如果两个顶点可以相互通达,则称两个顶点强连通(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.强连通图有向图的极大强连通子图,称为强连通分量(strongly connected components). 下图中,子图{1,2,3,4}为一个强连通分量,因为顶点1,2,3,4两两可达.{5},{6}也分别是两个强连通分量. Tarjan算法是用来求有向图的强连通分量的.求有向图的强连通分量的Tarjan算法是以其发明者Robert Tarjan命名的

Proving Equivalences 题目链接(点击) 参考博客(点击) Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 9497    Accepted Submission(s): 3349Problem Description Consider the following exercise, found in a generi

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

tarjian算法 LCA: LCA(Least Common Ancestor),顾名思义,是指在一棵树中,距离两个点最近的两者的公共节点.也就是说,在两个点通往根的道路上,肯定会有公共的节点,我们就是要求找到公共的节点中,深度尽量深的点.还可以表示成另一种说法,就是如果把树看成是一个图,这找到这两个点中的最短距离. LCA算法有在线算法也有离线算法,所谓的在线算法就是实时性的,而离线算法则是要求一次性读入所有的请求,然后在统一得处理.而在处理的过程中不一定是按照请求的输入顺序来处理的.说不定

看了好多dalao的博客,就总结一下啦ovo tarjian算法很是神奇,它的作用是求lca.它是一种离线算法. 在线是指输入一个询问输出一个结果. 离线是将询问一次性输入,一起处理. tarjan它是将m个询问打乱顺序,在每个结点上挂上它的询问,利用dfs和并查集进行处理. 对于一个结点u,如果要找(u,v)的lca,u和v的关系分为以下几种情况: (1)结点v在u的子树中,那么lca(u,v)=u; (2)  结点v不在u的子树中,那么v就在u子结点以外的结点中.v可能在u的爸爸的子树中,那

链接:https://ac.nowcoder.com/acm/contest/392/I 来源:牛客网 华华和月月逛公园 时间限制:C/C++ 1秒,其他语言2秒 空间限制:C/C++ 32768K,其他语言65536K 64bit IO Format: %lld 题目描述 月月和华华一起去逛公园了.公园很大,为了方便,可以抽象的看成一个N个点M条边的无向连通图(点是景点,边是道路).公园唯一的入口在1号点,月月和华华要从这里出发,并打算参观所有的景点.因为他们感情很好,走多远都不会觉得无聊,所

概念 公共祖先,就是两个节点在这棵树上深度最大的公共的祖先节点 举个例子吧,如下图所示4和5的最近公共祖先是2,5和3的最近公共祖先是1,2和1的最近公共祖先是1. 算法 常用的求LCA的算法有:Tarjan/DFS+ST/倍增 其中 :ST和倍增都是在线的:Taijian是离线的 这里介绍离线的Tarjian算法 基本思想: 1.任选一个点为根节点,从根节点开始 2.遍历该点u所有子节点v,并标记这些子节点v已被访问过 3.若是v还有子节点,返回2,否则下一步 4.合并v到u上 5.寻找与当前

http://acm.timus.ru/problem.aspx?space=1&num=1557 1557. Network Attack Time limit: 2.0 secondMemory limit: 64 MB In some computer company, Mouse Inc., there is very complicated network structure. There are a lot of branches in different countries, so

by   GeneralLiu 一 开 始 学 tarjan 的 强连通分量 , 割边 , 割点 时 没有 学扎实 经过培训 ,发现了些 需要注意的 小细节 举个荔枝 dfs树 上的 边 学了 tarjan 的 应该有所体会 tarjian 算法 是基于 原图 的 dfs树 上的 下面就介绍一下我从此 博客 上学到的 dfs树 上的 树边  前向边  后向边  横叉边 到底是啥 树边,前向边,后向边,横叉边,应该说,不是一个图本身有的概念,应该是图进行DFS时才有的概念. 图进行DFS会得到一棵

LCA目前比较流行的算法主要有tarjian,倍增和树链剖分 1)tarjian 是一种离线算法,需要提前知道所有询问对 算法如下 1.读入所有询问对(u,v),并建好树(建议邻接表) 2.初始化每个节点各属一个并查集,都指向自己 3.对整棵树进行dfs(深度优先搜索)遍历 每处理到一个新节点(u)时看他的另一半(询问对象v)是否visit过,如果visit过了,则这组询问对的lca即v的并查集的根节点,若没有visit过,则继续向下深搜,该节点记为已visit 每当回溯的时候都将子节点的并查集

目录 OO第四单元总结及学期总结 第四单元三次作业架构设计 第十三次作业 第十四次作业 第十五次作业 四个单元中架构设计及OO方法理解的演进 第一单元 第二单元 第三单元 第四单元 四个单元中测试理解与实践的演进 第一单元 第二单元 第三单元 第四单元 小结 课程收获 改进意见 线上OO学习体会 OO第四单元总结及学期总结 第四单元三次作业架构设计 第十三次作业 需求分析 ​ 本次作业需要实现一个UML类图分析器,根据传入的UML类图元素UmlElement建立模型.重建关系,并对询问指令作出应

目录 强连通分量 求割点 求桥 点双连通分量 模板题 Go around the Labyrinth 所以Tarjan到底怎么读 强连通分量 基本概念 强连通 如果两个顶点可以相互通达,则称两个顶点强连通 强连通图 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. Tarjan Tarjan算法是基于对图深度优先搜索的算法,每个强连通分量为搜索树中的一棵子树.搜索时,把当前搜索树中未处理的节点加入一个堆栈,回溯时可以判断栈顶到栈中的节点是否为一个强连通分量. 定义 dfn[u]: 为节点u

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