给你一个大数n,将它分解它的质因子的乘积的形式. 首先需要了解Miller_rabin判断一个数是否是素数 大数分解最简单的思想也是试除法,这里就不再展示代码了,就是从2到sqrt(n),一个一个的试验,直到除到1或者循环完,最后判断一下是否已经除到1了即可. 但是这样的做的复杂度是相当高的.一种很妙的思路是找到一个因子(不一定是质因子),然后再一路分解下去.这就是基于Miller_rabin的大数分解法Pollard_rho大数分解. Pollard_rho算法的大致流程是 先判断当前数是否是

大家好,我是人见人爱,花见花开的小花.哈哈~~! 在统计和数据挖掘中,亲和传播(AP)是基于数据点之间"消息传递"概念的聚类算法.与诸如k-means或k-medoids的聚类算法不同,亲和传播不需要在运行算法之前确定或估计聚类的数量. 类似于k-medoids,亲和力传播算法发现"样本",输入集合的成员,输出聚类结果. 一 算法描述 2.1基本介绍 我们让(x1,-xn)作为一系列的数据点,然后用矩阵S代表各个数据点之间的相似度,一般相似度的判断有欧氏距离,马氏距

BF.KMP.BM.Sunday算法讲解 字串的定位操作通常称作串的模式匹配,是各种串处理系统中最重要的操作之一. 事实上也就是从一个母串中查找一模板串,判定是否存在. 现给出四种匹配算法包括BF(即二维循环匹配算法).KMP.BM.Sunday算法,着重讲KMP算法,其他算法尽量详细讲解,有兴趣的读者可自行查找其它相关资料了解其它算法,当然本文也会推荐一些网址供读者参考. 事实上本博文也是作者阅读了其它博文,然后根据自己的在理解过程中遇到的问题加以阐述,总结而来的,尤其是多次阅读了July的博

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1.SVM讲解 新闻分类案例 SVM是一个很复杂的算法,不是一篇博文就能够讲完的,所以此篇的定位是初学者能够接受的程度,并且讲的都是SVM的一种思想,通过此篇能够使读着会使用SVM就行,具体SVM的推导过程有一篇博文是讲得非常细的,具体链接我放到最后面,供大家参考. 1.1支持向量机(SVM)的由来 首先我们先来看一个3维的平面方程:Ax+By+Cz+D=0 这就是我们中学所学的,从这个方程我们可以推导出二维空间的一条直线:Ax+By+D=0 那么,依次类推,更高维的空间叫做一个超平面: x代表

算法原理 由于传统的KMeans算法的聚类结果易受到初始聚类中心点选择的影响,因此在传统的KMeans算法的基础上进行算法改进,对初始中心点选取比较严格,各中心点的距离较远,这就避免了初始聚类中心会选到一个类上,一定程度上克服了算法陷入局部最优状态.二分KMeans(Bisecting KMeans)算法的主要思想是:首先将所有点作为一个簇,然后将该簇一分为二.之后选择能最大限度降低聚类代价函数(也就是误差平方和)的簇划分为两个簇.以此进行下去,直到簇的数目等于用户给定的数目k为止.以上隐含的一

算法原理 KMeans算法是典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大.该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标.K个初始聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的影响,因为在该算法第一步中是随机地选取任意k个对象作为初始聚类中心,初始地代表一个簇.该算法在每次迭代中对数据集中剩余的每个对象,根据其与各个簇中心的距离赋给最近的簇.当考查完所有数据对象后,一次迭代运算完成,新的聚类中心被计算出来.算法过程如下:(1)

聚类分析及K均值算法讲解 吴裕雄 当今信息大爆炸时代,公司企业.教育科学.医疗卫生.社会民生等领域每天都在产生大量的结构多样的数据.产生数据的方式更是多种多样,如各类的:摄像头.传感器.报表.海量网络通信等等,面对这海量结构各式各样的数据,如果单是依靠人力来完成,是件非常不现实的事,但这些数据又包含着许多对我们有很高价值的信息.面对这样的矛盾,我们必须通过一些方法来科学.高效地分析.处理这些数据,最后输出能够让人或者机器作出无差别的行为判断.聚类分析——就是解决这类问题的一种典型方法,它是基于生

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串的应用与kmp算法讲解 1. 写作目的 平时学习总结的学习笔记,方便自己理解加深印象.同时希望可以帮到正在学习这方面知识的同学,可以相互学习.新手上路请多关照,如果问题还请不吝赐教. 2. 串的逻辑存储        串指的是字符串,是一种特殊的线性表,特殊性在于只能存储字符,即可以使用顺序存储也可以使用链式存储,简单的谈一下两种存储结构的优缺点. 顺序存储        顺序存储使用的是数组,既然是数组就是申请固定空间,当串需要拼接,替换时,可能会对数组进行扩容,这种操作就比较耗时,而且有时

Tarjan 算法 参考博客:https://www.cnblogs.com/shadowland/p/5872257.html 算法讲解 Tarjan 算法一种由Robert Tarjan提出的求解有向图强连通分量的算法,它能做到线性时间的复杂度. 强连通定义: 如果两个顶点可以相互通达,则称两个顶点强连通: 例如:下图中 1 3 两点强联通 1→3 3→4→1  类似1 3 两点称为强连通 如果有向图G的每两个顶点都强连通,称G是一个强连通图.有向图的极大强连通子图,称为强连通分量(stro

哈喽,大家好,我是编程熊,双非逆袭选手,字节跳动.旷视科技前员工,ACM亚洲区域赛金牌,保研985研究生,分享算法与数据结构.计算机学习经验,帮助大家进大厂~ 公众号:『编程熊』 文章首发于: ACM金牌选手算法讲解<线性表>!戳这里! 线性表 LeetCode刷题过程中,常常用到的线性表主要包括以下四个重要的数据结构: 数组.链表.栈.队列. 下面将分别讲解数组.链表.栈和队列. 线性表概述 线性: 这里的线性是逻辑上的连续,而非物理存储的连续. 存储的数据: 线性表是一个有n个相同类型数据

[洛谷P3376题解]网络流(最大流)的实现算法讲解与代码 更坏的阅读体验 定义 对于给定的一个网络,有向图中每个的边权表示可以通过的最大流量.假设出发点S水流无限大,求水流到终点T后的最大流量. 起点我们一般称为源点,终点一般称为汇点 内容前置 1.增广路 ​ 在一个网络从源点S到汇点T的一条各边剩余流量都大于0(还能让水流通过,没有堵住)的一条路. 2.分层 ​ 预处理出源点到每个点的距离(每次寻找增广路都要,因为以前原本能走的路可能因为水灌满了,导致不能走了).作用是保证只往更远的地方放水

算法分析:预处理时间Θ(m),即求h,p,t的时间为,匹配时间在最坏情况下为Θ((n-m-1)m),因为可能出现每次都是可能命中点的情况.如T=a^n,P=a^m,此种情况下验证时间为Θ((n-m-1)m).当然实际中,可能的命中点一般很少.假设有c个,则算法的期望匹配时间为O(n-m+1 +cm)=O(m+n),当m<<n时,期望匹配时间为O(n). Rabin-karp算法是朴素字符串匹配算法的一个特例.当字母表∑为d进制数时,即∑={0,1,2,…d-1}.如当d=10时字母表中的每个字

作者:logosG 链接:https://www.cnblogs.com/logosG/p/logos.html (讲解的KM算法,特别厉害!!!) KM算法: 现在我们来考虑另外一个问题:如果每个员工做每件工作的效率各不相同,我们如何得到一个最优匹配使得整个公司的工作效率最大呢? 这种问题被称为带权二分图的最优匹配问题,可由KM算法解决. 比如上图,A做工作a的效率为3,做工作c的效率为4......以此类推. 不了解KM算法的人如何解决这个问题?我们只需要用匈牙利算法找到所有的最大匹配,比较

 转自:https://www.byvoid.com/blog/scc-tarjan/ 網誌 列表 標籤 項目 關於 聯繫 四月142009 作者:byvoid 閱讀: 158882 計算機科學 圖論 強連通分量 Tarjan 堆棧 有向图强连通分量的Tarjan算法 [有向图强连通分量] 在有向图G中,如果两个顶点间至少存在一条路径,称两个顶点强连通(strongly connected).如果有向图G的每两个顶点都强连通,称G是一个强连通图.非强连通图有向图的极大强连通子图,称为强连通分量(

RMQ算法 引入: 例1.题目描述 输入N个数和M次询问,每次询问一个区间[L,R],求第L个数到R个数之间的最大值.   第一种方法:大暴力之术. 但是……时间复杂度最坏会达到 $O(NM)$,一半左右的点绝对爆T. 所以,引入了————RMQ!   RMQ:Range Maximum(Minimum) Query的缩写,顾名思义是用来求某个区间内的最大值或最小值,通常用在需要多次询问一些区间的最值的问题中.   RMQ的原理是 动态规划 用A[1..N]表示一组数,F[I,J]表示从A[I]

题目很简单就拿着这道题简单说说 有向图强连通分支的Tarjan算法 有向图强连通分支的Tarjan算法伪代码如下:void Tarjan(u) {dfn[u]=low[u]=++index//进行DFS,每发现一个新的点就对这个点打上时间戳,所以先找到的点时间戳越早,dfn[U]表示最早发现u的时间,low[u]表示u能到达的最早的时间戳.stack.push(u)//将U压入栈中for each (u, v) in E {if (v is not visted)//如果V点没有经历过DFS,则