前言 呜,好久没写博客了,DDL 也有好多,一不留神就轮到我了呜. 看了一眼其它同学写的博客,什么数模啊,什么 CTF 啊,什么 Python 爬虫啊,感觉自己真是越来越菜了呜. 然后在我一愁莫展之际,我突然发现,我去年开学初还有一篇写了一半的博客没有发. 于是我就把它补全重新排了下版然后扔上去敷衍部长了 本帖为蓝书(<算法竞赛入门经典训练指南>)中 5.5二分图匹配 相关内容的自学笔记 对书中大多数难懂的内容如最佳完美匹配做了详细的解释并加上了自己的理解 (毕竟原文是真的谜语人) 可能大概似…

kNN算法笔记 标签(空格分隔): 机器学习 kNN是什么 kNN算法是k-NearestNeighbor算法,也就是k邻近算法.是监督学习的一种.所谓监督学习就是有训练数据,训练数据有label标好(也就是分类分好的).kNN的思路是,对于需要测试的数据,把它和训练集中的每个数据都进行距离计算,距离最近的前k个结果中,所对应的label出现次数最多的,就是这个测试数据所属的label(类别). kNN一般步骤 按照<machine learning in action>一书中的通用步骤走一遍…

目录 1 问题描述 2 解决方案   1 问题描述 何为二分图的最大权匹配问题? 最大权二分匹配问题就是给二分图的每条边一个权值,选择若干不相交的边,得到的总权值最大. 2 解决方案 对于此问题的讲解,引用文末参考资料1: 解决这个问题可以用KM算法.理解KM算法需要首先理解“可行顶标”的概念.可行顶标是指关于二分图两边的每个点的一个值lx[i]或ly[j],保证对于每条边w[i][j]都有lx[i]+ly[j]-w[i][j]>=0.如果所有满足lx[i]+ly[j]==w[i][j]的边组成…

layout: post title: 训练指南 UVALive - 4043(二分图匹配 + KM算法) author: "luowentaoaa" catalog: true mathjax: true tags: - 二分图匹配 - 图论 - 训练指南 Ants UVALive - 4043 题意 给你n个白点和n个黑点的平面坐标,要求用n条不相交的线连起来,每条线段连一个白点和黑点,每个点连一条线,也就是匹配.让你输出第i个白点所对应的黑点. 思路 二分图完美匹配问题.但是题目…

目录 1 问题描述 2 解决方案   1 问题描述 何为二分图的最大匹配问题? 引用自百度百科: 首先得说明一下何为匹配: 给定一个二分图G,在G的一个子图M中,M的边集{E}中的任意两条边都不依附于同一个顶点,则称M是一个匹配. 极大匹配(Maximal Matching)是指在当前已完成的匹配下,无法再通过增加未完成匹配的边的方式来增加匹配的边数.最大匹配(maximum matching)是所有极大匹配当中边数最大的一个匹配.选择这样的边数最大的子集称为图的最大匹配问题. 特别注意:二分图…

转来一篇关于NAND FLASH均衡算法的文章,加上一点思考和笔记,认为这种思考有助于更深刻的理解,更好的记忆,所以也算半原创了吧,最起码笔记是原创的.有意思的是,帖子提起这个算法并不是因为嵌入式开发的需要,而是企业存储.因为提到硬盘驱动器HDD的速度硬伤,目前估计就SSD一种好的存储介质解决方案吧,而SSD除了暂时价格小高以外,主要有一个寿命短的硬伤.这样的话就不可避免的涉及到映射.磨损均衡.存储格式转换等优化问题.以前一直认为基本只有使用NAND FLASH代替HDD的嵌入式平台才产生这种需…

STL笔记(6)标准库:标准库中的排序算法 标准库:标准库中的排序算法The Standard Librarian: Sorting in the Standard Library Matthew Austern http://www.cuj.com/experts/1908/austern.htm?topic=experts 用泛型算法进行排序    C++标准24章有一个小节叫“Sorting and related operations”.它包含了很多对已序区间进行的操作,和三个排序用泛型…

Java排序一,冒泡排序! 刚刚开始学习Java,但是比较有兴趣研究算法.最近看了一本算法笔记,刚开始只是打算随便看看,但是发现这本书非常不错,尤其是对排序算法,以及哈希函数的一些解释,让我非常的感兴趣,就记录一下自己的学习总结! 排序:将一些无序的元素按照某种规则排列的过程就叫"排序".在生活中,有时候可能是一些少量的数据 ,,,但是 ,也有可能是 一些的大数据 .排序是非常基础和重要的算法,有着广泛的理论基础和实践需求.(加粗部分摘自<算法笔记>原话!:-D) 一个排序…

EM算法在很多地方都用使用到,比如简单的K-means算法,还有在隐马尔可夫里面,也涉及到了EM算法,可见EM算法在机器学习领域的重要地位.在这里就写一下我对于EM算法的一些理解笔记.后续有新的理解也会追加的. EM算法的全称叫做:期望最大.EM算法的想法很简单,就像一个人有两条腿向前走,你总是需要固定一条腿动另一条腿这样交替往前走.这里面的两条腿,一个是隐变量,一个是参数θ. 在了解EM算法之前,首先需要了解一些基本的概念. 凹凸函数 这个是<最优化>里面的概念,如果它的二阶导大于0,那么就…

算法笔记 这个博客写的不错:http://blog.csdn.net/wust_zzwh/article/details/52100392 数位dp的精髓是不同情况下sta变量的设置. 模板: ]; ll dp[][state];//不同题目状态不同 ll dfs(int pos,/*state变量*/,bool lead/*前导零*/,bool limit/*数位上界变量*/)//不是每个题都要判断前导零 { //递归边界,既然是按位枚举,最低位是0,那么pos==-1说明这个数我枚举完了 )…