前言 StoerWagner算法是一个找出无向图全局最小割的算法,本文需要读者有一定的图论基础. 本文大部分内容与词汇来自参考文献(英文,需***),用兴趣的可以去读一下文献. 概念 无向图的割:有无向图\(G=(V,E)\),设\(C\)为图\(G\)中一些弧的集合,若从\(G\)中删去\(C\)中的所有弧能使图\(G\)不是连通图,称\(C\)图\(G\)的一个割. \(S-T\)割:使得顶点\(S\)与顶点\(T\)不再连通的割,称为\(S-T\)割 \(S-T\)最小割:包含的弧的权和最

POJ 2914 题意:给定一个无向图 小于500节点,和边的权值,求最小的代价将图拆为两个联通分量. Stoer Wagner算法: (1)用类似prim算法的方法求"最大生成树",但是它比较的权值为w(A,x)A为所有在树上的点,x不在树上. (2)剩下最后一个节点等待加入树的时候,用W(A,xn)更新ans ,并且将最后一个节点和倒数第二个节点合并. (3)运行N-1次"最大生成树",就得到了答案 补充几点:(1)像这种数据规模比较小的题目,没必要用优先队列或

Minimum Cut 题目: 给出一张图.要求你删除最小割权和图. 算法分析: ////////////////////     转载 --- ylfdrib   ////////////////////////////////////////////// 一个无向连通网络,去掉一个边集能够使其变成两个连通分量则这个边集就是割集: 最小割集当然就权和最小的割集. 能够用最小分割最大流定理: 1.min=MAXINT,确定一个源点 2.枚举汇点 3.计算最大流,并确定当前源汇的最小割集,若比mi

A------------------------------------------------------------------------------------ 题目链接:http://202.197.224.59/OnlineJudge2/index.php/problem/read/id/1260 题解:随机 n 个数把矩阵补全成 n × n 的.那么就是要算伴随矩阵的第一行,也就是逆矩阵的第一列,高斯消元即可. 源码:(Q神写的高斯消元,先贴一下诶,待补) #include<cs

题意:求全局最小割 不能用网络流求最小割,枚举举汇点要O(n),最短增广路最大流算法求最大流是O(n2m)复杂度,在复杂网络中O(m)=O(n2),算法总复杂度就是O(n5):就算你用其他求最大流的算法,算法总复杂度也要O(n4).所以用网络流算法求解最小割集复杂度不会低于O(n4).所以就要用Stoer_Wagner算法.算法复杂度为O(n3).如果加堆优化,复杂度会降为O(n2logn). Stoer_Wagner算法: Stoer_Wagner算法是求无向图全局最小割的一个有效算法,最坏时

Description Given an undirected graph, in which two vertices can be connected by multiple edges, what is the size of the minimum cut of the graph? i.e. how many edges must be removed at least to disconnect the graph into two subgraphs? Input Input co

首先是当年stoer和wagner两位大佬发表的关于这个算法的论文:A Simple Min-Cut Algorithm 直接上算法部分: 分割线 begin 在这整篇论文中,我们假设一个普通无向图G=(V,E),其中每条边e都有一个正实数权值w(e). 如果我们知道:怎样找到两个节点s,t,以及怎样得到对于s-t的最小割,我们就几乎解决了整个问题: 定理2.1: 设s和t是图G中的两个节点,设G/{s,t}是合并s和t后得到的图, 则图G的全局最小割可以通过“图G对于s-t的最小割”和“图G/

翻译自http://www.isaac.cs.berkeley.edu/isaac/wep-faq.html WEP算法的安全性 这篇文章讲述了我们对有线等效加密协议(WEP, 802.11标准的一部分)的一些分析, 由Nikita Borisov, Ian Goldberg, 和David Wagner 3人共同完成. 如果你有任何疑问, 请通过wep@isaac.cs.berkeley.edu与我们联系. 执行摘要 我们已经在WEP中发现了一些的漏洞, 它们极大地削弱了系统的安全性. 具体来

本文大部分来自OpenCV官网上的Face Reconition with OpenCV这节内容(http://docs.opencv.org/modules/contrib/doc/facerec/facerec_tutorial.html),我尝试翻译一些重要内容.这部分内容是Philipp Wagner写的,他的github:https://github.com/bytefish,他的网站http://www.bytefish.de/,应该是个德国人.下面应该是他的照片. 友情提示,要看懂

1. 引言 - 近似近邻搜索被提出所在的时代背景和挑战 0x1:从NN(Neighbor Search)说起 ANN的前身技术是NN(Neighbor Search),简单地说,最近邻检索就是根据数据的相似性,从数据集中寻找与目标数据最相似的项目,而这种相似性通常会被量化到空间上数据之间的距离,例如欧几里得距离(Euclidean distance),NN认为数据在空间中的距离越近,则数据之间的相似性越高. 当需要查找离目标数据最近的前k个数据项时,就是k最近邻检索(K-NN). 0x2:NN的

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(

前言: 对于SHA安全散列算法,以前没怎么使用过,仅仅是停留在听说过的阶段,今天在看图片缓存框架Glide源码时发现其缓存的Key采用的不是MD5加密算法,而是SHA-256加密算法,这才勾起了我的好奇心,所以趁着晚上没啥事,来学习一下. 其他几种加密方式: Android数据加密之Rsa加密 Android数据加密之Aes加密 Android数据加密之Des加密 Android数据加密之MD5加密 Android数据加密之Base64编码算法 Android数据加密之异或加密算法 SHA加密算