补坑补坑((╯‵□′)╯︵┻━┻) 内容真的多... 一个一个来吧. 首先是最小生成树. 先讲一下生成树的定义 生成树就是在一张图上选取一些边,使得整个图上所有的点都连通. 那么我们要求的最小生成树有两种算法可以求:1.prim算法,2.kruskal算法 我们先讲讲prim算法 prim算法有点像最短路中的dijstra,操作都几乎一样,原理就是从所有在队列中的点出发,找到最小的一条边,并把它连起来,这样子能够保证局部最优性. 在此我不讲这种算法,不过有兴趣的人可以去学一学. 我重点推出的是k

Countries Succeed and Fail Economically(第一部分)" title="Why Countries Succeed and Fail Economically(第一部分)" action-data="http://s9.sinaimg.cn/mw690/9c9889fagd4e0643a8738&690" action-type="show-slide" style="margin:

如果出现下图所示的负循环,会有相关点的当前最短路径为undefined(即无法定义). 之前我们也看过通用的最短路径算法思路,如下图所示: 这种通用算法会有两个问题: 时间复杂度呈指数性. 如果出现负循环,最短路径的计算会无法中止. 第一个问题能被Dijkstra算法解决,但它不能解决负循环带来的问题,而这节课讲的Bellman-Ford算法适用于负权重和负循环的图下进行最短路径的计算. Bellman-Ford算法一个大概的计算思路如下: 简单来说,就是对所有点正常relax edge完后,进

先回顾下上节课的内容: 下面来看一个定理:对于所有的点来说,放松操作总是满足 d[v] ≥ δ(s, v).即点s到点v的最短路径总是小于或等于当前点d的路径权重.证明如下: 在正是进入复杂的图前,先看个简单的有向非循环图DAG(Directed Acyclic Graphs),内无负循环.下图是讲DAG如何找最短路径: 如果有循环且无负权重边呢?可以使用Dijkstra算法,具体如下: 由于Dijkstra算法有三个主要操作:插入点的优先队列,抽取最小优先值,减键操作.所有最后Dijkstra

首先简单介绍下最大路径问题:给定一个加权图,找到两点之间最短加权路径,本质上就是求两点之间哪条路径的权重和最小.有两种算法去做:Dijkatra和Bellman-Ford,后面几节课会专门讲这两个算法. 下面我们先来看看加权图中是怎么定义最短路径和一些数据结构的概念的: 其实主要就下面两个概念需要注意: d(v):点v的当前权重值. ∏(v):点v的最佳路径来源点. (注:在权重图初始化时,除出发点s,其他点的权重都为无穷,只有达到它们后计算相应的权重,他们的当前权重才会改变,而最短路径就是为了

Johnson 全源最短路径算法学习笔记 如果你希望得到带互动的极简文字体验,请点这里 我们来学习johnson Johnson 算法是一种在边加权有向图中找到所有顶点对之间最短路径的方法.它允许一些边权重为负数,但可能不存在负权重循环.它的工作原理是使用Bellman-Ford 算法来计算输入图的转换,该转换去除了所有负权重,从而允许在转换后的图上使用Dijkstra 算法.Johnson 算法是一种在边加权有向图中找到所有顶点对之间最短路径的方法.它允许一些边权重为负数,但可能不存在负权重循

题目描述 温迪有一个国家,他想建立一支军队来保护他的国家.他收留了N个女孩和M个男孩,想把她们收留成他的士兵.征兵无特权,必须交纳一万元.女孩和男孩之间有一些关系,温迪可以利用这些关系来降低他的成本.如果X女孩和Y男孩有D关系,并且其中一个已经被收集,Windy可以用10000-D人民币收集另一个.现在考虑到男孩和女孩之间的所有关系,你的任务是找到风必须支付的最少的钱.注意,收集一个士兵时只能使用一个关系.Input 输入的第一行是测试用例的数量. 每个测试用例的第一行包含三个整数,n.m和r.

以(x,y)坐标的形式给出n个点,修建若干条路使得所有点连通(其中有两个给出的特殊点必须相邻),求所有路的总长度的最小值. 因对所修的路的形状没有限制,所以可看成带权无向完全图,边权值为两点间距离.因是稠密图,故用邻接矩阵存储更好(完全图,边数e达到n(n-1)/2). 至此,可将问题抽象为求最小生成树的边权和. 用了prim+邻接矩阵,prim+邻接表+堆,kruscal各写了一遍,只是内存稍有差别 对于所给的特殊的两个相邻点,只需在开始循环前把这两个点加入子树集合并更新它们所到达的点的min

T1:广搜+判断矩形 注:如何判断搜的是否为矩形: 在广搜的时候,记录下边界的坐标,然后枚举一遍过去,如果搜到"."就是牛群,否则就是房间 瞥了一眼ccy的做法,据说是floodfill的思想(至今不懂是什么?...什么时候补坑吧) 在记录边界的同时+记录同一个连通块的#的个数num,判断num?=(maxx-minx)*(maxy-miny);即可 貌似ccy的做法更科学一点,学习了 //mark...在长乐集训的时候写逗了,没有判断bfs的第一个入队的点是否在边界上,以至于wa掉了

1. 针对机器学习/深度神经网络“记忆能力”的讨论 0x1:数据规律的本质是能代表此类数据的通用模式 - 数据挖掘的本质是在进行模式提取 数据的本质是存储信息的介质,而模式(pattern)是信息的一种表现形式.在一个数据集中,模式有很多不同的表现形式,不管是在传统的机器学习训练的过程,还是是深度学习的训练过程,本质上都是在进行模式提取. 而从信息论的角度来看,模式提取也可以理解为一种信息压缩过程,通过将信息从一种形式压缩为另一种形式.压缩的过程不可避免会造成信息丢失. 笔者这里列举几种典型的体

学习最小生成树算法之前我们先来了解下 下面这些概念: 树(Tree):如果一个无向连通图中不存在回路,则这种图称为树. 生成树 (Spanning Tree):无向连通图G的一个子图如果是一颗包含G的所有顶点的树,则该子图称为G的生成树. 生成树是连通图的极小连通子图.这里所谓极小是指:若在树中任意增加一条边,则将出现一条回路:若去掉一条边,将会使之变成非连通图. 最小生成树(Minimum Spanning Tree,MST):或者称为最小代价树Minimum-cost Spanning Tr

系列索引: NOIp 图论算法专题总结 (1) NOIp 图论算法专题总结 (2) NOIp 图论算法专题总结 (3) 最短路 Floyd 基本思路:枚举所有点与点的中点,如果从中点走最短,更新两点间距离值.时间复杂度 \(O(V^3 )\). int n, m, f[N][N]; memset(f, 0x3f, sizeof(f)); for (int i=1, a, b, w; i<=m; i++) { scanf("%d%d%d", &a, &b, &

prim算法原理和dijkstra算法差不多,依然不能处理负边 1 #include<bits/stdc++.h> 2 using namespace std; 3 struct edge 4 { 5 int u,v,w,nxt; 6 }; 7 edge e[100010];//建边 8 bool f[110];//判断该点是否被染过色 9 struct node 10 { 11 int dis,t; 12 }; 13 node nod[110];//存点 14 int n,cnt,total

想实现个循环缓冲区(Circular Buffer),搜了些资料多数是基于循环队列的实现方式.使用一个变量存放缓冲区中的数据长度或者空出来一个空间来判断缓冲区是否满了.偶然间看到分析Linux内核的循环缓冲队列kfifo的实现,确实极其巧妙.kfifo主要有以下特点: 保证缓冲空间的大小为2的次幂,不是的向上取整为2的次幂. 使用无符号整数保存输入(in)和输出(out)的位置,在输入输出时不对in和out的值进行模运算,而让其自然溢出,并能够保证in-out的结果为缓冲区中已存放的数据长度,这

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

css中的负边距(negative margin)是布局中的一个常用技巧,只要运用得合理常常会有意想不到的效果.很多特殊的css布局方法都依赖于负边距,所以掌握它的用法对于前端的同学来说,那是必须的.本文非常基础,老鸟可以略过. 负边距在普通文档流中的作用和效果 那些没有脱离文档流的元素(指不是浮动元素也不是绝对定位.固定定位的元素等),其在页面中的位置是跟随者文档流的变化而变化的.看下面这幅图: 负边距对这些由文档流控制的元素的作用是,会使它们在文档流中的位置发生偏移,但这种偏移不同于相对定位

循环的两种应用:穷举和迭代. break跳出整个循环 一.穷举:将所有可能的情况都走一遍,用if筛选出符合条件. 百鸡百钱: 一只公鸡1文钱,一只母鸡2文钱,一只小鸡半文钱,需要买100只鸡, 正好花完,可以怎么买?有多少种买法? int ff = 0; for(int g=0;g<=100;g++) { for(int m=0;m<=50;m++) { for(int x=0;x<=200;x++) { if(g+m+x==100 && g+2*m+0.5*x==100

一.负边距与浮动布局 1.1.负边距 所谓的负边距就是margin取负值的情况,如margin:-100px,margin:-100%.当一个元素与另一个元素margin取负值时将拉近距离.常见的功能如下: 1.1.1.向上移动 当多个元素同时从标准流中脱离开来时,如果前一个元素的宽度为100%宽度,后面的元素通过负边距可以实现上移.当负的边距超过自身的宽度将上移,只要没有超过自身宽度就不会上移,示例如下: <!DOCTYPE html> <html> <head> &

晚上做携程的笔试题,附加题考到了权重最小生成树.OMG,就在开考之前,我还又看过一遍这内容,可因为时间太紧,也从来没有写过代码,就GG了.又吃了眼高手低的亏.这不,就好好总结一下,亡羊补牢. 权重最小生成树问题是指在一棵无向全连接图中找到一个无环子集T,既能将所有的结点连接起来,又具有最小的权重和.     解决问题的核心是每次找到一条安全边加入到边集合A中,使得A仍然是某棵最小生成树的子集.     Kruskal找到安全边的方法是:在所有连接森林中两棵不同树的边里面,找到权重最小的边(u,v

最近在复习数据结构,所以想起了之前做的一个最小生成树算法.用Kruskal算法实现的,结合堆排序可以复习回顾数据结构.现在写出来与大家分享. 最小生成树算法思想:书上说的是在一给定的无向图G = (V, E) 中,(u, v) 代表连接顶点 u 与顶点 v 的边(即),而 w(u, v) 代表此边的权重,若存在 T 为 E 的子集(即)且为无循环图,使得的 w(T) 最小,则此 T 为 G 的最小生成树.说白了其实就是在含有 n 个顶点的连通网中选择 n-1 条边,构成一棵极小连通子图,并使该连