什么是OD成本矩阵? 先不说这个东西是什么,我们还是举一个实际的例子: 现在存在3个城市北京.上海.武汉,请分析他们两两之间的通行时间. 很简单嘛!北京到上海,北京到武汉,上海到武汉都来一次最短路径分析就好了. 好. 那么现在存在全国100个城市,请做同样的分析.使用排列组合的数学知识,知道至少要执行100*99/2=4950次分析. 人工明显是不可能的,光打点就很累了.而且,我们关心的是通行时间,所以最短路径分析的结果的输出线其实可以不要. 所以,可以用一张100×100的表,或者说是100阶

上一章花了大篇幅介绍网络数据集的创建,也简单说了下点线的连通性问题. 那么可以试试刀锋不锋利啦! 网络分析呢,ArcGIS提供了5个基本分析类型: 最短路径求解 服务区(服务覆盖范围) 事故突发地的最近设施 OD成本矩阵 车辆分配. 在这里,就先简单介绍介绍. 基于网络数据集,每一种分析类型都需要在ArcMap中创建一个对应的分析图层才能进行分析.

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

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

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

题意:给出n个矩阵组成的序列,问最少的运算量 看的紫书: dp[i][j]表示从第i个矩阵到第j个矩阵最少的乘法次数 dp[i][j]=min(dp[i][j],dp[i][k]+dp[k+1][j]+p[i-1]*p[k]*p[j]); 边界条件为dp[i][i]=0,因为从一个矩阵自己到它自己不需要做乘法 然后把dp[i][j]初始化为一个极大的值,再来求最小值 学习的这一篇:http://blog.csdn.net/dgq8211/article/details/7492186 还有这一篇

转自:http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/45563695 http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39087583 在介绍工具之前先对理论基础进行必要的回顾是很必要的.没有理论的基础,讲再多的应用都是空中楼阁.本文主要设涉及线性代数和矩阵论的基本内容.先回顾这部分理论基础,然后给出MATLAB,继而给出Python的处理.个人感觉,因为Python是面向对象的,操纵起来会更接近人的正

传送门:>Here< 题意:给出一张有向图,问从点A到点B恰好经过k个点(包括终点)的路径方案数 解题思路 一道矩阵乘法的好题!妙哉~ 话说把矩阵乘法放在图上好神奇,那么跟矩阵唯一有关的就是邻接矩阵…… 考虑邻接矩阵在这道题里的含义也就是从A到B经过1个点的方案数——能到达或不能到达.而当邻接矩阵自乘时,假设自乘一次得到矩阵B,则$b[i][j] = \sum\limits_{}{}g[i][k]*g[k][j]$.因此k就作为了枚举的中介点,由于最后得到的项是累积的,所以自乘一次以后就得到了

python数组和矩阵使用总结 1.数组和矩阵常见用法 Python使用NumPy包完成了对N-维数组的快速便捷操作.使用这个包,需要导入numpy. SciPy包以NumPy包为基础,大大的扩展了numpy的能力.因此只要导入了scipy,不必在单独导入numpy了!为了使用的方便,scipy包在最外层名字空间中包括了所有的numpy内容. 本文还是区分numpy中实现的和scipy中实现的. 以下默认已经:import numpy as np 以及 impor scipy as sp num

Description 小Z所在的城市有N个公交车站,排列在一条长(N-1)km的直线上,从左到右依次编号为1到N,相邻公交车站间的距离均为1km. 作为公交车线路的规划者,小Z调查了市民的需求,决定按下述规则设计线路: 1.设共K辆公交车,则1到K号站作为始发站,N-K+1到N号台作为终点站. 2.每个车站必须被一辆且仅一辆公交车经过(始发站和终点站也算被经过).  3.公交车只能从编号较小的站台驶往编号较大的站台.  4.一辆公交车经过的相邻两个 站台间距离不得超过Pkm. 在最终设计线路之

Description windy在有向图中迷路了. 该有向图有 N 个节点,windy从节点 0 出发,他必须恰好在 T 时刻到达节点 N-1. 现在给出该有向图,你能告诉windy总共有多少种不同的路径吗? 注意:windy不能在某个节点逗留,且通过某有向边的时间严格为给定的时间. Input 第一行包含两个整数,N T. 接下来有 N 行,每行一个长度为 N 的字符串. 第i行第j列为'0'表示从节点i到节点j没有边. 为'1'到'9'表示从节点i到节点j需要耗费的时间. Output 包

剑指offer---1.顺时针打印矩阵 一.总结 一句话总结: 谋而后动+多做:还是要谋而后动,但是怎么谋而后动,很有学问,做好的方式就是多做 问题就这些问题:解决了就好了,比如php多维数组 面试的时候最重要的是刷编程题:因为一定会考到:那些人也是通过编程题知道你的编程水平的 1.自己的思路的不足之处? 1.矩形的编程表示:没有想到正方形(或矩形)在编程中只用 左下角和右下角 两个点即可表示 2.打印结束条件:因为正方形的表示没想好,也没想好 打印结束的判断条件: 3.不必用 访问 辅助数组:

利用二维指针开辟空间形成二维数组: 原题为设计一个Matrix类,实现基本的矩阵运算: 初次设计为HL[10][10]数组,存放矩阵元素,后改为二维指针: 主要问题存在于二维指针理解的不透彻,无法理解其开辟空间的方法: HL = new double *[row]; for(i = 0;i < row;i++) HL[i] = new double [list]; 其次对于不同类型矩阵相加没有找到合适的处理方式,只能手动控制不使不同类型矩阵相加或相减:其中 row 为行,list为列,HL为存放

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(

http://gamealgorithms.net 第1章 游戏编程概述 (已看) 第2章 2D图形 (已看) 第3章 游戏中的线性代数 (已看) 第4章 3D图形 (已看) 第5章 游戏输入 (已看) 第6章 声音 (已看) 第7章 物理 (已看) 第8章 摄像机 (已看) 第9章 人工智能 (已看) 第10章 用户界面 (已看) 第11章 脚本语言和数据格式 (已看) 第12章 网络游戏 (已看) 第13章 游戏示例:横向滚屏者(iOS) 第14章 游戏示例:塔防(PC/Mac) 第1章 游

JS精彩实战之<智能迷宫>      ---宝贵编程经验分享会--- hello大家好,这里是Web云课堂,之前的一年里我们经历了Html和CSS的系统攻城,此时的你们已经是做静态(动静结合)网页的高手了,本堂课的主讲师JimJin将带领大家进入成为Web安全专家的第4阶段第三小节:JavaScript的实战实验.本节课我将演示如何运用Web编程语言JS来制作一个完整的系统的网页应用程序,相比之前的理论和小实验,本次的任务将是前所未有的巨大,因为我们要做的是一个系统,一个软件,一个面向客户的A