最小生成树MST(Minimum Spanning Tree) (1)概念 一个有 n 个结点的连通图的生成树是原图的极小连通子图,且包含原图中的所有 n 个结点,并且有保持图连通的最少的边,所谓一个 带权图 的最小生成树,就是原图中边的权值最小的生成树 ,所谓最小是指边的权值之和小于或者等于其它生成树的边的权值之和. (2)性质 一个连通图可以有多个生成树: 一个连通图的所有生成树都包含相同的顶点个数和边数: 生成树当中不存在环: 移除生成树中的任意一条边都会导致图的不连通, 生成树的边最少特

深度学习课程笔记(三)Backpropagation 反向传播算法 2017.10.06  材料来自:http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_MLDS17.html 反向传播算法这里是用到 chain rule(链式法则)的,如下图所示: 这个应该没什么问题.大家都学过的. 我们知道总的loss 是由各个小的 loss 组合得到的,那么我们在求解 Loss 对每一个参数的微分的时候,只要对每一个 loss 都这么算就可以了.那么我们以后的例子都是以

题目1 : 最小生成树三·堆优化的Prim算法 时间限制:10000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 回到两个星期之前,在成功的使用Kruscal算法解决了问题之后,小Ho产生了一个疑问,究竟这样的算法在稀疏图上比Prim优化之处在哪里呢? 提示:没有无缘无故的优化! 输入 每个测试点(输入文件)有且仅有一组测试数据. 在一组测试数据中: 第1行为2个整数N.M,表示小Hi拥有的城市数量和小Hi筛选出路线的条数. 接下来的M行,每行描述一条路线,其中第i行为3个整数N1_

主成分分析,即Principal Component Analysis(PCA),是多元统计中的重要内容,也广泛应用于机器学习和其它领域.它的主要作用是对高维数据进行降维.PCA把原先的n个特征用数目更少的k个特征取代,新特征是旧特征的线性组合,这些线性组合最大化样本方差,尽量使新的k个特征互不相关.关于PCA的更多介绍,请参考:https://en.wikipedia.org/wiki/Principal_component_analysis. PCA的主要算法如下: 组织数据形式,以便于模型

一.kNN算法概述 kNN算法是用来分类的,其依据测量不同特征值之间的距离,其核心思想在于用距离目标最近的k个样本数据的分类来代表目标的分类(这k个样本数据和目标数据最为相似).其精度高,对异常值不敏感,并且无数据输入假定,但是计算复杂度和空间复杂度均高,更多的适用于数值型和标称型数据. kNN算法的工作原理:存在一个训练样本集,并且其中的每个数据都存在标签,因此样本集中的数据与其所属分类的对应关系是明确的.输入没有标签的新数据后,提取新数据中的特征并与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提

OpenCV3中超像素分割算法SEEDS,SLIC, LSC算法在Contrib包里,需要使用Cmake编译使用.为了方便起见,我将三种算法的源码文件从contrib包里拎了出来,可以直接使用,顺便比较一下算法的效果. 三种算法的源码文件放在我的码云code上:https://gitee.com/rxdj/superPixelSegmentation.git 使用lena图做测试: SEEDS算法: SLIC算法: LSC算法: 祝大家六一儿童节快乐!

三个功能强大的php加密解密函数 //加密函数 function lock_url($txt,$key='www.fyunw.com') { $chars = "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789-=+"; $nh = rand(0,64); $ch = $chars[$nh]; $mdKey = md5($key.$ch); $mdKey = substr($mdKey,$nh%8, $nh%8

常用的八种排序算法 1.直接插入排序 我们经常会到这样一类排序问题:把新的数据插入到已经排好的数据列中.将第一个数和第二个数排序,然后构成一个有序序列将第三个数插入进去,构成一个新的有序序列.对第四个数.第五个数……直到最后一个数,重复第二步.如题所示: 直接插入排序(Straight Insertion Sorting)的基本思想:在要排序的一组数中,假设前面(n-1) [n>=2] 个数已经是排好顺序的,现在要把第n个数插到前面的有序数中,使得这n个数也是排好顺序的.如此反复循环,直到全部排

在堆里面存放着Java几乎所有的对象实例,垃圾收集器要进行垃圾回收,要做的第一步便是找出那些对象是需要回收的. 怎么判断对象是否需要回收? 常用的方法有两种. 1.引用计数算法.为每一个对象添加一个引用计数器,每当有人持有对其的一个引用的时候,该计数器加1.这种算法(Reference Counting)实现简单,判断效率高,是一个很不错的算法,如Python语言.COM和Squirrel中都用它来管理内存.但是主流的Java虚拟机实现中并没有使用这个算法,主要原因是它很难解决对象之间循环引用的

PHP加密解密算法 这里主要介绍三种常用的加密解密算法:方法一: /** * @param $string 要加密/解密的字符串 * @param string $operation 类型,ENCODE 加密:DECODE 解密 * @param string $key 密匙 * @param int $expiry 有效期 * @return string */ function authcode($string, $operation = 'DECODE', $key = 'encrypt'

主成分分析(PCA) vs 多元判别式分析(MDA) PCA和MDA都是线性变换的方法,二者关系密切.在PCA中,我们寻找数据集中最大化方差的成分,在MDA中,我们对类间最大散布的方向更感兴趣. 一句话,通过PCA,我们将整个数据集(不带类别标签)映射到一个子空间中,在MDA中,我们致力于找到一个能够最好区分各类的最佳子集.粗略来讲,PCA是通过寻找方差最大的轴(在一类中,因为PCA把整个数据集当做一类),在MDA中,我们还需要最大化类间散布. 在通常的模式识别问题中,MDA往往在PCA后面.

原文地址: https://blog.csdn.net/ztf312/article/details/80761917 ------------------------------------------------------------------------------------------------------ 作为年度荐书,比尔·盖茨在世界经济论坛推荐了佩德罗·多明戈斯 Pedro Domingos 的<终极算法 The Master Algorithm>和尼克·博斯特罗姆 Ni

对象分类 上次已经说过,分代收集算法是针对对象的不同特性,而使用合适的算法,这里面并没有实际上的新算法产生.与其说分代收集算法是第四个算法,不如说它是对前三个算法的实际应用.  首先我们来探讨一下对象的不同特性,接下来博主和各位来一起给这些对象选择GC算法.  内存中的对象按照生命周期的长短大致可以分为三种,以下命名均为博主个人的命名.  1.夭折对象:朝生夕灭的对象,通俗点讲就是活不了多久就得死的对象.  例子:某一个方法的局域变量.循环内的临时变量等等.  2.老不死对象:这类对象一般活的比

PS:所有的代码示例使用的都是这个图 2019-10-29 利用p126的算法5.3建立二叉树,并完成三种遍历算法 中序 后序 先序 #include<iostream> #include<stack> #define TElemType char using namespace std; typedef struct BiTNode { TElemType data; struct BiTNode *lchild,*rchild; }BiTNode,*BiTree; //先序遍历

要说现在工程师最重要的能力,我觉得工程能力要排第一. 就算现在大厂面试经常要手撕算法,也是更偏向考查代码工程实现的能力,之前在群里看到这样的图片,就觉得很离谱. 算法与工程实现 在 Sentinel-Go 中,一个很核心的算法是流控(限流)算法. 流控可能每个人都听过,但真要手写一个,还是有些困难.为什么流控算法难写?以我的感觉是算法和工程实现上存在一定差异,虽然算法好理解,但却没法照着实现. 举个例子,令牌桶算法很好理解,只需给定一个桶,以恒定的速率往桶内放令牌,满了则丢弃,执行任务前先去桶里

可以从不同的的角度去划分垃圾回收算法: 按照基本回收策略分 引用计数(Reference Counting): 比较古老的回收算法.原理是此对象有一个引用,即增加一个计数,删除一个引用则减少一个计数.垃圾回收时,只用收集计数为0的对象.此算法最致命的是无法处理循环引用的问题. 标记-清除(Mark-Sweep): 此算法执行分两阶段.第一阶段从引用根节点开始标记所有被引用的对象,第二阶段遍历整个堆,把未标记的对象清除.此算法需要暂停整个应用,同时,会产生内存碎片. 复制(Copying): 此算

垃圾收集器2:收集算法 主要通过阅读<深入了解Java虚拟机>(周志明 著)和网络资源汇集而成,为本人学习JVM的笔记.同时,本文理论基于JDK 1.7版本,暂不考虑 1.8和1.9 的新特性,但可能初略提到. 垃圾收集算法主要有以下几种: 标记-清除算法(Mark-Sweep).复制算法(Copying) 和 标记-整理算法(Mark-Compact). 标记-清除算法(Mark-Sweep) 首先标记出所有需要回收的对象,标记完成后统一回收所有被标记对象. 主要不足之处: 效率问题 标记和

题目待续.... Tarjan算法与并查集解决二叉树节点间最近公共祖先的批量查询问题 java代码

原题地址 坑了我好久...提交总是WA,找了个AC代码,然后做同步随机数据diff测试,结果发现数据量小的时候,测试几十万组随机数据都没问题,但是数据量大了以后就会不同,思前想后就是不知道算法写得有什么问题,因为本来就没什么复杂的地方嘛! 后来,突然灵机一动,莫非又是数组开小了? 突然意识到,我是用数组保存图的,所以对于无向图,边数实际上是输入的2倍,于是把数组开成2倍大小,AC了.... 我总算知道之前这句温馨提示的意思了... 代码: #include <iostream> #includ

一.冒泡排序 冒泡算法的运作规律如下: ①.比较相邻的元素.如果第一个比第二个大,就交换他们两个. ②.对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对.这步做完后,最后的元素会是最大的数(也就是第一波冒泡完成). ③.针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个. ④.持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤,直到没有任何一对数字需要比较. 代码实现 public static int[] sort(int[] array){ //这里for循环表示总共需要比较多少轮 for(int i