一.简介 SciPy 是一个开源的 Python 算法库和数学工具包.Scipy 是基于 Numpy 的科学计算库,用于数学.科学.工程学等领域,很多有一些高阶抽象和物理模型需要使用 Scipy.SciPy 包含的模块有最优化.线性代数.积分.插值.特殊函数.快速傅里叶变换.信号处理和图像处理.常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算. 1 安装 下载对应的版本号 numpy+mkl:地址 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy sci

1.python中主要存在四种命名方式: object #公用方法 _object #半保护                  #被看作是“protect”,意思是只有类对象和子类对象自己能访问到这些变量,                   在模块或类外不可以使用,不能用’from module import *’导入.                 #__object 是为了避免与子类的方法名称冲突, 对于该标识符描述的方法,父                   类的方法不能轻易地被子类

--------------------------数据结构 --------------------数据结构分 线性数据结构给非线性数据结构 数据和结合 线性表(顺序存储方式)特点:有且仅有一个开始结点和一个终结结点, 内部任意结点均只有一个前驱结点和一个后继结点,且具备增删改查的功能 线性表的顺数存储 :数组 线性表链式存储:单链表栈 堆栈 数据 遵循后进先出 LIFO 规则 入口 称为 栈顶(栈顶元素) 底部称为 栈底(栈底元素) 把数据添加到堆栈中 叫做进栈操作 从栈中吧数据取出来称为退

最近在用Matlab处理图像,现在要做的是将其用C++语言进行翻译,由于要进行大量的矩阵计算,就研究了一下可以进行矩阵计算的开源库,详细的介绍可以参照http://my.oschina.net/cvnote/blog/165340,我从中选择了Eigen进行了一番学习,现在对里面一些基础知识做一下小结.以下内容可以看做它官方在线文档的一个学习笔记,粗略看看还是感觉很强大的,而且由于只包含头文件,方便跨平台使用,打算去使用一下.详细内容可以参照官方文档:http://eigen.tuxfamily

相关介绍:  根据树的特性可知,连通图的生成树是图的极小连通子图,它包含图中的全部顶点,但只有构成一棵树的边:生成树又是图的极大无回路子图,它的边集是关联图中的所有顶点而又没有形成回路的边.  一个有n个顶点的连通图的生成树只有n-1条边.若有n个顶点而少于n-1条边,则是非连通图(将其想成有n个顶点的一条链,则其为连通图的条件是至少有n-1条边):若多于n-1条边,则一定形成回路.值得注意的是,有n-1条边的生成子图,并不一定是生成树.此处,介绍一个概念.网:指的是边带有权值的图.  在一个网

  常用的图的存储结构主要有两种,一种是采用数组链表(邻接表)的方式,一种是采用邻接矩阵的方式.当然,图也可以采用十字链表或者边集数组的方式来进行表示,但由于不常用,为此,本博文不对其进行介绍. 邻接矩阵   邻接矩阵采用一个n*n的二维数组来进行表示(假设该二维数组为a),其中n表示的是图中节点的数目.当数组a[i][j]=1时,表示节点i有指向节点j的边.a[x][z]=0表示节点x没有指向节点z的边.因此,我们可以知道,对于无向图而言,领接矩阵为一个对称矩阵.其举例如下:   从中我们可以

读数据结构与算法分析 坑!待填! 若干定义 一个图G = (V , E)由顶点集V和边集E组成,每条边就是一个点对 如果点对是有序的,那么就叫做有向图 边可能还具有第三种成分,权值 无向图种从每个顶点到其他每个顶点都存在至少一天路径,则称为图是连通的.具有这样性质的有向图称为强连通,如果不是强连通的,但它的基础图是连通的,则称为弱连通 图的表示 领接矩阵 - 使用一个二维数组表示 - 对于每条边(u,v),置A[u][v] = 1; 邻接表 - 用一个表来储存这个顶点的所有邻接点 - 使用一个数

                                             Treasure Exploration 复见此题,时隔久远,已忘,悲矣! 题意:用最少的机器人沿单向边走完(覆盖)全部的点.典型的最小路径覆盖,如果不懂二分图匹配可以参考:二分图大讲堂 先用floyd传递闭包,再求最大匹配,最小路径覆盖=V-最大二分匹配(最小点覆盖).为什么要用floyd传递闭包呢,每个点可以被多个机器人走过,博主就是这里没考虑到.. 我记得这个题是写过博客的....//领接矩阵匈牙利算

Warm up 虽然网上题解这么多,感觉写下来并不是跟别人竞争访问量的,而是证明自己从前努力过,以后回头复习参考! 题意:n个点由m条无向边连接,求加一条边后桥的最少数量. 思路:如标题,tarjan算法求出所有的桥,然后连通的缩成点,用桥连接这些点,很容易发现这是一颗生成树,我们再加一条边必然成环,要使得桥的数量最少,就得使得这个环中的边最多.于是找这棵树最长的一条链.即树的直径.然后桥的数量减去直径既是答案.为什么不用加一呢,因为加的那条边使得成环不算桥. 总结:此题做了两天,如果全力去做的

题目链接:https://vjudge.net/problem/HDU-2732 Leapin' Lizards Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 3231    Accepted Submission(s): 1326 Problem Description Your platoon of wandering lizard

哈哈哈哈,我就知道这道题目再扔给我,我还是不会,就是这么菜,哈哈哈 一开始官方题解就没搞懂-然后就看了一下别人的代码,水水过就算了.今天拿到-GG: 题意: 一开始,有一张原图,有一条长度为n的链. 节点i和i+1之间有长度为1的边. 现在又新加了3条边, 每条边长度都是1. 给出m个询问, 每次询问两点之间的最短路. 然后让你算出对于每组数据, 输出一个整数S=(∑i=1mi⋅zi) mod (109+7), 其中zi表示第i 组询问的答案. 官方题解: 你可以选择分类讨论, 但是估计可能会写

前两天去听了一下搞代数几何的Dino Lorenzini在交大的两场讲座(“On Laplacian Of Graphs and Generalization”,“Riemann-Roch Theorem for graphs and generalizations”),在此将笔记整理一下.$\newcommand \diag{\mathrm{diag}} \newcommand\Z{\mathbb{Z}} \newcommand\Pic{\mathrm{Pic}} \newcommand\im

网络流的基本概念跟算法原理我是在以下两篇博客里看懂的,写的非常好. http://www.cnblogs.com/ZJUT-jiangnan/p/3632525.html http://www.cnblogs.com/zsboy/archive/2013/01/27/2878810.html 网络流有四种算法, 包括 Edmond-Karp(简称EK), Ford-Fulkerson(简称FF), dinic算法以及SAP算法. 下面我会写出前三种算法的矩阵跟邻接表的形式, 对于第四种以后有必要

1.图的简单实现方法——邻接矩阵 表示图的一种简单的方法是使用一个一维数组和一个二维数组,称为领接矩阵(adjacent matrix)表示法. 对于每条边(u,v),置A[u,v]等于true:否则,数组的元素就是false.如果边有一个权,那么可以置A[u][v]等于该权,而使用一个很大或者很小的权来标记不存在的边.虽然这样表示非常简单,但是,它的空间需求则为θ(|V|2),如果图的边不是很多,那么这种表示的代价就太大了.若图是稠密(dense)的:|E|=θ(|V|2),则领接矩阵是合适的

链接:https://ac.nowcoder.com/acm/contest/882/D来源:牛客网 Given a vertex-weighted graph with N vertices, find out the K-th minimum weighted clique. A subset of vertices of an undirected graph is called clique if and only if every two distinct vertices in th

  丘比特的烦恼 题目描述 Description 随着社会的不断发展,人与人之间的感情越来越功利化.最近,爱神丘比特发现,爱情也已不再是完全纯洁的了.这使得丘比特很是苦恼,他越来越难找到合适的男女,并向他们射去丘比特之箭.于是丘比特千里迢迢远赴中国,找到了掌管东方人爱情的神--月下老人,向他求教. 月下老人告诉丘比特,纯洁的爱情并不是不存在,而是他没有找到.在东方,人们讲究的是缘分.月下老人只要做一男一女两个泥人,在他们之间连上一条红线,那么它们所代表的人就会相爱--无论他们身处何地.而丘比特

题目描述: 班上有 N 名学生.其中有些人是朋友,有些则不是.他们的友谊具有是传递性.如果已知 A 是 B 的朋友,B 是 C 的朋友,那么我们可以认为 A 也是 C 的朋友.所谓的朋友圈,是指所有朋友的集合. 给定一个 N * N 的矩阵 M,表示班级中学生之间的朋友关系.如果M[i][j] = 1,表示已知第 i 个和 j 个学生互为朋友关系,否则为不知道.你必须输出所有学生中的已知的朋友圈总数. 示例 1: 输入: [[1,1,0], [1,1,0], [0,0,1]] 输出: 2 说明:

22-5-13 seminar上和大家分享了这篇文章 [0]Graph few-shot learning via knowledge transfer 起因是在MLNLP的公众号上看到了张初旭老师讲的小样本图学习,虽然没看到录像,但是把ppt下下来研究了一下.所以本文中出现的图片许多都是张老师ppt中的图,在张老师的主页上能够找到的这份PPT. 前置知识 图与图表示学习 首先,老生常谈的,自然界中有许多的图数据和应用,包括社交的,安全的,医学的,化学的等等等等. 其中一种方法称为图表示学习,通

记录一下,论文建模对话结构和时序动态来联合预测谣言立场和真实性及其代码复现. 1 引言 之前的研究发现,公众对谣言消息的立场是识别流行的谣言的关键信号,这也能表明它们的真实性.因此,对谣言的立场分类被视为谣言真实性预测的重要前置步骤,特别是在推特对话的背景下. 1.1 建模推特对话结构 一些先进的谣言立场分类方法试图模拟Twitter对话的序列属性或时序属性.在本文中,我们提出了一个基于结构属性的新视角:通过聚合相邻推文的信息来学习推文表示. 直观地看,一条推文在对话束中的邻居比更远的邻居更有信

本文主要是对红宝书(第八版)第五章中给出的透视投影矩阵和正交投影矩阵做一个简单推导.投影矩阵的目的是:原始点P(x,y,z)对应后投影点P'(x',y',z')满足x',y',z'∈[-1,1]. 一.透视投影                                                                                                                     下图为透视投影的视锥体: 注:上图中忘了标注了,远裁剪平

题目链接 https://www.nowcoder.com/practice/9b4c81a02cd34f76be2659fa0d54342a?tpId=13&tqId=11172&tPage=1&rp=1&ru=/ta/coding-interviews&qru=/ta/coding-interviews/question-ranking 题意 输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字,例如,如果输入如下4 X 4矩阵: 1 2 3 4 5 6