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传送门:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5957 题意:D(u,v)是节点u和节点v之间的距离,S(u,v)是一系列满足D(u,x)<=k的点的集合,操作1:将S(u,k)内节点权值增加或者减小,操作2:查询S(u,k)内节点的权值和 题解:因为题目说了查询和更新的距离小于等于k,k最大为2,所以很显然要分情况讨论k为0.1.2的情况 因为是多次更新,我们显然是需要用线段树来维护节点权值的 运用线段树和bfs序的知识我们知道 对一个棵树求BFS

小书匠Graph图论 本节主要讲解如何快速使用内置的方法生成graph,官方的文档在这里,里面包含了networkX的所有graph生成器,下面的内容只是我节选的内容,并将graph画出来而已. 声明,文中重复使用了以下代码块 ,现在统一注释在这里: plt.subplot(221) #生成2*2的组图,并且当前子图在2*2矩阵的第一个位置.第二个位置是222  plt.title('complete_graph') #子图的标题  nx.draw(G, with_labels=True, fo

Git随身手册 本文是关于Git探索的一篇文章,阐述了Git的大部分命令和使用方式,并列举了几个典型的使用场景以供参考和体会. 对于Git这个分布式的VCS,从链表的角度来看待是最容易理解的: 一次commit相当于添加一个节点,节点由hash标识,内容就是所做修改的索引:每个分支都是一条链,有一个指向头结点的指针HEAD. Git配置 下载地址:点我跳转下载 添加环境变量: 以Windows为例: %GIT_HOME%\bin;%GIT_HOME%\usr\bin; 生成SSH密钥: ssh-

上一篇我们绘制了一个 graphView 场景,在场景之上通过 graphView.dm() 获取数据容器,并通过 graphView.dm().add() 函数添加了两个 Node 节点,并通过 setPosition 设置节点位置以及 setImage 给节点添加图片:接着在两个节点之间通过 ht.Edge(sourceNode, targetNode) 添加了两条连线(实际上还可以更多),并给连线添加了 label 标签显示文字,同时也通过 label.position 设置了文字在连线上

在github上,tensorflow的star是22798,caffe是10006,torch是4500,theano是3661.作为小码农的我,最近一直在学习tensorflow,主要使用python的接口进行学习.本博文主要以/tensorflow/tensorflow/models/image/mnist(github上下载)作为例程,讲解python代码的实现. 读代码的时候,建议大家理清主线,从主函数开始,调用到那个子函数时,再去阅读子函数的功能.我在minist的python代码中

前言 U 是一种表示服务器外部尺寸的单位,是 unit 的缩略语,详细的尺寸由作为业界团体的美国电子工业协会(EIA)所决定.之所以要规定服务器的尺寸,是为了使服务器保持适当的尺寸以便放在铁质或铝质的机架上.机架上有固定服务器的螺孔,以便它能与服务器的螺孔对上号,再用螺丝加以固定好,以方便安装每一部服务器所需要的空间.规定的尺寸是服务器的宽(48.26cm＝19 英寸)与高(4.445cm 的倍数).由于宽为19英寸,所以有时也将满足这一规定的机架称为"19 英寸机架".厚度以 4.4

前言 机柜 U 位管理是一项突破性创新技术--继承了 RFID 标签(电子标签)的优点的同时,完全解决了 RFID 技术(非接触式的自动识别技术)在机房 U 位资产监控场应用景中的四大缺陷,采用工业互联网云平台监控机房 U 位的方法,具有高可靠性.高准确性.精准定位.免维护的特点,满足了 U 位级实时监控.智能运维闭环管理的需求.设备上架.下架与迁移,自动变更和实时记录,(用户评价):部署工业互联网云平台监控机房 U 位后节省了 99% 的登记变更记录的时间,而且实现了变更后数据 100% 的准

参照官网 动画手册 1.引入所需HT文件 <script src="plugins/ht/core/ht.js"></script> <script src="plugins/ht/plugin/ht-animation.js"></script> 2.写入基础代码 function init() { var graph = new ht.graph.GraphView(), // 拓扑图形组件 dm = graph.

阅读笔记: 仅希望对底层有一定必要的感性认识,包括一些基本核心概念. Here只关注Graph相关,因为对编程有益. TF – Kernels模块部分参见:https://mp.weixin.qq.com/s/vwSlxxD5Ov0XwQCKy1oyuQ TF – Session部分,也可以在起专题总结:https://mp.weixin.qq.com/s/Bi6Rg-fEwyN4uIyRHDPhXg Tensorflow Download: https://github.com/tensorf

BFS基础 广度优先搜索(Breadth First Search)用于按离始节点距离.由近到远渐次访问图的节点,可视化BFS 通常使用队列(queue)结构模拟BFS过程,关于queue见:算法与数据结构基础 - 队列(Queue) 最直观的BFS应用是图和树的遍历,其中图常用邻接表或矩阵表示,例如 LeetCode题目 690. Employee Importance: // LeetCode 690. Employee Importance/* class Employee { publi

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BFS算法整理(python实现) 广度优先算法(Breadth-First-Search),简称BFS,是一种图形搜索演算算法. 1. 算法的应用场景 2. 算法的模板 2.1 针对树的BFS模板 无需分层遍历 from collections import deque # Definition for a binary tree node. class TreeNode: def __init__(self, x): self.val = x self.left = None self.ri

Given the relations of all the activities of a project, you are supposed to find the earliest completion time of the project. Input Specification: Each input file contains one test case. Each case starts with a line containing two positive integers N

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) 树链剖分 https://oi-wiki.org/graph/heavy-light-decomposition/ qRange:将树从 \(x\) 到 \(y\) 结点最短路径上所有节点的值都加上 \(val\) updRange:求树从 \(x\) 到 \(y\) 结点最短路径上所有节点的值之和 qSon:将以 \(x\) 为根节点的子树内所有节点值都加上 \(val\)

算法面试过程中,题目类型多,数量大.大家都不可避免的会在LeetCode上进行训练.但问题是,题目杂,而且已经超过1300道题. 全部刷完且掌握,不是一件容易的事情.那我们应该怎么办呢?找规律,总结才是制胜法宝. 下面我们就来看看 Grokking the Coding Interview: Patterns for Coding Questions​ 的分类及每个类型的经典题目: 1. Pattern: Sliding window,滑动窗口类型 经典题目: Maximum Sum Subar

MegEngine 框架设计 MegEngine 技术负责人许欣然将带了解一个深度学习框架是如何把网络的定义逐步优化并最终执行的,从框架开发者的视角来看待深度学习. 背景 AI 浪潮一波又一波,仿佛不会算法就落后于时代. 深度学习框架处理了各种设备的计算细节.求导.计算优化序列的工作,而在动态.静态两套截然不同的世界中,这些步骤又各自有他们不同的优化点和瓶颈. 如何在中间获取一个高效的平衡呢?以及如何克服训练完的模型在推理部署中无数的坑(闻者落泪),那个堪称对此进行降维打击的"训练推理一体化&q

背景 不同的数据结构有不同的用途,像:数组.链表.队列.栈多数是用来做为基本的工具使用,二叉树多用来作为已排序元素列表的存储,B 树用在存储中,本文介绍的 Graph 多数是为了解决现实问题(说到底,所有的数据结构都是这个目的),如:网络布局.任务安排等. 图的基本概念 示例 顶点(Vertex) 上图的 1.2.3.4.5.6 就是顶点. 邻接(Adjoin) 如果 A 和 B 通过定向边相连,且方向为 A -> B,则 B 为 A 的邻接,如果相连的边是没有方向的,则 A 和 B 互为邻接.

[题目]D. Almost Acyclic Graph [题意]给定n个点的有向图(无重边),问能否删除一条边使得全图无环.n<=500,m<=10^5. [算法]拓扑排序 [题解]找到一个简单环,则欲删除的边一定经过该环.尝试环上的每一条边(至多n条边)后再次拓扑排序判断全图是否有环. 拓扑排序后定位到简单环:剩余图是环+环内DAG,DFS过程中将走入死路的点标-1,访问过标1,找到访问过的点就是简单环.换起始点直到找到环为止. 复杂度O(nm). #include<cstdio>

Gennady and Georgiy are playing interesting game on a directed graph. The graph has n vertices and m arcs, loops are allowed. Gennady and Georgiy have a token placed in one of the graph vertices. Players take turns moving the token along one of the a