这题听说是道十分经典的剪枝算的题目,不要问我剪枝是什么,我也不知道,反正我只知道用到了深度搜索 我参考了好多资料才悟懂,然后我发现网上的那些大神原理讲的很明白,但代码没多少注释,看的很懵X,于是我抄起VS写了个详细注释版,真的很详细,史上最详细,全宇宙最详细,就这么自信,不信你看,看不懂你咬我. /*-------------------------------------------- * 剪枝算法经典例题Sticks详细注释版 *-------------------------------…

codevs 题意:求最大强连通分量的大小以及所包含的顶点有哪些 Tarjan算法 #include<iostream> #include<queue> #include<list> #include<vector> #include<cstring> #include<set> #include<stack> #include<map> #include<cmath> #include<al…

spring配置文件applicationContext.xml,放在resources下 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:co…

整合了SSM+shiro框架,slf4j+logback日志,及一些好用的插件PageHelper,mybatis-generator,Lombok,fastjson等等 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/X…

1.djangorestframework使用 下载安装 pip install djangorestframework ## djangorestframework pip install django-filter ## 过滤使用 注册 INSTALLED_APPS = [ ... 'rest_framework', 'django_filters' ] model class Feedback(models.Model): type_choice = ( (0, '未分类'), (1, '…

 原题链接   无向连通图中,如果删除某边后,图变成不连通,则称该边为桥. 也可以先用Tajan()进行dfs算出所有点 的low和dfn值,并记录dfs过程中每个 点的父节点:然后再把所有点遍历一遍, 看其low和dfn,满足dfn[ fa ]<low[ i ](0<i<=n, i 的 father为fa) —— 则桥为fa-i. 找桥的时候,要注意看有没有重边:有重边,则不是桥. 另外,本题的题意及测试样例中没有重边,所以不用考虑重边. 带详细注释的题解: #include<s…

剪枝算法 大概理解是通过分析问题,发现一些判断条件,避免不必要的搜索.通常应用在DFS 和 BFS 搜索算法中:剪枝策略就是寻找过滤条件,提前减少不必要的搜索路径. 问题描述 George took sticks of the same length and cut them randomly until all parts became at most 50 units long. Now he wants to return sticks to the original state, but…

这道题用构造法, 就是自己依据题目想出一种可以得到解的方法, 没有什么规律可言, 只能根据题目本身来思考. 这道题的构造法比较复杂, 不知道刘汝佳是怎么想出来的, 我想的话肯定想不到. 具体思路紫书上讲得非常清楚了, 就不讲了.代码有详细注释 #include<cstdio> #include<vector> #define REP(i, a, b) for(int i = (a); i < (b); i++) using namespace std; const int M…

转自:http://blog.csdn.net/hengjie2009/article/details/7540135 acm常见算法及例题  初期:一.基本算法:     (1)枚举. (poj1753,poj2965)     (2)贪心(poj1328,poj2109,poj2586)     (3)递归和分治法.     (4)递推.     (5)构造法.(poj3295)     (6)模拟法.(poj1068,poj2632,poj1573,poj2993,poj2996)二.图算…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 集成学习 集成学习(ensemble learning)通过组合多个基分类器(base classifier)来完成学习任务,颇有点"三个臭皮匠顶个诸葛亮"的意味.基分类器一般采用的是弱可学习(weakly learnable)分类器,通过集成学习,组合成一个强可学习(strongly learnable)分类器.所谓…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART SVM(Support Vector Machines)是分类算法中应用广泛.效果不错的一类.<统计学习方法>对SVM的数学原理做了详细推导与论述,本文仅做整理.由简至繁SVM可分类为三类:线性可分(linear SVM in linearly separable case)的线性SVM.线性不可分的线性SVM.非线性(nonlin…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 决策树模型与学习 决策树(decision tree)算法基于特征属性进行分类,其主要的优点:模型具有可读性,计算量小,分类速度快.决策树算法包括了由Quinlan提出的ID3与C4.5,Breiman等提出的CART.其中,C4.5是基于ID3的,对分裂属性的目标函数做出了改进. 决策树模型 决策树是一种通过对特征属性的分类对…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 关联分析 关联分析是一类非常有用的数据挖掘方法,能从数据中挖掘出潜在的关联关系.比如,在著名的购物篮事务(market basket transactions)问题中, TID Iterms 1 {Bread, Milk} 2 {Bread, Diapers, Beer, Eggs} 3 {Milk, Diapers, Beer…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 前言 分类与回归树(Classification and Regression Trees, CART)是由四人帮Leo Breiman, Jerome Friedman, Richard Olshen与Charles Stone于1984年提出,既可用于分类也可用于回归.本文将主要介绍用于分类的CART.CART被称为数据挖掘…

前言 在机器学习经典算法中,决策树算法的重要性想必大家都是知道的.不管是ID3算法还是比如C4.5算法等等,都面临一个问题,就是通过直接生成的完全决策树对于训练样本来说是“过度拟合”的,说白了是太精确了.由于完全决策树对训练样本的特征描述得“过于精确” ,无法实现对新样本的合理分析, 所以此时它不是一棵分析新数据的最佳决策树.解决这个问题的方法就是对决策树进行剪枝,剪去影响预测精度的分支.常见的剪枝策略有预剪枝(pre -pruning)技术和后剪枝(post -pruning )技术两种.预剪…

原文:http://wuchong.me/blog/2014/02/09/algorithm-sort-summary/ 经典排序算法在面试中占有很大的比重,也是基础,为了未雨绸缪,在寒假里整理并用Python实现了七大经典排序算法,包括冒泡排序,插入排序,选择排序,希尔排序,归并排序,快速排序,堆排序.希望能帮助到有需要的同学.之所以用Python实现,主要是因为它更接近伪代码,能用更少的代码实现算法,更利于理解. 本篇博客所有排序实现均默认从小到大. 一.冒泡排序 BubbleSort 介绍…

算法复杂度比较: 算法分类 一.直接插入排序 一个插入排序是另一种简单排序,它的思路是:每次从未排好的序列中选出第一个元素插入到已排好的序列中. 它的算法步骤可以大致归纳如下: 从未排好的序列中拿出首元素,并把它赋值给temp变量: 从排好的序列中,依次与temp进行比较,如果元素比temp大,则将元素后移(实际上放置temp的元素位置已经空出) 直到找到一个元素比temp小, 将temp放入该位置: 因此,从上面的描述中我们可以发现,直接插入排序可以用两个循环完成: 第一层循环:遍历待比较的所…

最近想复习下C++,很久没怎么用了,毕业时的一些经典排序算法也忘差不多了,所以刚好一起再学习一遍. 除了冒泡.插入.选择这几个复杂度O(n^2)的基本排序算法,希尔.归并.快速.堆排序,多多少少还有些晦涩难懂,幸好又博客园大神dreamcatcher-cx都总结成了图解,一步步很详细,十分感谢. 而且就时间复杂度来说,这几种算法到底有什么区别呢,刚好做了下测试. 代码参考: http://yansu.org/2015/09/07/sort-algorithms.html //: basic_so…

一,CFAR基础知识介绍 简介 恒虚警检测技术是指雷达系统在保持虚警概率恒定条件下对接收机输出的信号与噪声作判别以确定目标信号是否存在的技术. 前提 由于接收机输出端中肯定存有噪声(包括大气噪声.人为噪声.内部噪声和杂波等),而信号一般是叠加在噪声上的.这就需要在接收机输出的噪声或信号加噪声条件下,采用检测技术判别是否有目标信号. 误差概率 任何形式的判决必然存在着两种误差概率:发现概率和虚警概率.当接收机输出端存在目标回波信号,而判决时判为有目标的概率为Pd,判为无目标的概率为1-Pad.当接…

前言 在机器学习经典算法中,决策树算法的重要性想必大家都是知道的.不管是ID3算法还是比如C4.5算法等等,都面临一个问题,就是通过直接生成的完全决策树对于训练样本来说是“过度拟合”的,说白了是太精确了.由于完全决策树对训练样本的特征描述得“过于精确” ,无法实现对新样本的合理分析, 所以此时它不是一棵分析新数据的最佳决策树.解决这个问题的方法就是对决策树进行剪枝,剪去影响预测精度的分支.常见的剪枝策略有预剪枝(pre -pruning)技术和后剪枝(post -pruning )技术两种.预剪…

[APIO2019] [LOJ 3145] 桥梁(分块+并查集)(有详细注释) 题面 略 分析 考试的时候就感觉子任务4是突破口,结果却写了个Kruskal重构树,然后一直想怎么在线用数据结构维护 实际上是离线算法.考虑只有查询的时候.我们可以离线对查询的权值从大到小排序,边也按边权从大到小排序,然后对于权值比询问大的边,把边两端结点集合合并.答案就是查询点所在点集的大小.只需要用并查集维护,然后双指针扫描,由于一条边只会被加进去一次,时间复杂度为$ O(n\log n)$ 考虑有修改的情况.所…

前言 总括: 本文结合动图详细讲述了十大经典排序算法用Javascript实现的过程. 原文博客地址:十大经典排序算法 公众号:「菜鸟学前端」,回复「666」,获取一揽子前端技术书籍 人生有情泪沾衣,江水江花岂终极. 正文 读者自行尝试可以想看源码戳这,博主在github建了个库,读者可以Clone下来本地尝试.此博文配合源码体验更棒哦 这世界上总存在着那么一些看似相似但有完全不同的东西,比如雷锋和雷峰塔,小平和小平头,玛丽和马里奥,Java和Javascript....当年Javascript…

本文来用图文的方式详细讲解了Python十大经典排序算法 —— 插入排序.选择排序.快速排序.冒泡排序.归并排序.希尔排序.插入排序.桶排序.基数排序.计数排序算法,想要学习的你们,继续阅读下去吧,如果觉得不错的话,推荐给身边的朋友吧. 插入排序 思路 从第一个元素开始,该元素可以认为已经被排序: 取出下一个元素,在已经排序的元素序列中从后向前扫描: 如果该元素(已排序)大于新元素,将该元素移到下一位置: 重复步骤3,直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置: 将新元素插入到该位置: 重复步…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 我特地把PageRank作为[十大经典数据挖掘算法]系列的收尾篇,是因为本人是Google脑残粉.因了PageRank而Google得以成立,因了Google而这个世界变得好了那么一点点. 1. 引言 PageRank是Sergey Brin与Larry Page于1998年在WWW7会议上提出来的,用来解决链接分析中网页排名的问题.…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 极大似然 极大似然(Maximum Likelihood)估计为用于已知模型的参数估计的统计学方法.比如,我们想了解抛硬币是正面(head)的概率分布\(\theta\):那么可以通过最大似然估计方法求得.假如我们抛硬币\(10\)次,其中\(8\)次正面.\(2\)次反面:极大似然估计参数\(\theta\)值: \[ \ha…

利用α-β剪枝算法,对下图所示的博弈树进行搜索,搜索得到根节点选择的走步,以及没有必要进行评估的节点,并求出给出在何处发生了剪枝,以及剪枝的类型(属于α剪枝还是β剪枝). 注:□表示MIN节点:○表示MAX节点 public interface Interface{ public void getStrategy(String InputFile); } import java.util.*; import java.io.*; public class AlphaBeta implements…

经典排序算法 – 插入排序Insertion sort  插入排序就是每一步都将一个待排数据按其大小插入到已经排序的数据中的适当位置,直到全部插入完毕. 插入排序方法分直接插入排序和折半插入排序两种,这里只介绍直接插入排序,折半插入排序留到“查找”内容中进行.   图1演示了对4个元素进行直接插入排序的过程,共需要(a),(b),(c)三次插入. 以下代码仅供参考,欢迎指正 /// <summary> /// 插入排序 /// </summary> /// <param na…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 朴素贝叶斯(Naïve Bayes)属于无监督学习的一种,实现简单,没有迭代,学习效率高,在大样本量下会有较好的表现.但因为假设太强--假设特征条件独立,在输入向量的特征条件有关联的场景下并不适用. 1. 朴素贝叶斯算法 朴素贝叶斯分类器的主要思路:通过联合概率\(P(x,y) = P(x|y) P(y)\)建模,运用贝叶斯定理求解后…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 引言 k-means与kNN虽然都是以k打头,但却是两类算法--kNN为监督学习中的分类算法,而k-means则是非监督学习中的聚类算法:二者相同之处:均利用近邻信息来标注类别. 聚类是数据挖掘中一种非常重要的学习流派,指将未标注的样本数据中相似的分为同一类,正所谓"物以类聚,人以群分"嘛.k-means是聚类算法中最…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 引言 顶级数据挖掘会议ICDM于2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法:C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naïve Bayes与 CART. 以前看过关于这些数据挖掘算法,但对背后数学原理未做过多探究,因而借此整理以更深入地理解这些算…