hiho欧拉路·二 分析: 小Ho:这种简单的谜题就交给我吧! 小Hi:真的没问题么? <10分钟过去> 小Ho:啊啊啊啊啊!搞不定啊!!!骨牌数量一多就乱了. 小Hi:哎,我就知道你会遇到问题. 小Ho:小Hi快来帮帮我! 小Hi:好了,好了.让我们一起来解决这个问题. <小Hi思考了一下> 小Hi:原来是这样...小Ho你仔细观察这个例子: 因为相连的两个数字总是相同的,不妨我们只写一次,那么这个例子可以写成:3-2-4-3-5-1.6个数字刚好有5个间隙,每个间隙两边的数字由

首先看看这换个数据图 邻接矩阵 dijkstra算法的寻找最短路径的核心就是对于这个节点的数据结构的设计 1.节点中保存有已经加入最短路径的集合中到当前节点的最短路径的节点 2.从起点经过或者不经过 被选中节点到当前节点的最短路径 以这个思路开始,就可以根据贪心算法,获取每一步需要设置的值,每一步加入路径的节点 对于这个算法,我采用:小顶堆 + 邻接矩阵(数组) 1.邻接矩阵的初始化 package cn.xf.algorithm.ch09Greedy.vo; import java.io.Bu

本文章为原创文章,转载请注明,欢迎评论和改正. 一,分析 之前所用的直接通过HTML中的元素值来爬取一些网页上的数据,但是一些比较敏感的数据,很多正规网站都是通过json数据存储,这些数据通过HTML元素是爬取不到的,所以只能通过json数据的api接口来爬取数据. 二,网站处理 1,打开去哪儿网的网站https://train.qunar.com/,找到火车票查询,输入起点终点和日期,查询. 2,右击打开审查元素,点击network 3,刷新网页,找到XHR,点击链接 4,找到s2sBeanL

import arcpy >>> import arcpy ... gd="D:/项目/shp/Pipe.gdb/ZK/GDPOINT" ... gx="D:/项目/shp/Pipe.gdb/ZK/GDLINE" ... cursorGd=arcpy.da.UpdateCursor(gd,["物探点号","地面高程"]) ... cursorGx=arcpy.da.UpdateCursor(gx,["

NX9+VS2012 #include <uf.h> #include <uf_curve.h> UF_initialize(); //起点 ]; ArcStartPoint[] = 0.0; ArcStartPoint[] = 0.0; ArcStartPoint[] = 0.0; tag_t ArcStartPointTag = NULL_TAG; UF_CURVE_create_point(ArcStartPoint, &ArcStartPointTag); //终点

Silver Cow Party One cow from each of N farms (1 ≤ N ≤ 1000) conveniently numbered 1..N is going to attend the big cow party to be held at farm #X (1 ≤ X ≤ N). A total of M (1 ≤ M ≤ 100,000) unidirectional (one-way roads connects pairs of farms; road

#include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; typedef ][]; int main() { int u, v, c; scanf("%d %d %d", &n, &m, &k); memset(dis, , sizeof(dis)); ; i <= m; i++) { scanf("%d %d %d", &u, &v

1 比較重量 给定两颗钻石的编号g1,g2,编号从1開始.同一时候给定关系数组vector,当中元素为一些二元组.第一个元素为一次比較中较重的钻石的编号,第二个元素为较轻的钻石的编号.最后给定之前的比較次数n. 请返回这两颗钻石的关系,若g1更重返回1,g2更重返回-1,无法推断返回0. 输入数据保证合法,不会有矛盾情况出现. 測试例子: 2,3,[[1,2],[2,4],[1,3],[4,3]],4 返回: 1 class Cmp { public: int cmp(int g1, int g

题目链接:http://vjudge.net/contest/143062#problem/C 题意: 给定一个无向图,大写字母是城市,小写字母是村庄,经过城市交过路费为当前货物的%5,路过村庄固定交1,给定起点终点和到目标地点要剩下的货物,问最少要带多少货物上路,并输出路径,如果有多种方案,要求字典序最小. 分析: 逆向最短路: 因为要求的就是起点的货量,从终点出发求最短路,但是,费用的计算要处理,重新定义d 数组,d[i] 表示,进入节点 I 以后,还要多少 d[i] 个 货品 才能到达终点

UVA 10537 - The Toll! Revisited option=com_onlinejudge&Itemid=8&page=show_problem&category=550&problem=1478&mosmsg=Submission+received+with+ID+14135315" target="_blank" style="">题目链接 题意:给定一个无向图,大写字母是城市,小写字母是

AtCoder ExaWizards2019题解 AtCoder (因为代码直接用模板写的,可能有点冗长) A.Regular Triangle 给你三根棍子的长度,问你能否用他们组成等边三角形. 什么逗逼玩意? #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstdlib> #include<cstring> #include<cmath> #include<algorithm> #inc

[BZOJ5471][FJOI2018]邮递员问题(动态规划) 题面 BZOJ 洛谷 给定平面上若干个点,保证这些点在两条平行线上,给定起点终点,求从起点出发,遍历所有点后到达终点的最短路径长度. 题解 不会做,于是点开LOJ,点开除了\(std\)之外唯一过的人的代码,照着打了一遍QwQ...... 然后再对着代码YY一遍就有了这篇东西...... 强制令起点的位置是第\(0\)行(方便而已). 在第\(0\)行枚举一个\(i\),在第一行枚举一个\(j\). 设\(f[j][0]\)表示第\

题目链接:https://www.luogu.org/problemnew/show/P2296 题意:给定起点终点,找一条从起点到终点的最短路径使路上的每个点都能有路径到达终点. 我们先反着建一遍图,然后从终点开始bfs一遍图,标记所有终点可以到达的点.然后再枚举一遍点,如果这个点是终点没法到达的点,那么再枚举这个点所能连接的所有点,如果这些点是终点可以到达的,那么这些点就是不符合条件的.最后在符合条件的点上做一遍最短路. #include <queue> #include <cstd

PIL:Python Imaging Library,已经是Python平台事实上的图像处理标准库了.PIL功能非常强大,但API却非常简单易用. 由于PIL仅支持到Python 2.7,加上年久失修,于是一群志愿者在PIL的基础上创建了兼容的版本,名字叫Pillow,支持最新Python 3.x,又加入了许多新特性,因此,我们可以直接安装使用Pillow. 安装Pillow 如果安装了Anaconda,Pillow就已经可用了.否则,需要在命令行下通过pip安装: $ pip install

A Amsterdam Distance 题意 求圆环上的两点距离. 分析 显然是沿半径方向走到内圈再走圆弧最短. 代码 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; double m,n,r,sx,sy,tx,ty; const double pi=acos(-1.0); int main(){ scanf("%lf%lf%lf%lf%lf%lf%lf",&m,&n,&r,&sx,&sy

大意: 给定无向图, 每个点最多属于一个简单环, 多组询问, 求给定起点终点, 有多少条简单路径. 先缩环, 然后假设两点树上路径经过$cnt$个环, 那么答案就为$2^{cnt}$. 要注意缩环建树时要加单向边. #include <iostream> #include <algorithm> #include <cstdio> #include <queue> #define REP(i,a,n) for(int i=a;i<=n;++i) #de

给出起点和终点 求骑士从起点走到终点所需要的步数 Sample Inpute2 e4 //起点 终点a1 b2b2 c3a1 h8a1 h7h8 a1b1 c3f6 f6 Sample OutputTo get from e2 to e4 takes 2 knight moves.To get from a1 to b2 takes 4 knight moves.To get from b2 to c3 takes 2 knight moves.To get from a1 to h8 take

Solution 注意取模!!! Code #include<bits/stdc++.h> #define mod 1000000007 #define LL long long using namespace std; int n, a, b; LL mpow(LL a, LL b) { LL ans = ; , a = a * a % mod) ) ans = ans * a % mod; return ans; } LL fac[], inv[], l[], t[]; void init

最开始想的暴力DP是把天数作为一个维度所以怎么都没有办法优化,矩阵快速幂也是$O(n^3)$会爆炸. 但是没有想到另一个转移方程:定义$f[i][j]$表示每天都有值的$i$天,共消费出总值$j$的方案数.然后答案就是. 所以每次维护前缀和就可以$O(1)$转移了. 注意前缀和的初值. #include<bits/stdc++.h> #define LL long long #define mod 998244353 using namespace std; int n, m; LL d; L

若干年前读研的时候,学院有一个教授,专门做群蚁算法的,很厉害,偶尔了解了一点点.感觉也是生物智能的一个体现,和遗传算法.神经网络有异曲同工之妙.只不过当时没有实际需求学习,所以没去研究.最近有一个这样的任务,所以就好好把基础研究了一下,驱动式学习,目标明确,所以还是比较快去接受和理解,然后写代码实现就好了.今天就带领大家走近TSP问题以及群蚁算法. 机器学习目录:[目录]数据挖掘与机器学习相关算法文章总目录 本文原文地址:群蚁算法理论与实践全攻略——旅行商等路径优化问题的新方法 1.关于旅行商(

不论今天的计算机技术变化,新技术的出现,所有都是来自数据结构与算法基础.我们需要温故而知新.        算法.架构.策略.机器学习之间的关系.在过往和技术人员交流时,很多人对算法和架构之间的关系感到不可理解,算法是软的,架构是硬的,难道算法和架构还有什么关系不成?其实不然,算法和架构的关系非常紧密.在互联网时代,我们需要用算法处理的数据规模越来越大,要求的处理时间越来越短,单一计算机的处理能力是不可能满足需求的.而架构技术的发展,带来了很多不同特点的分布式计算平台.算法为了能够应用到这些分布