图的存储有邻接矩阵,那么他就具备一些矩阵的性质,设有一个图的demo[100][100];那么demo[M][N]就是M—>N的距离,若经过一次松弛操作demo[M][N]=demo[M][K]+demo[K][N],即为demo[M][N]经过了两条条边的最小距离,floyd是 demo[M][N]=Min(demo[M][K]+demo[K][N],demo[M][N]),有可能两点之间直接距离最短,不经过第三边,那我们不考虑不经过两点之间的情况,那么demo[M][N]等于  demo[M…

定理: 1.设G为无向图,设矩阵D为图G的度矩阵,设C为图G的邻接矩阵. 2.对于矩阵D,D[i][j]当 i!=j 时,是一条边,对于一条边而言无度可言为0,当i==j时表示一点,代表点i的度. 即: 3.对于矩阵C而言,C表示两点之间是否存在边,当i==j时为一点无边可言为0,即: 4.定义基尔霍夫矩阵J为度数矩阵D-邻接矩阵C,即J=D-C; 5.G图生成树的数量为任意矩阵J的N-1阶主子式的行列式的绝对值. 证明: 伪证明,不是证明基尔霍夫定理,而是讲一下原理,证明超过我们所需要使用的范…

本节纲要 什么是图(network) 什么是最小生成树 (minimum spanning tree) 最小生成树的算法 什么是图(network)? 这里的图当然不是我们日常说的图片或者地图.通常情况下,我们把图看成是一种由“顶点”和“边”组成的抽象网络.在各个“顶点“间可以由”边“连接起来,使两个顶点间相互关联起来.图的结构可以描述多种复杂的数据对象,应用较为广泛,看下图: 为了更好地说明问题,下面我们看一个比较老套的通信问题: 在各大城市中建设通信网络,如下图所示,每个圆圈代表一座城市,而…

树:连通且不含圈的无向图称为树.常用T表示.树中的边称为树枝,树中度为1的顶点称为树叶. 生成树:若T是包含图G的全部顶点的子图,它又是树,则称T是G的生成树. 最小生成树:设T=(V,E1)是赋权图G=(V,E)的一棵生成树,称T中全部边上的权数之和为生成树的权,记为w(T),即w(T)=Σw(e).如果生成树T*的权w(T*)是G的所有生成树的权最小者,则称T*是G的最优树,即w(T*)=Σmin{w(T)}. 在许多实际问题中,如在许多城市间建立公路网.输电网或通信网,都可以归结为赋权图的…

ZeroMQ 官方地址 :http://api.zeromq.org/4-0:zmq_z85_decode zmq_z85_decode(3)         ØMQ Manual - ØMQ/4.1.0 Name zmq_z85_decode – 从一个用Z85算法生成的文本中解析出二进制密码 Synopsis uint8_t *zmq_z85_decode (uint8_t *dest, char *string); Description zmq_z85_decode()函数将解密stri…

LM算法在相机标定的应用共有三处. (1)单目标定或双目标定中,在内参固定的情况下,计算最佳外参.OpenCV中对应的函数为findExtrinsicCameraParams2. (2)单目标定中,在内外参都不固定的情况下,计算最佳内外参.OpenCV中对应的函数为calibrateCamera2. (3)双目标定中,在左右相机的内外参及左右相机的位姿都不固定的情况下,计算最佳的左右相机的内外参及最佳的左右相机的位姿矩阵.OpenCV中对应的函数为stereoCalibrate. 本文文阅读前提…

(转载请注明原创于潘多拉盒子) 算法效果的AB测试,是指在相同的应用场景下,对比不同算法的效果.通常的做法是,按照PV或UV随机分配流量到算法上,计算算法的CTR或转化率进行对比.为了表述简单,我们假设参与对比的算法有两个,比较的指标是CTR.这里面的关键细节有两个:1. 如何划分浏览?2. 如何计算CTR.下面从这两个角度讨论可能出现的问题. 定义1:按PV划分流量,是指对任意一个访问,按照预先设定的比例,随机分配到一个算法中.需要注意的是,在这种情况下,每个用户会被随机分配到一个算法中. 定…

总所周知.C++ STL中有个头文件,名为algorithm.即算法的意思. The header<algorithm>defines a collection of functions especially designed to be used on ranges of elements. 所以,要八一八这个头文件里C++11新增的几个算法,今天主要描写叙述的几个算法不改变容器中元素的顺序. 这里还要啰嗦一句,使用stl算法时,假设与lambda表达式组合使用,那么代码会更加简洁. fin…

java排序算法(九):归并排序…

本文由  网易云发布. 本文作者:Alexander Polyakov,ERPScan的首席技术官和联合创始人.EAS-SEC总裁,SAP网络安全传播者. 现在已经出现了相当多的文章涉及机器学习及其保护我们免遭网络攻击的能力.尽管如此,我们也要清楚的去将理想与现实分开,看看机器学习(ML),深度学习(DL)和人工智能(AI)算法到底可以在网络安全中做什么. 首先,我必须让你失望,因为我们必须承认的是,尽管机器学习在图像识别或自然语言处理这两个领域取得了不错的成绩,但机器学习绝不会成为网络安全的s…