引言:刚学习模式识别时,读Earley算法有些晦涩,可能是自己太笨.看了网上各种资料,还是似懂非懂,后来明白了,是网上的前辈们境界太高,写的最基本的东西还是非常抽象,我都领悟不了,所以决定写个白痴版的Earley算法入门,因为有时候第一道坎过不了以纪念第一次的学术充电,第一次的互联网博文. 长话短说,选取的教材是<模式识别原理与应用——李弼程>. 本文分为三部分:一是算法规则介绍,二是算法实例,三是总结后记. 一.Earley算法规则介绍 这里提供算法的规则,下面是图片截图,也提供了文本,均是

使用Floyd-Warshall算法 求图两点之间的最短路径 不允许有负权边,时间复杂度高,思路简单 # 城市地图(字典的字典) # 字典的第1个键为起点城市,第2个键为目标城市其键值为两个城市间的直接距离 # 将不相连点设为INF,方便更新两点之间的最小值 INF = 99999 G = {1:{1:0, 2:2, 3:6, 4:4}, 2:{1:INF, 2:0, 3:3, 4:INF}, 3:{1:7, 2:INF, 3:0, 4:1}, 4:{1:5, 2:INF, 3:12, 4:0}

# Dijkstra算法——通过边实现松弛 # 指定一个点到其他各顶点的路径——单源最短路径 # 初始化图参数 G = {1:{1:0, 2:1, 3:12}, 2:{2:0, 3:9, 4:3}, 3:{3:0, 5:5}, 4:{3:4, 4:0, 5:13, 6:15}, 5:{5:0, 6:4}, 6:{6:0}} # 每次找到离源点最近的一个顶点,然后以该顶点为重心进行扩展 # 最终的到源点到其余所有点的最短路径 # 一种贪婪算法 def Dijkstra(G,v0,INF=999):

# Bellman-Ford核心算法 # 对于一个包含n个顶点,m条边的图, 计算源点到任意点的最短距离 # 循环n-1轮,每轮对m条边进行一次松弛操作 # 定理: # 在一个含有n个顶点的图中,任意两点之间的最短路径最多包含n-1条边 # 最短路径肯定是一个不包含回路的简单路径(回路包括正权回路与负权回路) # 1. 如果最短路径中包含正权回路,则去掉这个回路,一定可以得到更短的路径 # 2. 如果最短路径中包含负权回路,则每多走一次这个回路,路径更短,则不存在最短路径 # 因此最短路径肯定是

本文参考自<复杂性思考>一书的第二章,并给出这一章节里我的习题解答. (这书不到120页纸,要卖50块!!,一开始以为很厚的样子,拿回来一看,尼玛.....代码很少,给点提示,然后让读者自己思考怎么实现) 先定义顶点和边 class Vertex(object): def __init__(self, label=''): self.label = label def __repr__(self): return 'Vertex(%s)' % repr(self.label) # __repr

树及二叉树: 树:(数据结构中常见的树) 树的定义

课本源码部分 第7章  图 - 有向图强连通分量的Kosaraju算法 ——<数据结构>-严蔚敏.吴伟民版        源码使用说明  链接☛☛☛ <数据结构-C语言版>(严蔚敏,吴伟民版)课本源码+习题集解析使用说明        课本源码合辑  链接☛☛☛ <数据结构>课本源码合辑        习题集全解析  链接☛☛☛ <数据结构题集>习题解析合辑        本源码引入的文件  链接☛ OLGraph.c       文档中源码及测试数据存放目

根据维基百科的伪代码实现: 广度优先BFS: 使用队列,集合 标记初始结点已被发现,放入队列 每次循环从队列弹出一个结点 将该节点的所有相连结点放入队列,并标记已被发现 通过队列,将迷宫路口所有的门打开,从一个门进去继续打开里面的门,然后返回前一个门处 """ procedure BFS(G,v) is let Q be a queue Q.enqueue(v) label v as discovered while Q is not empty v ← Q.dequeue(

一  无向图单源最短路径,Dijkstra算法 计算源点a到图中其他节点的最短距离,是一种贪心算法.利用局部最优,求解全局最优解. 设立一个visited访问和dist距离数组,在初始化后每一次收集一个当前最短的节点cur并将其标记为visited,然后更新这个节点的未被收集临近节点的dist值 [ if ( visited[t] != True && (dis[cur]+ Graph[cur][t]) < dis[t] )  ],直到所有节点被访问.查找dist中的最短路径节点,可

graphviz是贝尔实验室设计的一个开源的画图工具,它的强大主要体现在“所思即所得"(WYTIWYG,what you think is what you get),这是和office的“所见即所得“(WYSIWYG,what you see is what you get)完全不同的一种方式.它的输入是一个用dot语言 编写的绘图脚本,通过对输入脚本的解析,分析出其中的点,边以及子图,然后根据属性进行绘制.用graphviz来绘图的时候,你的主要工作就是编写dot脚本,你只要关注图中各个点之

有向边表示活动,权值表示活动的持续时间,顶点表示事件. 只有一个开始点和完成点,称为源点.汇点,完成工程时间取决于从源点到汇点的最长路径长度,即在这条路径(关键路径)上所有活动的持续时间之和.关键路径上的活动都是关键活动,不按期完成就会影响整个工程的完成时间. 事件最早可能开始时间Ve[n],是从源点到顶点i的最长长度,需要正向计算取大得出. 事件最迟允许开始时间Vl[n],Vl[i]=Ve[n-1]-(i到n-1的最长路径长度).超过该时间会影响汇点事件在Ve[n-1]完成,需要逆向计算取小得

数组dist[],是当前求到的顶点v到顶点j的最短路径长度 数组path[]存放求到的最短路径,如path[4]=2,path[2]=3,path[3]=0,则路径{0,3,2,4}就是0到4的最短路径 数组S[]存放已经求到了最短路径的结点的集合 算法包括两个并行的for循环: (1)辅助数组的初始化工作,dist[i]=G.getweight(v,i),时间复杂度为O(n). (2)顶点v是第一个求到了最短路径的结点,dist[v]=0,把它加入数组S[]. (2)进行最短路径求解工作的二重

在复杂的 3D 游戏环境中如何能使非玩家控制角色准确实现自动寻路功能成为了 3D 游戏开 发技术中一大研究热点.其中 A*算法得到了大量的运用,A*算法较之传统的路径规划算法,实时性更高.灵活性更强,寻路 结果更加接近人工选择的路径结果. A*寻路算法并不是找到最优路径,只是找到相对近的路径,因为找最优要把所有可行 路径都找出来进行对比,消耗性能太大,寻路效果只要相对近路径就行了. 1.A* 算法的原理(如显示不全 刷新重试) 我们假设在推箱子游戏中人要从站里的地方移动到右侧的箱子目的地,但是这

使用二维数组邻接矩阵储存图 无向图: 图G 定义图G[101][101],G[i][j]的值表示从结点vi到vj是否有边或弧,若有,取值为1或权值,若无,则取值为0或∞.以下是图G用邻接矩阵表示的列表:   结点 A B C D A 0 1 1 1 B 1 0 0 1 C 1 0 0 1 D 1 1 1 0 有向图: 图G(无权值)图G(有权值) 定义图G[101][101],G[i][j]的值表示从结点vi到vj是否有边或弧,若有,取值为1或权值,若无,则取值为0或∞.以下是图G用邻接矩阵表示

对于给定的AOV网络,必须先判断是否存在有向环. 检测有向环是对AOV网络构造它的拓扑有序序列,即将各个顶点排列成一个线性有序的序列,使得AOV网络中所有直接前驱和直接后继关系都能得到满足. 这种构造AOV网络全部顶点的拓扑有序序列的运算叫做拓扑排序,为了实现拓扑排序,需要增加数组count[]记录各个顶点的入度,并组织一个栈S组织所有入度为0的顶点.每当访问一个顶点并删除与它相关联的边时,这些边的另一端点入度减1,入度减至0的结点入栈. 为了建立入度为0的顶点栈,可以不另外分配存储空间,直接利

template <class T,class E> void Bellman-Ford(Graph<T,E>&G, int v, E dist[], int path[]){ int i,k,u,n=G.NumberOfVerticles(); E w; for(i=; i<n; i++){ dist[i]=G.getWeight(v,i); if(i!=v && dist[i]<maxValue) path[i]=v; else path[i

c/c++ 图的最短路径 Dijkstra(迪杰斯特拉)算法 图的最短路径的概念: 一位旅客要从城市A到城市B,他希望选择一条途中中转次数最少的路线.假设途中每一站都需要换车,则这个问题反映到图上就是要找一条从顶点A到B所含边的数量最少的路径.我们只需从顶点A出发对图作广度优先遍历,一旦遇到顶点B就终止.由此所得广度优先生成树上,从根顶点A到顶点B的路径就是中转次数最少的路径.但是这只是一类最简单的图的最短路径问题.有时,对于旅客来说,可能更关心的是节省交通费用:而对于司机来说,里程和速度则是他

Kruskal算法 图的最小生成树的算法之一,运用并查集思想来求出最小生成树. 基本思路就是把所有边从小到大排序,依次遍历这些边.如果这条边所连接的两个点在一个连通块里,遍历下一条边,如果不在,就把这条边加入连通块,这样就可以保证生成树的边权最小. 我们使用并查集来判断两个点是否在同一个连通块里,如果在,他们的find会相同,否则不在. #include<cstdio> #include<algorithm> #define N 42000 using namespace std;

上一篇介绍了Marching Cubes算法,Marching Cubes算法是三维重建算法中的经典算法,算法主要思想是检测与等值面相交的体素单元并计算交点的坐标,然后对不同的相交情况利用查找表在体素单元内构建相应的网格拓扑关系.Marching Cubes算法简单,但是存在一些缺陷:1.模型二义性问题:2.模型特征问题. 对于二义性问题,以2D情形为例,存在一个单元中同一顶点状态而不同的连接方式(如下图所示). 图:2D中Marching Cubes算法的二义性问题 那么对于上图中两种连接方式

最近忙着准备各种笔试的东西,主要看什么数据结构啊,算法啦,balahbalah啊,以前一直就没看过这些,就挑了本简单的<啊哈算法>入门,不过里面的数据结构和算法都是用C语言写的,而自己对python相对比较熟悉,而且感觉用python实现数据结构相对容易一点.就把这个月来学到的一些,整理一下做个月底总结. 涉及到的书有<啊哈算法>.<复杂性思考>.<数据结构基础(C语言版) 第二版>.<Python Algorithms>,以及其他大牛们的网上教