目录 22.1 The target trial 22.2 Causal effects in randomized trails 22.3 Causal effects in observational analyses that emulate a target trial 22.4 Time zero 22.5 A unified analysis for causal inference Fine Point Grace periods Technical Point Controlle…

(搬运)<算法导论>习题解答 Chapter 22.1-1(入度和出度) 思路:遍历邻接列表即可; 伪代码: for u 属于 Vertex for v属于 Adj[u] outdegree[u]++; indegree[v]++; 源代码: package C22; import java.util.Iterator; public class C1_1 { static int[] indegree; static int[] outdegree; static Adjacent_List…

原文:零元学Expression Blend 4 Chapter 22 以实作案例学习Frame及HyperlinkButton 本章将教大家如何以实作善用Blend4的内建功能-「Frame」以及「HyperlinkButton」 本章将教大家如何以实作善用Blend4的内建功能-「Frame」以及「HyperlinkButton」 附上简单的范例,请点击进行换页,并注意换页内容 范例请点我 ? 跟着范例做做看吧! 01 使用小猴子附上的的范例档案,或是自己做一个类似下图的版面 ? (范例内的…

思路:设置两个游标i指向行,j指向列,如果arr[i][j]==1,则i=max{i+1,j},j++:如果arr[i][j]==0,则j=max{i+1,j+1}. 伪代码: has_universal_sink() for i=1 to N //对角线检查是否全是0 if A[i][i]==1 return false; i=1,j=2 while(i<=N && j<=N) if(A[i][j]==1) i=max{i+1,j} j++ else j=max{i+1,j+…

一.邻接矩阵实现 思路:如果是邻接矩阵存储,设邻接矩阵为A,则A*A即为平方图,只需要矩阵相乘即可: 伪代码: for i=1 to n for j=1 to n for k=1 to n result[i][j]+=matrix[i][k]*matrix[k][j]; 算法复杂度 两个n维数组相乘,因此复杂度为O(V^3),当然可以通过Strassen算法稍加改进. 扩展:这种方法的作用是比如求u到v路径长度为k的路径数目,只需要求A^k,然后[u][v]即可. 算法正确性分析 命题:给定两点…

思路:重开一个新图,按着邻接列表的顺序从上到下遍历,每遍历一行链表前,清空visited数组,如果没有访问过这个元素,则加入新图,如果已经访问过了(重边),则不动. 伪代码: 复杂度:O(V+E) for each u 属于 Vertex visited[u] = false; for u 属于 Vertex visited[u] = true; for v 属于 Adj[u] if(!visited[v]) Adj1[u].insert(v); visited[v] = true; for v…

一般散列表都与B+树进行比较,包括在信息检索中也是. 确定某条边是否存在需要O(1). 不足: (1)散列冲突. (2)哈希函数需要不断变化以适应需求. 另外:B+树.(见第18章) 与散列表相比的不足: (1)插入需要O(lgn) (2)树要保持平衡. (原文点此,索引目录.感谢xiazdong君 && Google酱.这里是偶尔做做搬运工的水果君(^_^) )…

主对角线:出度+入度 其他:arr[i][j]=-n,则i与j之间有n条边. 证明: (原文点此,索引目录.感谢xiazdong君 && Google酱.这里是偶尔做做搬运工的水果君(^_^) )…

一.邻接表实现 思路:一边遍历,一边倒置边,并添加到新的图中 邻接表实现伪代码: for each u 属于 Vertex for v 属于 Adj[u] Adj1[v].insert(u); 复杂度:O(V+E); 输入: 3 3 a b b c c a 源代码: package C22; import java.util.Iterator; public class C1_3{ public static Adjacent_List getTransposeGraph(Adjacent_Li…

链表如图: 矩阵: 1 2 3 4 5 6 7 1 0 1 1 0 0 0 0 2 1 0 0 1 1 0 0 3 1 0 0 0 0 1 1 4 0 1 0 0 0 0 0 5 0 1 0 0 0 0 0 6 0 0 1 0 0 0 0 7 0 0 1 0 0 0 0 (原文点此,索引目录.感谢xiazdong君 && Google酱.这里是偶尔做做搬运工的水果君(^_^) )…