1. Dijsktra算法介绍 Dijsktra算法是大牛Dijsktra于1956年提出,用来解决有向图单源最短路径问题.但不能解决负权的有向图,若要解决负权图则需要用到Bellman-Ford算法.算法思想是,在dfs遍历图的过程中,每一次取出离源点的最近距离的点,将该点标记为已访问,松弛与该点相邻的节点.约定:对有向图(n, m),\(n\)为顶点数,\(m\)为边数,\(d[i]\)记录源点到节点i的距离,\(U\)为未访问的节点集合,\(V\)为已访问的节点集合.具体步骤如下: 在U中…

前言:本人最近在看<大话数据结构>字符串模式匹配算法的内容,但是看得很迷糊,这本书中这块的内容感觉基本是严蔚敏<数据结构>的一个翻版,此书中给出的代码实现确实非常精炼,但是个人感觉不是很好理解. 截止到目前为止,讲解KMP算法的文章,个人比较推荐有两篇: http://www.cnblogs.com/c-cloud/p/3224788.html http://www.matrix67.com/blog/archives/115 这两篇文章的解释基本思路是一致的,前者提到的部分匹配值…

前言 之前对kmp算法虽然了解它的原理,即求出P0···Pi的最大相同前后缀长度k. 但是问题在于如何求出这个最大前后缀长度呢? 我觉得网上很多帖子都说的不是很清楚,总感觉没有把那层纸戳破, 后来翻看算法导论32章 字符串匹配,虽然讲到了对前后缀计算的正确性,但是大量的推理证明不大好理解,没有与程序结合起来讲. 今天我在这里讲一讲我的一些理解,希望大家多多指教,如果有不清楚的或错误的请给我留言. 1.kmp算法的原理: 部分内容转自:http://www.ruanyifeng.com/blog/…

一步一步理解Paxos算法 背景 Paxos 算法是Lamport于1990年提出的一种基于消息传递的一致性算法.由于算法难以理解起初并没有引起人们的重视,使Lamport在八年后重新发表到 TOCS上.即便如此paxos算法还是没有得到重视,2001年Lamport用可读性比较强的叙述性语言给出算法描述.可见Lamport对 paxos算法情有独钟.近几年paxos算法的普遍使用也证明它在分布式一致性算法中的重要地位.06年google的三篇论文初现“云”的端倪,其中的chubby锁服务使用p…

Dijsktra算法解决了有向图G=(V,E)上带权的单源最短路径问题.但要求所有边的权值非负. 思想:Dijkstra算法中设置了一顶点集合S,从源点s到集合中的顶点的最终最短路径的权值均已确定.算法反复选择具有最短路径估计的顶点u€V-S,并将u加入S中,对u的所有出边进行松弛. /*==================================================*\ | Dijkstra 数组实现O (N^2 ) | Dijkstra --- 数组实现( 在此基础上可直…

简单的理解deflate算法 最近做压缩算法. 用到了deflate压缩算法,  找了很多资料,  这篇文章算是讲的比较易懂的, 这篇文章不长,但却浅显易懂, 基本上涵盖了我想要知道的所有要点. 翻译出来, 留存.    可能对正在学习或者准备学习deflate算法的童鞋有所帮助. 先说一下deflate算法吧.  deflate是zip压缩文件的默认算法.   其实deflate现在不光用在zip文件中, 在7z, xz等其他的压缩文件中都用.   实际上deflate只是一种压缩数据流的算法…

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2112 题目大意:给你N个公交车站,起点,终点,各站之间的距离,求起点到终点之间的最短距离.(起点终点相同距离为0)不能到达输出-1. 说真的开始看到这个题,我想利用数字标记那些地名,再利用dijsktra算法,但不知道如何用代码实现,后来在网上看博客 才知道有这样一个头文件#include<map>,map 映射,可以有这种效果,那么这题也就so easy!了, 我的AC代码 #include&l…

KMP(The Knuth-Morris-Pratt Algorithm)算法用于字符串匹配,从字符串中找出给定的子字符串.但它并不是很好理解和掌握.而理解它概念中的部分匹配表,是理解 KMP 算法的关键. 这里的讨论绕开其背后晦涩难懂的逻辑,着重从其运用上来理解它. 字符串查找 比如从字符串 abcdef 中找出 abcdg 子字符串. 朴素的解法,我们可以这样做, 分别取出第一位进行匹配,如果相同再取出各自的第二位. 如果不同,则将索引后移一位,从总字符串第二位开始,重复步骤一. 这种朴素解…

理解DeepBox算法 基本情况 论文发表在ICCV2015,作者是Berkeley的博士生Weicheng Kuo: @inproceedings{KuoICCV15DeepBox, Author = {Weicheng Kuo, Bharath Hariharan, Jitendra Malik}, Title = {DeepBox:Learning Objectness with Convolutional Networks}, Booktitle = {International Con…

https://www.jianshu.com/p/1121509ac1dc 如果使用基于最大似然估计的模型,模型中存在隐变量,就要用EM算法做参数估计.个人认为,理解EM算法背后的idea,远比看懂它的数学推导重要.idea会让你有一个直观的感受,从而明白算法的合理性,数学推导只是将这种合理性用更加严谨的语言表达出来而已.打个比方,一个梨很甜,用数学的语言可以表述为糖分含量90%,但只有亲自咬一口,你才能真正感觉到这个梨有多甜,也才能真正理解数学上的90%的糖分究竟是怎么样的.如果EM是个梨,…