poj 1236: 题目大意:给出一个有向图, 任务一: 求最少的点,使得从这些点出发可以遍历整张图  任务二: 求最少加多少边 使整个图变成一个强连通分量. 首先任务一很好做, 只要缩点 之后 求 入度为0的点 的个数就好了.   因为 缩点后无环,任何一个 入度不为0的点, 沿着入边 倒着走回去一定可以到达一个入度为0的点. 任务二: 首先给出结论: 如果整个图已经是一个强连通分量,那么答案是0.  否则求出 缩点后入度为0的点和出度为0的点的个数a,b, 答案就是 max(a,b). 今天

原文地址:https://blog.csdn.net/qq_16234613/article/details/77431043 一.解释 在有向图G中,如果两个顶点间至少存在一条互相可达路径,称两个顶点强连通(strongly connected).如果有向图G的每两个顶点都强连通,称G是一个强连通图.非强连通图有向图的极大强连通子图,称为强连通分量(strongly connected components). 求解有向图的强连通分量算法有很多,例如Kosaraju,Gabow和Tarjan算

(a) 可以用图中的每一个顶点表示街道中的每个十字路口,由于街道都是单行的,所以图是有向图,若从一个十字路口都有一条合法的路线到另一个十字路口,则图是一个强连通图.即要验证的是图是否是一个强连通图. (b) 若从市政厅沿着合法路线到达任何一个地方都有合法路线返回则说明市政厅位于一个有向图中的一个汇点强连通部件中. package org.xiu68.ch03.ex11; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.

Android高效内存:让图片占用尽可能少的内存 一.让你的图片最小化 1.1 大图小图内存使用情况对比 大图:440 * 336    小图:220 * 168 小图的高宽都是大图的1/2-->小图是原图的1/4 界面效果: 测试设备:Coolpad   8676-M01   5.1 测试前准备操作:同一款设备,设置图片前后多次调用gc直到内存短时间内保持稳定不再变化 内存使用情况:下图依次是 初始内存,大图内存,小图内存 大图占用内存:11.23 MB - 10.66 MB = 0.57 M

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Github作为图床的一个小坑 前言 听了少铭同学建议把github作为图床,结果遇到了一个小坑,总是显示不出来图片. 问题描述与解决 形如下的链接是显示不出来的: https://github.com/peiqiaoWang/peiqiaoWang.github.io/blob/master/%E4%BA%91%E8%AE%A1%E7%AE%97%E5%9F%BA%E7%A1%80%E6%A6%82%E5%BF%B5/origin_virtualization_1.png 点击右上交downl

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思想:图G是不带权的无向连通图.一条边的长度计为1,因此,求带顶点u和顶点v的最短的路径即求顶点u和顶点v的边数最少的顶点序列.利用广度优先遍历算法,从u出发进行广度遍历,类似于从顶点u出发一层一层地向外扩展,当第一次找到顶点v时队列中便包括了从顶点u到顶点v近期的路径,如图所看到的,再利用队列输出最路径(逆路径),所以设计成非循环队列. 相应算法例如以下: typedef struct  { int data;//顶点编号 int parent;//前一个顶点的位置 } QUEUE;//非循环

#pragma once #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #define StackSize 100 typedef int DataType; //栈元素类型定义 typedef struct{ DataType stack[StackSize]; int top; }SeqStack; //将栈初始化为空栈仅仅须要把栈顶指针top置为 void InitStack(SeqStack *S){ S->top=0;//把栈顶指针置为0

作者:AI研习社链接:https://www.zhihu.com/question/57523080/answer/236301363来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 今天我给大家介绍一下 CVPR 2017 关于医学图像处理的一篇比较有意思的文章,用的是 active learning 和 incremental learning 的方法. 今天分享的主要内容是,首先介绍一下这篇文章的 motivation,就是他为什么要做这个工作:然后介绍一下他

1.前言 like非常消耗性能,当搜索 like '%%' 的时候,仍然会对比全表信息后查找相关的数据, 2.如何优化? 使用动态标签 <if test="nickName != '%%'"> and u.nickName like #{nickName} </if> 当是'%%'时,去除该搜索条件即可大大加快速度, 当数据有几十万条时,速度慢这是难以避免的, 到了现在我才真正知道大数据的价值和牛逼

题目链接:https://cn.vjudge.net/contest/67418#problem/G 具体思路:首先用tarjan缩点,这个时候就会有很多个缩点,然后再选取一个含有点数最少,并且当前这个点的出度和入度至少有一个为0,这个原因后面解释.然后选出最少的点 t1 后,当前的图就可以看成两个“缩点”了,除了选出来的t1点,其他点可以形成一个联通块,然后这两个缩点之间可以连着单向边,这样的话能加的边数是最多的.关于为什么选取最小的出度或者入度为0的缩点,就在于两个联通块相连的时候,只能连单

可以利用 CGMutablePathRef 创建每个不同图形,然后再一起添加到CGContext中 - (void)drawRect:(CGRect)rect { CGContextRef ctx = UIGraphicsGetCurrentContext(); //一. 画线 // 1.先创建一个路径 CGMutablePathRef linePath = CGPathCreateMutable(); // 2.拼接路径 CGPathMoveToPoint(linePath, nil, , )

当我点击默认头像里的其中一个然后在点确定就在最上面的那个imageview里显示选择的头像.求大神. img1和img2都是ImageView,要把img1中的图片显示到img2中 前景(对应src属性) img2.setImageDrawable(img1.getDrawable()); 背景(对应background属性) img2.setBackgroundDrawable(img1.getBackground());

三个参数 <script type="text/javascript"> /* *sclass:设置包裹元素的类 * packages:设置包裹的元素 * row:设置每几个元素一组 * */ $('#iscroll>a').igroup({ sclass:'hi', packages:'li', row:3 }); </script> 代码 (function ( $ ) { var $iscroll=0; var $arr=new Array(); $

缘由 chrome应用商店有三款二维码插件,自己一直使用的第一款.这三款插件有且只有一个功能就是生成当前页面的URL的二维码. 其实这个功能基本上满足了需要移动端开发在微信里打开页面进行调试的情况. 但是也有少数情况(如:页面存在重定向),无法直接在桌面上打开链接.此时以往我习惯性的打开百度,输入二维码,找到草料二维码,填入链接,然后生成二维码,最后微信扫一扫. 每次有此情况发生的时候,脑子里都存在一个想法为什么生成当前页面的URL的插件上存在一个输入框,可以手动生成一个二维码呢?! Chrom

这个是最近才写的,本以为实现起来很有难度,需要更高深的理论, 写完之后,才发现自己错误的离谱: 之所以能用一个imageview 实现轮播 基于两点::: 使用 imageview 的layer 层设置,也就是动用的是imageview的重新绘制---- 这个是视图切换的原因 使用 CATransition 动画 ------ 这个动画模拟了轮播的效果 就是简单::: .h 的声明 @interface ImageViewShuffling : UIView @property (nonatom

强连通分量的定义: 在一张有向图中,如果两个点u,v之间能相互到达则称这两个点u,v是强连通的,在这个基础上如果有向图G中的任意两个顶点都强连通,那么称图G是一个强连通图.有向非强连通图的极大强连通子图称为强连通分量.极大强连通子图就是强连通子图中最大的那个,它不被其他强连通子图所包括. 概念挺多,特别混乱的感觉.理一下... 一个强连通图中的每一对顶点都必须强连通. 一个强连通图不叫做强连通分量,只叫做强连通图. 一个强连通子图G若为强连通分量那么必然是一个最大的强连通子图,也就是原图中不存在

前言: 这次练习完成的是图模型的近似推理,参考的内容是coursera课程:Probabilistic Graphical Models . 上次实验PGM练习四:图模型的精确推理 中介绍的是图模型的精确推理,但在大多数graph上,其精确推理是NP-hard的,所以有必要采用计算上可行的近似推理.本实验中的近似推理分为2个部分,LBP(loop belief propagation算法)和MCMC采样.实验code可参考:实验code可参考网友的:code. 算法流程: LBP(loop be

前言: 这次实验完成的是图模型的精确推理.exact inference分为2种,求边缘概率和求MAP,分别对应sum-product和max-sum算法.这次实验涉及到的知识点很多,不仅需要熟悉图模型的representation,而且还需明白图模型的inference理论,大家可参考coursera课程:Probabilistic Graphical Models的课件和视频.多花点功夫去理解每行代码,无形之中会收获不少.新年第一篇博客,继续加油! 算法流程: Sum-product求条件概

本文简单整理了以下内容: (一)马尔可夫随机场(Markov random field,无向图模型)简单回顾 (二)条件随机场(Conditional random field,CRF) 这篇写的非常浅,基于 [1] 和 [5] 梳理.感觉 [1] 的讲解很适合完全不知道什么是CRF的人来入门.如果有需要深入理解CRF的需求的话,还是应该仔细读一下几个英文的tutorial,比如 [4] . (一)马尔可夫随机场简单回顾 概率图模型(Probabilistic graphical model,P