什么也不想说,现在直接上封装的方法: using System; using System.Collections.Concurrent; using System.Collections.Generic; namespace 算法 { /// <summary> /// Dijkstra /// 迪杰斯特拉算法 /// </summary> public class Dijkstra : ICloneable { /// <summary>节点集合</summa

在图论中,求MST的Prim算法和求最短路的Dijskra算法非常像.可是我一直都对这两个算法处于要懂不懂的状态,现在,就来总结一下这两个算法. 最小生成树(MST)—Prim算法: 算法步骤: •将顶点集V分成两个集合A和B,其中集合A表示目前已经在MST中的顶点,而集合B则表示目前不在MST中的顶点. •寻找与集合A连通的最短的边(u,v),将这条边加入最小生成树中.(此时,与(u,v)相连的顶点,不妨设为Bi,也应加入集合A中. •重复第二步,直至集合B为空集. 正确性证明: 1.由归纳法

思想:每次找到离原点最近的顶点,以这个点为中心扩展松弛,更新其余点到原点的最短路径. 注意:if(e[u][v]>x)e[u][v]=x; book[ ]数组标记最短路程的顶点集合 #include<algorithm> #include<stdio.h> #include<string.h> #include<iostream> #define N 1000+5 using namespace std; //单元最短路径(x到任意一点的最短路径) i

声明:图片及内容基于:https://www.bilibili.com/video/BV16C4y1H7Zc?from=articleDetail 最短路径 Dijkstra算法 原理 数据结构 核心代码 findMinDist() int MGraph::findMinDist(){ int length=INFINIT; for(int i=0;i<vertexNum;i++){ if(s[i]==0){ if(length>dist[i]&&dist[i]!=0&

Fence Loops题解 The fences that surround Farmer Brown's collection of pastures have gotten out of control. They are made up of straight segments from 1 through 200 feet long that join together only at their endpoints though sometimes more than two fenc

T2 洞穴zaw [问题描述] 在 Byte 山的山脚下有一个洞穴入口. 这个洞穴由复杂的洞室经过隧道连接构成. 洞穴的入口是 1 号点.两个洞室要么就通过隧道连接起来,要么就经过若干隧道间接的相连. 现在决定组织办一个'King's of Byteotia Cup' 比赛. 参赛者的目标就是任意选择一条路径进入洞穴并尽快出来即可. 一条路径必须经过除了 1 之外还至少要经过其他一个洞室.一条路径中一个洞不能重复经过(除了 1 以外),类似的一条隧道也不能重复经过. 一个著名的洞穴探险家 Byt

前言 在学习过JML规格描述语言之后,本单元进行了UML(Unified Modeling Language)的学习.和JML单纯用语言描述的形式不同,UML通过可视化的图形形式,对一系列有关类的元素进行抽象化建模,帮助开发者更高效地理解大规模.复杂系统的模型,这对于理清对象之间的关系.设计对象的架构具有重要的意义. 在本单元的学习中,主要包括StartUML工具的使用以及对UML文件的解析,主要目的都是让我们更深入地了解各种元素的结构和组织方式,以及检验模型有效性的原则.StartUML是一款

JML简介及相关工具链使用 1.JML规格描述语言介绍 本单元学习的内容是JML规格描述语言.我们知道,面向对象方法是一个抽象过程,需求者仅需关注方法的规格.规格是对一个方法/类/程序的外部可感知行为(语义)的抽象表示,内部细节无需在规格中表示 , 同时需保证规格实现的无二义性.JML规格描述语言使用javadoc注释的方式,为严格的程序设计提供了一套行之有效的方法. JML每行都以@起头.有两种注释方式,行注释和块注释.其中行注释的表示方式为 //@annotation ,块注释的方式为 /*

六度分离 Time Limit: 5000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 5411    Accepted Submission(s): 2195 Problem Description 1967年,美国著名的社会学家斯坦利·米尔格兰姆提出了一个名为“小世界现象(small world phenomenon)”的著名假说,大意是说,任何2个素不相识的人中

////#include<stdio.h> ////#include<string.h> ////#include<queue> ////#include<algorithm> ////using namespace std; ////const int INF=0x3f3f3f3f; ////const int MAXN=110; ////const int MAXM=20010; ////int top,vis[MAXN],dis[MAXN],head[

最短路 Time Limit : 5000/1000ms (Java/Other)   Memory Limit : 32768/32768K (Java/Other) Total Submission(s) : 82   Accepted Submission(s) : 51 Problem Description 在每年的校赛里,所有进入决赛的同学都会获得一件很漂亮的t-shirt.但是每当我们的工作人员把上百件的衣服从商店运回到赛场的时候,却是非常累的!所以现在他们想要寻找最短的从商店到赛

一 哈夫曼树 1.1 基本概念 算法思想 贪心算法(以局部最优,谋求全局最优) 适用范围 1 [(约束)可行]:它必须满足问题的约束 2 [局部最优]它是当前步骤中所有可行选择中最佳的局部选择 3 [不可取消]选择一旦做出,在算法的后面步骤中,就无法再改变. 示例 [树论:最优(二叉)数=带权路径最短的树] 哈夫曼(树)编码 [图论:最小(代价)生成树] 普里姆算法(Prim)(加点法,归并点) 克鲁斯卡尔(Kruskal)算法(加边法,归并边) [图论:单源最短路径=从某一结点出发至其他结点的

B树 1. 简介 在之前我们学习了红黑树,今天再学习一种树--B树.它与红黑树有许多类似的地方,比如都是平衡搜索树,但它们在功能和结构上却有较大的差别. 从功能上看,B树是为磁盘或其他存储设备设计的,能够有效的降低磁盘的I/O操作数,因此我们经常看到有许多数据库系统使用B树或B树的变种来储存数据结构:从结构上看,B树的结点可以有很多孩子,从数个到数千个,这通常依赖于所使用的磁盘的单元特性. 如下图,给出了一棵简单的B树. 从图中我们可以发现,如果一个内部结点包含n个关键字,那么结点就有n+1个孩

Paxos算法在分布式领域具有非常重要的地位.但是Paxos算法有两个比较明显的缺点:1.难以理解 2.工程实现更难. 网上有很多讲解Paxos算法的文章,但是质量参差不齐.看了很多关于Paxos的资料后发现,学习Paxos最好的资料是论文<Paxos Made Simple>,其次是中.英文版维基百科对Paxos的介绍.本文试图带大家一步步揭开Paxos神秘的面纱. Paxos是什么 Paxos算法是基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法,是目前公认的解决分布式一致性问题最有效的算法之一

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚

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以前看过kmp算法,当时接触后总感觉好深奥啊,抱着数据结构的数啃了一中午,最终才大致看懂,后来提起kmp也只剩下“奥,它是做模式匹配的”这点干货.最近有空,翻出来算法导论看看,原来就是这么简单(先不说程序实现,思想很简单). 模式匹配的经典应用:从一个字符串中找到模式字串的位置.如“abcdef”中“cde”出现在原串第三个位置.从基础看起 朴素的模式匹配算法 A:abcdefg  B:cde 首先B从A的第一位开始比较,B++==A++,如果全部成立,返回即可:如果不成立,跳出,从A的第二位开

最近在github上看到一个很有趣的项目,通过文本训练可以让计算机写出特定风格的文章,有人就专门写了一个小项目生成汪峰风格的歌词.看完后有一些自己的小想法,也想做一个玩儿一玩儿.用到的原理是深度学习里的循环神经网络,无奈理论太艰深,只能从头开始开始慢慢看,因此产生写一个项目的想法,把机器学习和深度学习里关于分类的算法整理一下,按照原理写一些demo,方便自己也方便其他人.项目地址:https://github.com/LiuRoy/classfication_demo,目前实现了逻辑回归和神经网

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