作者: 负雪明烛 id: fuxuemingzhu 个人博客: http://fuxuemingzhu.cn/ 目录 题目描述 题目大意 解题方法 方法一:DFS 方法二:BFS 日期 题目地址:https://leetcode.com/problems/flood-fill/description/ 题目描述 An image is represented by a 2-D array of integers, each integer representing the pixel value

原理解析 KNN-全称K-Nearest Neighbor,最近邻算法,可以做分类任务,也可以做回归任务,KNN是一种简单的机器学习方法,它没有传统意义上训练和学习过程,实现流程如下: 1.在训练数据集中,找到和需要预测样本最近邻的K个实例: 2.分别统计这K个实例所属的类别,最多的那个类别就是样本预测的类别(多数表决法): 对于回归任务而言,则是求这K个实例输出值的平均值(选择平均法): 因此,该算法的几个重点在于: 1.K值的选取,K值的不同直接会导致最终结果的不同: 选择较小的k值,就相当

1.k近邻算法是学习机器学习算法最为经典和简单的算法,它是机器学习算法入门最好的算法之一,可以非常好并且快速地理解机器学习的算法的框架与应用.它是一种经典简单的分类算法,当然也可以用来解决回归问题.2.kNN机器学习算法具有以下的特点:(1)思想极度简单(2)应用的数学知识非常少(3)解决相关问题的效果非常好(4)可以解释机器学习算法使用过程中的很多细节问题(5)更加完整地刻画机器学习应用的流程3.KNN算法pyhton代码实现如下: (1)解决分类问题的代码如下:#1-1输入任意的自定义数据集

tf–idf算法python代码实现 这是我写的一个tf-idf的简单实现的代码,我们知道tfidf=tf*idf,所以可以分别计算tf和idf值在相乘,首先我们创建一个简单的语料库,作为例子,只有四句话,每句表示一个文档 copus=['我正在学习计算机','它正在吃饭','我的书还在你那儿','今天不上班'] 由于中文需要分词,jieba分词是python里面比较好用的分词工具,所以选用jieba分词,文末是jieba的链接.首先对文档进行分词: import jieba copus=['我

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一.Flood Fill(连通块问题) 0.简介 Flood Fill(洪水覆盖) 可以在线性的时间复杂内,找到某个点所在的连通块! 注:基于宽搜的思想,深搜也可以做但可能会爆栈 flood fill算法DFS与BFS: ​ DFS:无法求解最短路问题:可能会爆栈(递归层数很深时):代码简介.当数据范围较小时可以使用 ​ BFS:可以求解最短路:不存在爆栈情况:需要自己手写队列 1.池塘计数 农夫约翰有一片 N∗MN∗M 的矩形土地. 最近,由于降雨的原因,部分土地被水淹没了. 现在用一个字符矩

泛洪填充算法(Flood Fill Algorithm) 泛洪填充算法又称洪水填充算法是在很多图形绘制软件中常用的填充算法,最熟悉不过就是 windows paint的油漆桶功能.算法的原理很简单,就是从一个点开始附近像素点,填充成新 的颜色,直到封闭区域内的所有像素点都被填充新颜色为止.泛红填充实现最常见有四邻域 像素填充法,八邻域像素填充法,基于扫描线的像素填充方法.根据实现又可以分为递归与 非递归(基于栈). 在介绍算法的三种实现方式之前,首先来看一下测试该算法的UI实现.基本思路是选择一

上面只显示代码. 详BP原理和神经网络的相关知识,请参阅:神经网络和反向传播算法推导 首先是前向传播的计算: 输入: 首先为正整数 n.m.p.t,分别代表特征个数.训练样本个数.隐藏层神经元个数.输出 层神经元个数. 当中(1<n<=100,1<m<=1000, 1<p<=100, 1<t<=10). 随后为 m 行,每行有 n+1 个整数.每行代表一个样本中的 n 个特征值 (x 1 , x 2 ,..., x n ) 与样本的 实际观測结果 y.特征值

泛洪填充算法(Flood Fill Algorithm) 泛洪填充算法又称洪水填充算法是在很多图形绘制软件中常用的填充算法,最熟悉不过就是 windows paint的油漆桶功能.算法的原理很简单,就是从一个点开始附近像素点,填充成新 的颜色,直到封闭区域内的所有像素点都被填充新颜色为止.泛红填充实现最常见有四邻域 像素填充法,八邻域像素填充法,基于扫描线的像素填充方法.根据实现又可以分为递归与 非递归(基于栈). 在介绍算法的三种实现方式之前,首先来看一下测试该算法的UI实现.基本思路是选择一

前言 今天忙完了公司的工作后,发现同事在做LeeCode的算法题,顿时来了兴趣,于是王子与同事一起探讨如何能做好算法题,今天在此文章中和大家分享一下. 什么是Flood Fill 算法 我们今天谈论的是Flood Fill算法,那么什么是Flood Fill算法呢? 为了理解什么是Flood Fill算法,我们先抛开算法本身的概念,王子给大家说一些平时工作生活中的场景. 1.画图工具的填充功能 相信大家都用过Windows的画图工具,我们看下图 用颜料桶给一个图形区域染色,这就是比较典型的Flo

Python实现各种排序算法的代码示例总结 作者:Donald Knuth 字体:[增加 减小] 类型:转载 时间:2015-12-11我要评论 这篇文章主要介绍了Python实现各种排序算法的代码示例总结,其实Python是非常好的算法入门学习时的配套高级语言,需要的朋友可以参考下 在Python实践中,我们往往遇到排序问题,比如在对搜索结果打分的排序(没有排序就没有Google等搜索引擎的存在),当然,这样的例子数不胜数.<数据结构>也会花大量篇幅讲解排序.之前一段时间,由于需要,我复习了

1基本概念 购物篮事务(market basket transaction),如下表,表中每一行对应一个事务,包含唯一标识TID,和购买的商品集合.本文介绍一种成为关联分析(association analysis)的方法,这种方法,可以从下表可以提取出,{尿布}->牛奶. 两个关键问题:1大型数据计算量很大.2发现的某种模式可能是虚假,偶然发生的. 2问题定义 把数据可以转换为如下表的二元表示,非二元不在本文讨论范围 项集 项集的支持度计数: 关联规则: 我们要发现,满足最小支持度与最小置信度

上篇介绍了隐马尔科夫模型 本文给出关于问题3解决方法,并给出一个例子的python代码 回顾上文,问题3是什么, 下面给出,维比特算法(biterbi) algorithm 下面通过一个具体例子,来说明维比特算法(biterbi) 下面附上该解决该例题的python代码 import numpy as np #you must install the numpy A=np.array([[0.5,0.2,0.3],[0.3,0.5,0.2],[0.2,0.3,0.5]]) B=np.array(

tf–idf算法解释 tf–idf, 是term frequency–inverse document frequency的缩写,它通常用来衡量一个词对在一个语料库中对它所在的文档有多重要,常用在信息检索和文本挖掘中. 一个很自然的想法是在一篇文档中词频越高的词对这篇文档越重要,但同时如果这个词又在非常多的文档中出现的话可能就是很普通的词,没有多少信息,对所在文档贡献不大,例如‘的’这种停用词.所以要综合一个词在所在文档出现次数以及有多少篇文档包含这个词,如果一个词在所在文档出现次数很多同时整个

本文转载自: http://www.tuicool.com/articles/aEBNRnU   在网络中传输数据时,为了防止网络拥塞,需限制流出网络的流量,使流量以比较均匀的速度向外发送,令牌桶算法就实现了这个功能, 可控制发送到网络上数据的数目,并允许突发数据的发送. 什么是令牌 从名字上看令牌桶,大概就是一个装有令牌的桶吧,那么什么是令牌呢? 紫薇格格拿的令箭,可以发号施令,令行禁止.在计算机的世界中,令牌也有令行禁止的意思,有令牌,则相当于得到了进行操作的授权,没有令牌,就什么都不能做.

An image is represented by a 2-D array of integers, each integer representing the pixel value of the image (from 0 to 65535). Given a coordinate (sr, sc) representing the starting pixel (row and column) of the flood fill, and a pixel value newColor,

kNN(k-nearest neighbor algorithm)算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性.简单地说,K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类. - 优点:精度高.对异常值不敏感.无数据输入假定. - 缺点:计算复杂度高.空间复杂度高. - 适用数据范围:数值型和标称型. 举个简单的例子,一群男生和一群女生,我们知道他们的身高和性别. 如下表格: 身高 性别 165 女 16

FP-growth算法高效发现频繁项集(Python代码) http://blog.csdn.net/leo_xu06/article/details/51332428

求解从1到6的最短路径. python代码实现:(以A-F代表1-6) # Dijkstra算法需要三张散列表和一个存储列表用于记录处理过的节点,如下: processed = [] def build_graph(): """建立图关系的散列表""" graph = {} graph["A"] = {} graph["A"]["B"] = 1 graph["A"][

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

词梯Word Ladder问题 要求是相邻两个单词之间差异只能是1个字母,如FOOL变SAGE: FOOL >> POOL >> POLL >> POLE >> PALE>> SALE >> SAGE 目标是找到最短的单词变换序列 用图表示单词之间的关系: 用一种名为广度优先搜索 BFS的图算法找到从起始单词到结束单词的最短路径. 构建词梯图 算法 首先是将所有单词作为顶点加入图中,再设法建立顶点之间的边 对每个顶点(单词) , 与其