ISAP算法对 Dinic算法的改进: 在刘汝佳图论的开头引言里面,就指出了,算法的本身细节优化,是比较复杂的,这些高质量的图论算法是无数优秀算法设计师的智慧结晶. 如果一时半会理解不清楚,也是正常的.但是对于一个优秀的acmer来说,其算法的本身,可以锻炼你的思维.增长见识! 下面是我对 Dinic和ISAP的认识: Dinic算法比较值钱的 EK算法来说,已经有很大的提高了,其优势在哪里呢? 就是在于他的分层思想.在层次图上增广.但是,他也有弊端. 就是每次进行增广后,对于层次图都进行了从头…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48914067 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记之关联规则Apriori算法的改进:非hash方法 - 大数据集下的频繁项集:挖掘随机采样算法.SON算法.Toivonen算法 Apriori算法的改进:大数据集下的频繁项集挖掘 1. 前面所讨论的频繁项都是在一次能处理的情况.如果数据量过大超过了主存的大小,这…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48901217 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记之关联规则Apriori算法的改进:基于hash的方法:PCY算法, Multistage算法, Multihash算法 Apriori算法的改进 {All these extensions to A-Priori have the goal of minimiz…

md5是哈希算法的改进加强,因为不同原始值可能hash结果一样,但md5则改善了用于验证消息完整性,不同md5值原始值也必将不一样…

KMP算法的改进 KMP算法已经在极大程度上提高了子符串的匹配效率,但是仍然有改进的余地. 1. 引入的情景 下面我们就其中的一种情况进行分析: 主串T为"aaaabcde-" 子串S为"aaaade" 那么容易求得子串的next[]={0,1,2,3,4} 下标 1 2 3 4 5 子串 a a a a d next 0 1 2 3 4 当使用KMP算法进行匹配时, 由于T[5]!=S[5], 因此子串指针回溯, 子串回溯后变为T[5]与S[4]的关系,依然不等,…

KMP算法简介 KMP算法是在基础的模式匹配算法的基础上进行改进得到的算法,改进之处在于:每当匹配过程中出现相比较的字符不相等时,不需要回退主串的字符位置指针,而是利用已经得到的部分匹配结果将模式串向右"滑动"尽可能远的距离,再继续进行比较.在KMP算法中,依据模式串的next函数值实现字串的滑动,本随笔介绍next函数值如何求解. next[ j ]求解 将 j-1 对应的串与next[ j-1 ]对应的串进行比较,若相等,则next[ j ]=next[ j-1 ]+1;若不相等,…

soundtouch变速算法很类似sola算法,细看才知道是wsola算法. 上个星期有个需求,将该变速应用到直播的包处理,有点类似于webrtc的netEQ处理机制. 直接使用soundtouch,会存在一些问题: 1.一段正常,一段变速,中间会出现不连续,有冲击.或者不同速率的切换. 越频繁,现象更明显,有de,de的声响. 2.soundtouch每次处理,会有残余,如果用flush,音质会受到影响,一般到结尾采用该函数. 也就是说输入样本有残余. 3.soundtouch变速的长度不能精…

1.朴素的模式匹配算法 朴素的模式匹配算法:就是对主串的每个字符作为子串开头,与要连接的字符串进行匹配.对主串做大循环,每个字符开头做T的长度的小循环,直到成功匹配或全部遍历完成为止. 又称BF算法 package com.alice.dataStructe5.bf; /** * 返回子串t在主串s中第pos个字符之后的位置,若不存在,则返回-1 * @author Administrator * */ public class BF { public int index(String s,St…

改进的冒泡排序 一.算法描述 基于原冒泡排序 每次选取第一个元素作为主元往后进行比较,若遇到比它小的则放到它左边(即进行交换),若遇到比它大的则选取大的作为主元进行后续比较,每趟选取了无序列中最大元素放置无序列最后位,当一趟比较没有发生交换则为有序序列,即像吐泡泡一样第一次把最大的数吐到最末位,第二趟把倒数第二大的数吐到倒数第二位..... 到last,同样当某趟排序不发生交换时完成排序 二.算法分析 原每趟排序的范围固定为0到n,0到n-1,0到n-2......到last,且每次的last是…

传统的Canny边缘检测算法是一种有效而又相对简单的算法,可以得到很好的结果(可以参考上一篇Canny边缘检测算法的实现).但是Canny算法本身也有一些缺陷,可以有改进的地方. 1. Canny边缘检测第一步用高斯模糊来去掉噪声,但是同时也会平滑边缘,使得边缘信息减弱,有可能使得在后面的步骤中漏掉一些需要的边缘,特别是弱边缘和孤立的边缘,可能在双阀值和联通计算中被剔除.很自然地可以预见,如果加大高斯模糊的半径,对噪声的平滑力度加大,但也会使得最后得到的边缘图中的边缘明显减少.这里依然用Lena…