样条插值,梯形轨迹等等,而路径规划针对的是机器人的一个整体如移动机器人或者无人机在已知或者未知的环境中规划其运动的路线,在slam机器人应用较多.然而两者的界限有时也有交叉,如机械臂末端工具运动到操作对象时需要避障以及规划时间时,也可以看作是路径规划问题. 常用的路径规划算法有Dijkstra, A*,D*, RRT, PRM以及在…

相同是查找一个图是否有环的算法,可是这个算法非常牛逼,构造树的时候能够达到O(lgn)时间效率.n代表顶点数 原因是依据须要缩减了树的高度,也叫压缩路径(Path compression),名字非常高深,只是事实上不难理解,简单来说就是每次查找一个节点的时候,都把这一路径中的全部节点都赋予根节点作为路径. 原文没指出的地方: 也由于须要压缩,所以初始化的时候注意,不能如前面简单有用Union Find的算法那样初始化全部顶点的父母节点为-1,应该是初始化全部节点的父母节点为本身(自己生殖自己?)…

算法原理详见 http://www.csie.ntnu.edu.tw/~u91029/Matching.html orz 带花树很神奇,挖坑最大权匹配 #include <iostream> #include <cstring> #include <cstdio> #include <deque> using namespace std; ; deque<int> p[maxn]; //树根到x的交错路径 bool adj[maxn][maxn]…

转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/twostep_cluster_algorithm.html 两步聚类算法是在SPSS Modeler中使用的一种聚类算法,是BIRCH层次聚类算法的改进版本.可以应用于混合属性数据集的聚类,同时加入了自动确定最佳簇数量的机制,使得方法更加实用.本文在学习文献[1]和“IBM SPSS Modeler 15 Algorithms Guide”的基础上,融入了自己的理解,更详尽地叙述两步聚类算法的流程和细节.…