1. 分析工具——>空间关联 使用注意,直接用FID似乎不可行,我是自己重新建了一个"String"字段,值用字段计算器从FID获取过来.之后按照上面的步骤才成功. 实现主要是通过了两个步骤: (1)使用polygon to line功能,生成的line文件将自带有弧段左右多边形的拓扑信息: (2)对生成line文件的左右多边形字段进行Frequency统计,剔除重复的冗余,在此基础上再生成邻接矩阵文件就不难了(一次表格遍历即可) Polygon To Line:由输入的面要素类

主要参考资料:数据结构(C语言版)严蔚敏   ,http://blog.chinaunix.net/uid-25324849-id-2182922.html   代码测试通过. package 图的建立与实现; import java.util.*; public class MGraph { final int MAXVEX = 100; final int INFINITY = 65535; int[] vexs = new int[MAXVEX]; //顶点表 int[][] arc =

//////////////////////////////////////////////////////// //图的邻接矩阵的DFS和BFS //////////////////////////////////////////////////////// #include <iostream> #include <stdlib.h> #include <queue> #define MaxVertexNum 100 //最大顶点数 //#define INFINI

(￣▽￣)" #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<vector> #include<queue> using namespace std; const int INF=10e8; ; int col,row,k,minn; char str[MAXN][MAXN]; ][MAXN*],lowdis

Graph.h   (图的结构, 遍历, 常规操作接口) /*定义图的最大定点数, 它要大于等于具体图的顶点树n*/ #define MaxVertexNum 12 /*定义图的最大边数,它要大于等于具体图的边数e*/ #define MaxEdgeNum 20 /* 定义MaxValue 为一个符号常量,其值要大于邻接矩阵中所有有效值之和*/ #define MaxValue 1000 /*定义MS为一个符号常量,用于广度优先搜索遍历的算法中,作为自定义顺序队列的数组长度*/ #define

//图的数组(邻接矩阵)存储表示 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define MAX_VEX_NUM 50 typedef char VertexType; typedef enum { DG, UDG } GraphType; typedef struct { VertexType vexs[MAX_VEX_NUM]; int arcs[MAX_VEX_NUM][MAX_VEX_NUM]; int vexnum, arcnum;

谱聚类(spectral clustering)是广泛使用的聚类算法,比起传统的K-Means算法,谱聚类对数据分布的适应性更强,聚类效果也很优秀,同时聚类的计算量也小很多,更加难能可贵的是实现起来也不复杂.在处理实际的聚类问题时,个人认为谱聚类是应该首先考虑的几种算法之一.下面我们就对谱聚类的算法原理做一个总结. 1. 谱聚类概述 谱聚类是从图论中演化出来的算法,后来在聚类中得到了广泛的应用.它的主要思想是把所有的数据看做空间中的点,这些点之间可以用边连接起来.距离较远的两个点之间的边权重值较

#include<iostream> #include<cstdio> #include<cmath> #include<map> #include<cstdlib> #include<vector> #include<set> #include<queue> #include<cstring> #include<string.h> #include<algorithm> t

1.prim算法:一种计算生成最小生成树的方法,它的每一步都会为一棵生长中的树添加一条边. 2.时间复杂度:

Opencv支持GPU计算,并且包含成一个gpu类用来方便调用,所以不需要去加上什么__global__什么的很方便,不过同时这个类还是有不足的,待opencv小组的更新和完善. 这里先介绍在之前的<opencv4-highgui之视频的输入和输出以及滚动条>未介绍的图像的相似性检测,当然这是cpu版本,然后接着在介绍对应的gpu版本.这里只介绍了PSNR和SSIM两种用来进行对比图像的方法 原理: PSNR: 当我们想检查压缩视频带来的细微差异的时候,就需要构建一个能够逐帧比较差视频差异的系

Cow Contest DescriptionN (1 ≤ N ≤ 100) cows, conveniently numbered 1..N, are participating in a programming contest. As we all know, some cows code better than others. Each cow has a certain constant skill rating that is unique among the competitors.

以杭电2544题目为例 最短路 Problem Description 在每年的校赛里,全部进入决赛的同学都会获得一件非常美丽的t-shirt. 可是每当我们的工作人员把上百件的衣服从商店运回到赛场的时候,却是非常累的.所以如今他们想要寻找最短的从商店到赛场的路线.你能够帮助他们吗?   Input 输入包含多组数据. 每组数据第一行是两个整数N.M(N<=100.M<=10000).N表示成都的大街上有几个路口,标号为1的路口是商店所在地.标号为N的路口是赛场所在地,M则表示在成都有几条路.

题目链接:http://acm.timus.ru/problem.aspx?space=1&num=1837 描述: Isenbaev是国外的一个大牛. 现在有许多人要参加ACM ICPC. 一共有n个组,每组3个人.同组的3个人都是队友. 大家都想知道自己与大牛的最小距离是多少. 大牛与自己的最小距离当然是0.大牛的队友和大牛的最小距离是1.大牛的队友的队友和大牛的最小距离是2……以此类推. 如果实在和大牛没有关系的只好输出undefined了. 第一行读入n.表示有n个组.1 ≤ n ≤ 1

[本文是自己学习所做笔记.欢迎转载.但请注明出处:http://blog.csdn.net/jesson20121020] 算法描写叙述 假设连通图是一个网,则称该网中全部生成树中权值总和最小的生成树为最小生成树,也称最小代价生成树.利用Prim算法构造的最小生成树方法思想: 如果G=(V,E)是一个具有n个顶点的连通网,顶点集V={v1,v2,...,vn}.设所求的最小生成树T=(U,TE),当中U是T的顶点集.TE是T的边集.U和TE初值均为空集. Prim算法的基本思想例如以下:首先从V

#include <iostream> #include <malloc.h> #include <cstring> #include <stack> #include <cstdio> //定义邻接矩阵的大小 #define N 100 #define M 100 using namespace std; typedef struct node { int map[N][M];//邻接矩阵 int n;//顶点数 int e;//边数 }MGr

Description For their physical fitness program, N (2 ≤ N ≤ 1,000,000) cows have decided to run a relay race using the T (2 ≤ T ≤ 100) cow trails throughout the pasture. Each trail connects two different intersections (1 ≤ I1i ≤ 1,000; 1 ≤ I2i ≤ 1,000

谱聚类(spectral clustering)是广泛使用的聚类算法,比起传统的K-Means算法,谱聚类对数据分布的适应性更强,聚类效果也很优秀,同时聚类的计算量也小很多,更加难能可贵的是实现起来也不复杂.在处理实际的聚类问题时,个人认为谱聚类是应该首先考虑的几种算法之一.下面我们就对谱聚类的算法原理做一个总结. 1. 谱聚类概述 谱聚类是从图论中演化出来的算法,后来在聚类中得到了广泛的应用.它的主要思想是把所有的数据看做空间中的点,这些点之间可以用边连接起来.距离较远的两个点之间的边权重值较

链接: https://nanti.jisuanke.com/t/38232 先给出一个s母串 然后给出n个子串 判断是否为母串的子序列 3000ms  2993ms过的.... 蒻鲫的代码: 建立表格 二分  加一个小剪枝.. #include<bits/stdc++.h> using namespace std; //input b y bxd #define rep(i,a,b) for(int i=(a);i<=(b);i++) #define repp(i,a,b) for(i

一.社区的定义 Newman第一次提出模块度定义就是在2004年发表的这篇文章“fast algorithm for community structure in networks”,第一次用量化的公式来确定社区划分. 首先,我们来看Newman如何定义社区的:the vertices in networks are often found to cluster into tightly knit groups with a high density of within-group edges

最近在看聚类方面的论文,接触到了MCL聚类,在网上找了许久,没什么中文的资料,可能写的最具体的便是GatsbyNewton写的 马尔可夫聚类算法(MCL) 这篇博客了.但是,其中仍有一些不详细的地方.而MCL这一方法是在作者在其博士论文中提出的,篇幅太长,难以细读,也不适合作为用来学习MCL这一算法的文献.找来找去,终于找到一篇可以看的PDF文档,但每中不足的是此文档是英文的.趁此机会,结合上述材料,总结了一下MCL的基本思想,也为了往个人博客里添加些实质性的内容,便整理了这一文档.文章中可能会

神题……胡乱讲述一下思维过程……首先,读懂题.然后,转化问题为构造一个长度为|T|+n的字符串,使其内含有T这个子序列.之后,想到一个简单的dp.由于是回文串,我们就增量构造半个回文串,设f(i,j,k)为构造到第i个位置,从前往后匹配到j,从后往前匹配到k,这样O(m*m*n)(没有观察到其转移的性质会再乘个26).再然后,发现不妙,在最后讨论奇偶.(我的思路到此为止……)接着,观察其转移的实质,发现其实dp的过程就是在一个有限状态自动机上行走,而有限状态自动机上的状态就是目前剩下的T,所以我