一.算法介绍 Kruskal算法是一种用来查找最小生成树的算法,由Joseph Kruskal在1956年发表.用来解决同样问题的还有Prim算法和Boruvka算法等.三种算法都是贪心算法的应用.和Boruvka算法不同的地方是,Kruskal 算法在图中存在相同权值的边时也有效.最小生成树是一副连通加权无向图中一棵权值最小的生成树(minimum spanning tree,简称MST).生成树的权重是赋予生成树的每条边的权重之和.最小生成树具有 (V – 1) 个边,其中 V 是给定图中的

/* 10034 - Freckles 克鲁斯克尔最小生成树!- */ #include<iostream> #include<cstdio> #include<cmath> #include<algorithm> using namespace std; struct node{ double x, y; }; struct tree{ int u, v; double d; }; node nd[]; ]; tree tt[]; bool cmp(tre

Prim 算法是一种解决最小生成树问题(Minimum Spanning Tree)的算法.和 Kruskal 算法类似,Prim 算法的设计也是基于贪心算法(Greedy algorithm). Prim 算法的思想很简单,一棵生成树必须连接所有的顶点,而要保持最小权重则每次选择邻接的边时要选择较小权重的边.Prim 算法看起来非常类似于单源最短路径 Dijkstra 算法,从源点出发,寻找当前的最短路径,每次比较当前可达邻接顶点中最小的一个边加入到生成树中. 例如,下面这张连通的无向图 G,

对于一个给定的连通的无向图 G = (V, E),希望找到一个无回路的子集 T,T 是 E 的子集,它连接了所有的顶点,且其权值之和为最小. 因为 T 无回路且连接所有的顶点,所以它必然是一棵树,称为生成树(Spanning Tree),因为它生成了图 G.显然,由于树 T 连接了所有的顶点,所以树 T 有 V - 1 条边.一张图 G 可以有很多棵生成树,而把确定权值最小的树 T 的问题称为最小生成树问题(Minimum Spanning Tree).术语 "最小生成树" 实际上是

边赋以权值的图称为网或带权图,带权图的生成树也是带权的,生成树T各边的权值总和称为该树的权. 最小生成树(MST):权值最小的生成树. 生成树和最小生成树的应用:要连通n个城市需要n-1条边线路.可以把边上的权值解释为线路的造价.则最小生成树表示使其造价最小的生成树. 构造网的最小生成树必须解决下面两个问题: 1.尽可能选取权值小的边,但不能构成回路: 2.选取n-1条恰当的边以连通n个顶点: MST性质:假设G＝(V,E)是一个连通网,U是顶点V的一个非空子集.若(u,v)是一条具有最小权值的

隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数(TODO) 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列(TODO) 在本篇我们会讨论HMM模型参数求解的问题,这个问题在HMM三个问题里算是最复杂的.在研究这个问题之前,建议先阅读这个系列的前两篇以熟悉HMM模型和HMM的前向后向算法,以及EM算法原理总结,这些在本篇里会用到.在李航的<统计学习方法>中,这个算法的讲解只考虑了单个观测

位置式.增量式PID算法C语言实现 芯片:STM32F107VC 编译器:KEIL4 作者:SY 日期:2017-9-21 15:29:19 概述 PID 算法是一种工控领域常见的控制算法,用于闭环反馈控制.有以下两种分类: 增量式 每次周期性计算出的 PID 为增量值,是在上一次控制量的基础上进行的调整. 位置式 每次周期性计算出的 PID 为绝对的数值,是执行机构实际的位置. 我们使用高级语言的思想去实现两种 PID ,做到对于用户来说,调用相同的接口,内部实现不同的 PID 算法. 代码

1. HMM模型参数求解概述 HMM模型参数求解根据已知的条件可以分为两种情况. 第一种情况较为简单,就是我们已知DD个长度为TT的观测序列和对应的隐藏状态序列,即{(O1,I1),(O2,I2),...(OD,ID)}{(O1,I1),(O2,I2),...(OD,ID)}是已知的,此时我们可以很容易的用最大似然来求解模型参数. 假设样本从隐藏状态qiqi转移到qjqj的频率计数是AijAij,那么状态转移矩阵求得为: A=[aij],其中aij=Aij∑s=1NAisA=[aij],其中ai

/************ PID算法(C语言) ************/ #include <stdio.h> #include<math.h> struct _pid { int pv; /*integer that contains the process value*/ int sp; /*integer that contains the set point*/ float integral; float pgain; float igain; float dgain;

最小生成树 通俗解释:一个连通图,可将这个连通图删减任意条边,仍然保持连通图的状态并且所有边权值加起来的总和使其达到最小.这就是最小生成树 可以参考下图,便于理解 原来的图: 最小生成树(蓝色线): 最小生成树主要有prim和kruskal两种算法 其中prim可以用优先队列实现,kruskal使用并查集来实现 两种算法针对于不同的数据规模有不同的效率,根据不同的题目可以选择相应的算法. 经典最小生成树算法应用的案例如HDU-1863这个问题 概述: 省政府"畅通工程"的目标是使全省任

广度优先搜索&深度优先搜索(Breadth First Search & Depth First Search) BFS优缺点: 同一层的所有节点都会加入队列,所以耗用大量空间: 仅能非递归实现: 相比DFS较快,空间换时间: 适合广度大的图: 空间复杂度:邻接矩阵O(N^2):邻接表O(N+E): 时间复杂度:O(V+E): DFS优缺点: 无论是系统栈还是用户栈保存的节点数都只是树的深度,所以空间耗用小: 有递归和非递归实现: 由于有大量栈操作(特别是递归实现时候的系统调用),执行速度

简单介绍 求最小生成树一共同拥有两种算法,一个是就是本文所说的Kruskal算法,还有一个就是Prime算法. 在具体解说Kruskal最小生成树算法之前,让我们先回想一下什么是最小生成树. 我们有一个带权值的图,我们要求找到一个全部生成树中具有最小权值的生成树.例如以下图所看到的,T是图G的生成树.但不是具有最小权值的生成树. 我们能够把他们想象成一组岛屿和连接它们的可能的桥梁.当然修桥是非常昂贵和费时的,所以我们必需要知道建设什么样的桥梁去连接各个岛.只是有一个重要的问题.建设这样一组连接全

Conscription Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 15923   Accepted: 5510 Description Windy has a country, and he wants to build an army to protect his country. He has picked up N girls and M boys and wants to collect them to b

PageRank算法R语言实现 Google搜索,早已成为我每天必用的工具,无数次惊叹它搜索结果的准确性.同时,我也在做Google的SEO,推广自己的博客.经过几个月尝试,我的博客PR到2了,外链也有几万个了.总结下来,还是感叹PageRank的神奇! 改变世界的算法,PageRank! 目录 PageRank算法介绍 PageRank算法原理 PageRank算法的R语言实现 1. PageRank算法介绍 PageRank是Google专有的算法,用于衡量特定网页相对于搜索引擎索引中的其他

数据挖掘算法R语言实现之决策树 最近,看到很多朋友问我如何用数据挖掘算法R语言实现之决策树,想要了解这方面的内容如下: > library("party")导入数据包 > str(iris) 集中展示数据文件的结构 'data.frame': 150 obs. of 5 variables: 150条观测值,5个变量 $ Sepal.Length: num 5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ... $ Sepal.Width : num

今天复习最小生成树算法. 最小生成树指的是在一个图中选择n-1条边将所有n个顶点连起来,且n-1条边的权值之和最小.形象一点说就是找出一条路线遍历完所有点,不能形成回路且总路程最短. Kurskal算法 kurskal算法的核心思想是将边按权值排序,每次选出权值最小的边,只要不会形成回路就加入结果集,如果形成了回路就不选这条边,类似于贪心的思想. 具体做法是先将边按权值升序排序然后依次遍历,判断是否形成回路的方法是将点划分不同集合,初始状态每个点为一个集合,只有当一条边的两端分别位于两个集合时才

Prim算法 1.概览 普里姆算法(Prim算法),图论中的一种算法,可在加权连通图里搜索最小生成树.意即由此算法搜索到的边子集所构成的树中,不但包括了连通图里的所有顶点(英语:Vertex (graph theory)),且其所有边的权值之和亦为最小.该算法于1930年由捷克数学家沃伊捷赫·亚尔尼克(英语:Vojtěch Jarník)发现:并在1957年由美国计算机科学家罗伯特·普里姆(英语:Robert C. Prim)独立发现:1959年,艾兹格·迪科斯彻再次发现了该算法.因此,在某些场

一.简述 传说Lisp的基本数据结构就是广义表,广义表也是具有典型递归属性的数据结构,此外,由于建表要处理字符串,用C语言处理起来也是一脸懵逼.....最后自己还想写一个将广义表还原成字符串的函数,一是使其可视化,而是验证算法5.6.花了不少功夫才写出来(强烈建议自己动手写一写),最后是借助树形结构的角度才找到一个不错的解决办法.按照<数据结构编程实验>的分类,数据结构无非线性结构.树状结构.图结构,可以说树是特殊的图(图的最小生成树),线性表示特殊的树.....扯远了! 二.头文件 补充版字

一.简介 迷宫求解:类似图的DFS.具体的算法思路可以参考书上的50.51页,不过书上只说了粗略的算法,实现起来还是有很多细节需要注意.大多数只是给了个抽象的名字,甚至参数类型,返回值也没说的很清楚,所以很多需要自己揣摩.这也体现了算法和程序设计语言的特点,算法更侧重本质的描述,而任何编程语言都要照顾到实现的细节以及数据类型等语法方面的需求. 表达式求值: 由于数据的读入是按照字符读入的,所以这个简单的小程序只能计算个位数的运算. 二.头文件 迷宫求解: //3_2_maze.h /** aut

一.简述 利用链表表示稀疏多项式,并基于之前的一些操作(编程实现上还是有所不同的)组合新的操作实现一元多项式的表示及相加. 二.ADT 抽象数据类型一元多项式的定义 ADT Polyomail{ 数据对象:D = {a[i]|a[i]属于TermSet, i = ,,...,m,m>= TermSet中每个元素包含一个表示系数的实数和表示指数的整数} 数据关系 基本操作: CreatPolyn(&P, m) 操作结果:输入 m 项的系数和指数,建立一元多项式 P DestroyPolyn(&