原本这是离散数学的期末作业,因为对图论比较熟悉,就先看了一下图论题: 引用<离散数学(左孝凌版)>(其实就是我们的离散数学课本……): 用韦尔奇·鲍威尔法对图G进行着色,其方法是: a)将图G中的节点按照度数的递减次序进行排列.(这种排列可能并不是唯一的,因为有些点有相同度数.) b)用第一种颜色对第一点着色,并且按排列次序,对与前面着色点不邻接的每一点着上同样的颜色. c)用第二种颜色对尚未着色的点重复b),用第三种颜色继续这种做法,直到所有的点全部着上色为止. 然后直接照着码成代码即可:

现实中常常需要挖掘两种因素之间的关联,Welch's t检验很适合其中的nomial-numerical的关系挖掘.比如天气状况对销量的影响,或者天气情况对交通流量的影响等等.我们可以按照下雨/不下雨将样本总体划分为两个样本,然后对比这两个样本的情况下numerical型变量的均值差异的显著性.下面以天气情况对销量的影响为例,使用Welch's t检验来分析. 假定样本$S_i=\{X_t|W_t=w_i\}; i=1,2; w_1=下雨, w_2=不下雨$,计算这两个样本的统计$t$变量和自由

Baum Welch估计HMM参数实例 下面的例子来自于<What is the expectation maximization algorithm?> 题面是:假设你有两枚硬币A与B,这两枚硬币抛出正面的概率分别为\(\theta_A\)和\(\theta_B\).下面给出一些观测的结果,需要你去估计这两个参数\(\theta_A\)与\(\theta_B\) 假设给的数据是完整的数据,也就是样本数据告诉了你,此样本来自硬币A还是硬币B.针对与完整的数据,直接使用极大似然估计即可.具体的计

Baum–Welch algorithm 世界上只有一个巴菲特,也只有一家文艺复兴科技公司_搜狐财经_搜狐网 http://www.sohu.com/a/157018893_649112

建补图,是两个不仇恨的骑士连边,如果有环,则可以凑成一桌和谐的打麻将 不能直接缩点,因为直接缩点求的是连通分量,点双缩点只是把环缩起来 普通缩点                                                                                               点双缩点 由图可知,左图中的缩法不符题意,而右图两个缩完后的点都满足题意 然后题中说必须要奇数个骑士参加会议,即找奇圈(有奇数个点的圈) 问题就转化成缩点后判断一个点

一.介绍 Powell算法是图像配准里面的常用的加速算法,可以加快搜索速度,而且对于低维函数的效果很好,所以本篇博客主要是为了介绍Powell算法的原理以及实现. 由于网上已经有了对于Powell算法的讲解,所以我只是把链接放出来(我觉得自己目前还没有这个讲解的能力),大家自己去了解. 放在这里主要也是为了节省大家搜索的时间.(都是我辛辛苦苦搜出来的^-^). 二.预备知识 了解一维搜索算法:进退法,消去法,黄金分割法 阅读以下博客:https://blog.csdn.net/shenzihen

题目传送门 题目描述 亚瑟王要在圆桌上召开骑士会议,为了不引发骑士之间的冲突,并且能够让会议的议题有令人满意的结果,每次开会前都必须对出席会议的骑士有如下要求: .相互憎恨的两个骑士不能坐在直接相邻的2个位置. .出席会议的骑士数必须是奇数,这是为了让投票表决议题时都能有结果. 如果出现有某些骑士无法出席所有会议(例如这个骑士憎恨所有的其他骑士),则亚瑟王为了世界和平会强制把他剔除出骑士团. 个骑士之间使互相憎恨的),问亚瑟王至少要剔除多少个骑士才能顺利召开会议? 注意: .所给出的憎恨关系一定

C - NP-Hard Problem Crawling in process... Crawling failed Time Limit:2000MS     Memory Limit:262144KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u Submit Status Practice CodeForces 688C uDebug Description   Input   Output   Sample Input   Sample Output   Hint

还是搜索~~可以看出随着D值的增大能到达的点越多，就2分d值+染色法遍历就行啦~~~ CODE： #include<cstdio>#include<iostream>#include<algorithm>#include<cstring>#include<stack>using namespace std;#define maxn 510struct node { int x,y;}st;stack<node> s;int x[max

一.我们发现,只要我们敢于相信自己,敢于朝着那些看似不可能的目标不懈努力,最终会如愿以偿,个人的领袖形象也将因此而确立. 二.一个领导者必须要有魄力.对我来说,这就是一个人能否领导一项业务的分水岭. 三.要大力培养那些认同公司价值观的员工,价值观很重要,因为这是双方合作的基矗 四.要说成功的模式,它的独特之处在于其一致性,让员工实践共同的价值观,同一切的不和谐作斗争. 五.用具体而伟大的目标去吸引员工,鼓舞员工,放手让他们自由表现,最后我们会发现,员工们精神振奋,生产效率 也会大大提高. 六.要

1 2 3 4 5 6 7 ############################# 1 # | # | # | | # #####---#####---#---#####---# 2 # # | # # # # # #---#####---#####---#####---# 3 # | | # # # # # #---#########---#####---#---# 4 # # | | | | # # ############################# (Figure 1) = W

鉴于网上讲交叉染色的资料比较少,于是我把我自己的心得与方法贴出来,方便与大家共同进步. 二分图: 百度百科传送门 wiki百科传送门 判断一个图是否为二分图可以用交叉染色的方法来判断,可以用BFS,也可以用DFS,这里我用使用DFS来实现. 思路: 任意取一个点进行染色,如果发现要涂某一块时这个块已经被涂了色,并且与我们要使用的颜色不同的话,就说明这个图不能被染成BICOLORABLE的. (1)如果没有染色,将它染色,并将它周围的点变成相反色. (2)如果已经染色,判断是否与现在染色的点的颜色

二分图的判断(dfs染色法) 如何判断一个图是否为二分图 普通染色法模板 C++ 代码模板如下 思想:先将当前点染色,然后再将该点相连的结点进行染另外一种颜色 下面附上自己画的一张图假设我们从第一个点开始染成红色 后面的染色过程结合下面的代码就很好理解啦 宝图奉上: 请结合代码分析效果会更好 正确情乱: 无法构成二分图的例子如下: 染色过程核心代码 bool dfs(int node, int col) { color[node] = col; //染色 for (int i = 0; i <

http://paste.ubuntu.com/14124956/ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> struct node { int step; int who; }e[][]; ][]={{,},{,},{,},{,-}}; ]; ; int n,m; int max_step() { int i; ]; ;i<=;i++) { if (max<s[i]) { max=s[i]; } } return max; } vo

一.SciPy库概述 1.numpy提供向量和矩阵的相关操作,高级计算器 2.SciPy在统计.优化.插值.数值积分.视频转换等,涵盖基础科学计算相关问题. (额,对统计和概率,数理完全一窍不通) 3.量化分析中,运用最广泛的是统计和优化的相关技术,为本章重点. 4.涉及矩阵代数,可以暂时跳过(正有此意,这个以后再进行系统学习,对于后面的涉及,再仔细推敲,先解决业务问题,再学习后面的基础知识). 5.相关模块: import numpy as np import scipy.stats as s

development test set Note: images displayed are original (non-aligned/funneled) images. match pairs   mismatch pairs Abdullah Gul, 13 Abdullah Gul, 14   AJ Lamas, 1 Zach Safrin, 1 Abdullah Gul, 13 Abdullah Gul, 16   Aaron Guiel, 1 Reese Witherspoon,

development training set Note: images displayed are original (non-aligned/funneled) images. match pairs   mismatch pairs Aaron Peirsol, 1 Aaron Peirsol, 2   AJ Cook, 1 Marsha Thomason, 1 Aaron Peirsol, 3 Aaron Peirsol, 4   Aaron Sorkin, 2 Frank Solic

Series的简单运算 import numpy as np import pandas as pd s1=pd.Series([1,2,3],index=['A','B','C']) print(s1) 结果: A 1 B 2 C 3 dtype: int64 s2=pd.Series([4,5,6,7],index=['B','C','D','E']) print(s2) 结果: B 4 C 5 D 6 E 7 dtype: int64 print(s1+s2)#对应的index相加,NaN

先看demo再看例子 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="utf-8"> <title></title> </head> <body> <div id="chart" style="width:600px;height:400px;"></d

安装了Visual Studio的那些使用微软平台的开发者通常能够非常容易地操作自己的项目:打开解决方案,修改内容,设置好所有必须的文件以及配置后编译项目.但是在构建服务器或者持续交付系统等没有安装Visual Studio的环境中,编译项目和解决方案是非常难的. 对于这一问题,微软之前给出的方案是提供多种工具,包括针对C++的Visual C++ Build Tools和针对托管代码(Visual Basic和C#)的Microsoft Build Tools.虽然这种方式为主要语言提供了支持