前言:针对单源最短路算法,目前最经典的思路即标号算法,以Dijkstra算法和Bellman-Ford算法为根本演进了各种优化技术和算法.针对复杂网络,传统的优化思路是在数据结构和双向搜索上做文章,或者针对不必要的循环进行排除.近年来,最短路算法大量应用于需要高及时性的领域,比如GIS领域,也大量应用于网络规模巨大的社会网络分析领域,这使得传统思路并不能很好地解决,于是把最短路算法思路本身抽象成两阶段算法,第一阶段为数据预处理,第二阶段为实时地搜索.这二者是互相矛盾的,如何找到平衡是各种算法技术

1,Dijkstra 算法一次性求得起始顶点到所有其它顶点的最短路径,如果想要求解任意两个顶点之间的最短路径,可将图中顶点作为起始顶点执行 n 次 Dijkstra 算法就可以了: 2,可能解决方案: 1,算法执行结束后,i 到 j 最短路径值存储于 dist[i][j] 中.最短路径前驱结点存储于 path[N][N] 中: 2,这种方法比较土: 3,问题的提法: 1,已知一个各边权值均大于 0 的带权有向图,对每一对顶点 vi != vj,求出 vi 与 vj 之间的最短路径值以及最短路径上

1,最短路径的概念: 1,从有向图中某一顶点(起始顶点)到达另一顶点(终止顶点)的路径中,其权值之和最小的路径: 2,问题的提法: 1,给定一个带权有向图 G 与起始顶点 v,求从 v 到 G 中其它顶点的最短路径(每条边上都存在有意义的权值): 2,Dijkstra 算法核心是通过已知最短路径寻找未知最短路径: 3,解决思路: 1,Dijkstra 提出按路径长度的递增次序,逐步产生最短路径: 1,首先求出长度最短的一条最短路径,再参照它求出长度次短的一条最短路径,依次类推,直到从起始顶点 v

关于自适应Simpson法的介绍可以去看我的另一篇blog http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1502 题意:空间里圆心在同一直线上且底面与地面平行的若干个圆台和顶层的圆锥以$\alpha$的角度投影到地面,求投影的面积. (其实我是看po姐博客来的x) 首先把圆锥的顶点也看成一个半径为0的圆锥,对于每个高度为$h$的圆投影下去的坐标是$h/tan(\alpha)$,半径不变,而对于圆台的侧面投影下去是上下底两个圆的切线. 关于两个圆

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前言:针对单源最短路算法,目前最经典的思路即标号算法,以Dijkstra算法和Bellman-Ford算法为根本演进了各种优化技术和算法.针对复杂网络,传统的优化思路是在数据结构和双向搜索上做文章,或者针对不必要的循环进行排除.近年来,最短路算法大量应用于需要高及时性的领域,比如GIS领域,也大量应用于网络规模巨大的社会网络分析领域,这使得传统思路并不能很好地解决,于是把最短路算法思路本身抽象成两阶段算法,第一阶段为数据预处理,第二阶段为实时地搜索.这二者是互相矛盾的,如何找到平衡是各种算法技术

控制子容器法 方法是只显示其中一个子元素,其它隐藏,滑屏时隐藏当前元素,并显示当前元素的下一个同辈元素~ 这里采用fullPage框架,库大小7.69K~ fullPage框架的页面样式无需自定义,已有写好的 兼容ios5+.android2.3+.winphone 8系统,其滑屏功能,效果比较丰富,支持缩放.旋转.透明度.自动滑屏等动画效果~如果你需要设计精彩的滑屏效果,可考虑它~ fullPage框架更多详细的功能猛击这里https://github.com/powy1993/fullpag

设计滑屏框架的办法一般有2种 控制父容器法 控制子容器法 这个算是控制父容器法 通过控制父容器的transform: translateY或margin-top或top的值来上下滑动页面,每次的位移的取值为当前页面高度~ 这里采用slip框架,库大小5.75K,非常轻量,可以放心用在你的项目~ slip框架的页面样式需要自定义,不过这里我简单写好了~ (如果你不使用框架,推荐用transform: translate(X,Y)的写法,首先transform: translate可设计高性能动画,

一.简介 在游戏中,有一个很常见地需求,就是要让一个角色从A点走向B点,我们期望是让角色走最少的路.嗯,大家可能会说,直线就是最短的.没错,但大多数时候,A到B中间都会出现一些角色无法穿越的东西,比如墙.坑等障碍物.这个时候怎么办呢? 是的,我们需要有一个算法来解决这个问题,算法的目标就是计算出两点之间的最短路径,而且要能避开障碍物. 百度百科: A*搜寻算法俗称A星算法.这是一种在图形平面上,有多个节点的路径,求出最低通过成本的算法.常用于游戏中的NPC的移动计算,或线上游戏的BOT的移动计算

本月26号参加webrebuild深圳站,会上听了彪叔的对初心的讲解,“工匠精神”这个词又一次被提出,也再次引起了我对它的思考.专注一个项目并把它做得好,很好,更好...现实工作中,忙忙碌碌,抱着完成任务的想法可能会比较多,而想做得更好,需不惜花费时间精力,孜孜不倦,反复改进产品,把99%提高到99.99%,实在是不容易,那么专业,敬业也是少不了的~ 这里也是给自己做个提醒,保持做事的热情和激情,哪怕以后产品发展得不好,对提升自身能力还是很有帮助~ 进入主题,现在很流行在H5页面滑屏的效果,特别

特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念.它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征.特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点.连续的曲线或者连续的区域. 特征的定义:         至今为止特征没有万能和精确的定义.特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定.特征是一个数字图像中“有趣”的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点.因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定.因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”:同一场景的不同图像

特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念.它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征.特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点.连续的曲线或者连续的区域. 特征的定义  至今为止特征没有万能和精确的定义.特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定.特征是一个数字图像中"有趣"的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点.因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定.因此特征提取最重要的一个特性是"可重复性":同一

多回调问题 前端编程时,大多通过接口交换数据,接口调用都是异步的,处理数据都是在回调函数里. 假如需要为一个用户建立档案,需要准备以下数据,然后调用建档接口 name     // 用户名字 使用接口 get_name(userid) files       // 用户附件  使用接口 get_atta(userid,name,location) create_record(userid,name,location) // 调用建档接口 create_files(recordId,userid,

Java Thread系列(十)生产者消费者模式 生产者消费者问题(producer-consumer problem),是一个多线程同步问题的经典案例.该问题描述了两个共亨固定大小缓冲区的线程-即所谓的"生产者"和"消费者-在实际运行时会发生的问题. 一.信号灯法 信号灯法实际上就是保证同一时间只有一个线程在操作数据,操作完成后通知其它线程,从而避免死锁. (1) 生产者 public class Producer implements Runnable { private

今天写一个连连看的游戏的时候,接触到了一些寻路算法,我就大概讲讲其中的A*算法. 这个是我学习后的一点个人理解,有错误欢迎各位看官指正. 寻路模式主要有三种:广度游戏搜索.深度优先搜索和启发式搜索. 广度优先搜索(Breadth First Search):又称为"宽度优先搜索"或"横向优先搜索",简称BFS. BFS的搜索模式是:从图中某节点v出发,在访问了v之后依次访问v的各个未曾访问过的邻接点,然后分别从这些邻接点出发依次访问它们的邻接点,并使得先被访问的节点

atitit.项目设计模式---ioc attilax总结 1. .IOC的之前 1 2. ioc后的实现 1 3. 认识引入IOC框架的缺点, 2 4. 自己实现ioc 3 4.1. ioc框架的实现原理map+容器法 3 4.2. 每个组件set法 3 4.3. 一种实用和优雅的来解决这些问题,是使用容器的依赖注入 3 4.4. 使用 vm 注入,隐藏注入,golbal 变量.. 4 5. php 与java的ioc框架实现的异同 4 6. Phalcon 的问题 4 7. 注入 Larav

atitit.项目设计模式---ioc attilax总结v4 q11 1. ioc的原理1 1.1. .IOC的之前1 1.2. ioc后的实现2 1.3. ioc的演化2 1.4. 依赖注入和控制反转是同一概念吗?3 2. IoC的实现模式di 与 service loctor4 3. Ioc实现的三种模式:构造函数注入,属性注入(推荐),接口注入4 3.1. 容器的依赖注入...注入容器(推荐)4 3.2. Atitit.ioc容器的设计 lazy加载模式.doc4 4. 认识引入IOC框

转载自:https://blog.csdn.net/baidu_38197452/article/details/77115935 基于LED的室内定位算法大致可以分为四类: 1. 几何测量法 这种方法需要估计接收端到己知LED灯的几何关系(距离或角度信息等),再通过计算获取待定位点的位置坐标.根据几何关系获取的信息,-般有RSS三边定位.AOA角度定位和TDOA双曲线定位等. 2. 场景分析法 送类定位算法又称为指纹定位法它通过分析场景中的特征来估计终端的坐标.一般分为两个阶段,离线数据库建立

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