基础性质(用来判定): 1.无向图欧拉回路没有奇数点 (有向图所有点入度等于出度) 2.无向图欧拉路径只有两个奇数点 (有向图有一个顶点入度比出度大1,有一个顶点出度比入度大1,其他的全相等) 3.图连通 找欧拉回路(找不到时找到欧拉路径)算法\(Hierholzer\): STEP0:判连通性(并查集||dfs||tarjan) STEP1: 判断奇数点个数(即是否本图有欧拉回路),并寻找起点,如果有奇数点那么他们一定其中一个是起点,如果,没有奇数点则可以随意指定起点 STEP2:从起点开始d

P1341 无序字母对 提交 24.87k 通过 6.80k 时间限制 1.00s 内存限制 125.00MB 题目提供者yeszy 难度提高+/省选- 历史分数100 提交记录 查看题解 标签 福建省历届夏令营   查看算法标签 进入讨论版 相关讨论   查看讨论 推荐题目   查看推荐   展开 题目描述 给定n个各不相同的无序字母对(区分大小写,无序即字母对中的两个字母可以位置颠倒).请构造一个有n+1个字母的字符串使得每个字母对都在这个字符串中出现. 输入格式 第一行输入一个正整数n.

Given a list of airline tickets represented by pairs of departure and arrival airports [from, to], reconstruct the itinerary in order. All of the tickets belong to a man who departs from JFK. Thus, the itinerary must begin with JFK. Note: If there ar

◇NOIP三校联考-1024◇ 发现以前的博客写得似乎都很水……基本上都没什么阅读量QwQ 决定改过自新╰(￣ω￣o) 就从这篇博客开始吧~ 现场考得无地自容,看到题解才发现一些东西……(我第三题还没有做出来,反正做出来再补上) ◊ 题目& 简单解析 第一题:组合 [题目] 有n条线段,线段的两端点各有一个值(线段两端值可以相同,也可以存在端点值相同的多条线段).如果线段A的端点的值为(a,b),线段B的端点的值为(b,c),则可以通过将A,B相接,使AB构成一条端点值为(a,c)的线段.求是否

无序字母对 character 题目描述 给定n个各不相同的无序字母对(区分大小写,无序即字母对中的两个字母可以位置颠倒).请构造一个有n+1个字母的字符串使得每个字母对都在这个字符串中出现. 输入 第一行输入一个正整数n.  以下n行每行两个字母,表示这两个字母需要相邻. 输出 输出满足要求的字符串.  如果没有满足要求的字符串,请输出"No Solution".  如果有多种方案,请输出前面的字母的ASCII编码尽可能小的(字典序最小)的方案 solution 把关系看做边,问题转

欧拉路径 & 欧拉回路 概念 欧拉路径: 如果图 G 种的一条路径包括所有的边,且仅通过一次的路径. 欧拉回路: 能回到起点的欧拉路径. 混合图: 既有无向边又有无向边的图. 判定 无向图 一个无向图存在欧拉路径,当且仅当 该图所有点度数为偶数 或者 仅有两个点度数为奇数,其余全为偶数. 有向图 所有的点出度等于入度,或者对于欧拉路径还可以是有一个点出度比入度多\(1\),另有一个点入度比出度多\(1\). 寻找欧拉路径/回路的方法 Hierholzer 算法 Hierholzer算法自动寻找欧

题目描述 给定n个各不相同的无序字母对(区分大小写,无序即字母对中的两个字母可以位置颠倒).请构造一个有n+1个字母的字符串使得每个字母对都在这个字符串中出现. 输入输出格式 输入格式: 第一行输入一个正整数n. 以下n行每行两个字母,表示这两个字母需要相邻. 输出格式: 输出满足要求的字符串. 如果没有满足要求的字符串,请输出“No Solution”. 如果有多种方案,请输出前面的字母的ASCII编码尽可能小的(字典序最小)的方案 输入输出样例 输入样例#1: 复制 4 aZ tZ Xt a

题面传送门 题目大意:给你一张可能有重边的不保证联通的无向图,现在要在这个图上找出两条路径,恰好能覆盖所有边一次,根据边的编号输出方案,无解输出-1 一道很不错的欧拉路径变形题 首先要知道关于欧拉路径的一种算法:Hierholzer算法 这位神犇的讲解非常不错 欧拉路径与欧拉回路 我们称度为奇数的点为奇点,度为偶数的点为偶点 从一个点开始走,把其它所有边都走了一遍,叫欧拉路径 从一个点开始走,把其它所有边都走了一遍又回到了这个点,叫欧拉回路 如果图中存在欧拉回路,所有点均为偶点,画画图就明白了

求字典序最小欧拉路. 似乎不能用\(Fluery\)算法(\(O(E^2)\)).\(Fluery\)算法的思路是:延申的边尽可能不是除去已走过边的图的桥(割).每走一步都要判断是否是割,应当会超时. 采用\(Hierholzer\)算法(\(O(V+E)\)),亦称逐步插入回路法.思路见代码.注意根据题意,每次选取未走过顶点最小的边延申. 注意题目要求从1号节点出发. 欧拉路存在的条件: 无向图: 存在欧拉回路的条件:原图连通,每个节点均为偶度节点. 存在欧拉通路的条件:存在欧拉回路,或原图连

题目链接:http://codeforces.com/problemset/problem/1152/E 题目大意 有一个 1~n-1 的排列p 和长度为 n 的数组 a,数组b,c定义如下: b:bi = min(ai, ai + 1),1 <= i <= n-1. c:ci = max(ai, ai + 1),1 <= i <= n-1. 数组b',c'定义如下: b':b'i = bpi,1 <= i <= n-1. c':c'i = cpi,1 <= i

关于为什么不选桥 因为选桥之后会变成两个联通分支,这时由于可能产生的新联通分支不是孤立顶点,他俩都不联通了,那么也就绝对不可能“一笔画”走下来了 关于为什么可以选除桥之外的任意一条边走 本质原因是因为环与环嵌套后这俩环是没有内外之分的,所以说你任意选一条边本质是选择在哪个环上走,根据证明充分必要条件的充分性时用的构造性证明,一定可以把当前选的环和还没走的环连起来,注意这时候提到的为什么不选桥的问题刚好限定了行进过程会自动走向没走过的环 证完了 例题:洛谷P1341 无序字母对 //主要是判定某条

B树 1. 简介 在之前我们学习了红黑树,今天再学习一种树--B树.它与红黑树有许多类似的地方,比如都是平衡搜索树,但它们在功能和结构上却有较大的差别. 从功能上看,B树是为磁盘或其他存储设备设计的,能够有效的降低磁盘的I/O操作数,因此我们经常看到有许多数据库系统使用B树或B树的变种来储存数据结构:从结构上看,B树的结点可以有很多孩子,从数个到数千个,这通常依赖于所使用的磁盘的单元特性. 如下图,给出了一棵简单的B树. 从图中我们可以发现,如果一个内部结点包含n个关键字,那么结点就有n+1个孩

Paxos算法在分布式领域具有非常重要的地位.但是Paxos算法有两个比较明显的缺点:1.难以理解 2.工程实现更难. 网上有很多讲解Paxos算法的文章,但是质量参差不齐.看了很多关于Paxos的资料后发现,学习Paxos最好的资料是论文<Paxos Made Simple>,其次是中.英文版维基百科对Paxos的介绍.本文试图带大家一步步揭开Paxos神秘的面纱. Paxos是什么 Paxos算法是基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法,是目前公认的解决分布式一致性问题最有效的算法之一

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚

1. 什么是红黑树 (1) 简介     上一篇我们介绍了基本动态集合操作时间复杂度均为O(h)的二叉搜索树.但遗憾的是,只有当二叉搜索树高度较低时,这些集合操作才会较快:即当树的高度较高(甚至一种极端情况是树变成了1条链)时,这些集合操作并不比在链表上执行的快.     于是我们需要构建出一种"平衡"的二叉搜索树.     红黑树(red-black tree)正是其中的一种.它可以保证在最坏的情况下,基本集合操作的时间复杂度是O(lgn). (2) 性质     与普通二叉搜索树不

1. 引言 许多应用都需要动态集合结构,它至少需要支持Insert,search和delete字典操作.散列表(hash table)是实现字典操作的一种有效的数据结构. 2. 直接寻址表 在介绍散列表之前,我们先介绍直接寻址表. 当关键字的全域U(关键字的范围)比较小时,直接寻址是一种简单而有效的技术.我们假设某应用要用到一个动态集合,其中每个元素的关键字都是取自于全域U={0,1,…,m-1},其中m不是一个很大的数.另外,假设每个元素的关键字都不同. 为表示动态集合,我们用一个数组,或称为

好文集合: 深入浅出React(四):虚拟DOM Diff算法解析 全面理解虚拟DOM,实现虚拟DOM

以前看过kmp算法,当时接触后总感觉好深奥啊,抱着数据结构的数啃了一中午,最终才大致看懂,后来提起kmp也只剩下“奥,它是做模式匹配的”这点干货.最近有空,翻出来算法导论看看,原来就是这么简单(先不说程序实现,思想很简单). 模式匹配的经典应用:从一个字符串中找到模式字串的位置.如“abcdef”中“cde”出现在原串第三个位置.从基础看起 朴素的模式匹配算法 A:abcdefg  B:cde 首先B从A的第一位开始比较,B++==A++,如果全部成立,返回即可:如果不成立,跳出,从A的第二位开

最近在github上看到一个很有趣的项目,通过文本训练可以让计算机写出特定风格的文章,有人就专门写了一个小项目生成汪峰风格的歌词.看完后有一些自己的小想法,也想做一个玩儿一玩儿.用到的原理是深度学习里的循环神经网络,无奈理论太艰深,只能从头开始开始慢慢看,因此产生写一个项目的想法,把机器学习和深度学习里关于分类的算法整理一下,按照原理写一些demo,方便自己也方便其他人.项目地址:https://github.com/LiuRoy/classfication_demo,目前实现了逻辑回归和神经网

本PPT从JVM体系结构概述.GC算法.Hotspot内存管理.Hotspot垃圾回收器.调优和监控工具六大方面进行讲述.(内嵌iframe,建议使用电脑浏览) 好东西当然要分享,PPT已上传可供下载(点此下载),另外良心推荐阅读<深入理解Java虚拟机JVM高级特性与最佳实践.pdf>(点此下载).

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(