目录 一.Floyd算法 二.Floyd算法的应用 1. 传递闭包 例1:P2881 [USACO07MAR]排名的牛Ranking the Cows 例2:P2419 [USACO08JAN]牛大赛Cow Contest 2.快速求出多源最短路 例1:P1522 牛的旅行 Cow Tours 3.解决双权值问题 例1:P1119 灾后重建 一.Floyd算法 如何求任意两点最短路?我们可以运行n次SPFA或Dijkstra求得, 而Floyd算法能在\(O(N^3)\)的时间复杂度内求出图中任

Cow Contest Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 5989   Accepted: 3234 Description N (1 ≤ N ≤ 100) cows, conveniently numbered 1..N, are participating in a programming contest. As we all know, some cows code better than others

Floyed算法(实际是动态规划问题) 问题:权值矩阵matrix[i][j]表示i到j的距离,如果没有路径则为无穷 求出权值矩阵中任意两点间的最短距离 分析:对于每一对定点u,v看是否存在一个点w使从u到w再到v的路径长度比已知路径短 如果有则更新从u到w的距离 参考网页 1:不用状态压缩的动态规划算法: 状态定义:d[1][i][j]表示以1作为媒介时从i到j的最短距离 d[2][i][j]表示以1,2中的点作为媒介时从i到j的最短距离 …… d[n][i][j]表示以1,2, ……n中的点

题目链接:http://poj.org/problem?id=3259 题目大意:一个图,有n个顶点,其中有m条边是双向的且权值为为正,w条边是单向的且权值为负,判断途中是否存在负环,如果有输出YES,没有输出NO. Sample Input 2 3 3 1 1 2 2 1 3 4 2 3 1 3 1 3 3 2 1 1 2 3 2 3 4 3 1 8 Sample Output NO YES 解题思路:套用Bellman_Ford算法判断图是否存在负环具体详见代码: #include<iost

本篇博客为著名的 RAFT 一致性算法论文的中文翻译,论文名为<In search of an Understandable Consensus Algorithm (Extended Version)>(寻找一种易于理解的一致性算法). Raft 是一种用来管理日志复制的一致性算法.它和 Paxos 的性能和功能是一样的,但是它和 Paxos 的结构不一样:这使得 Raft 更容易理解并且更易于建立实际的系统.为了提高理解性,Raft 将一致性算法分为了几个部分,例如领导选取(leader

for(int k=1;k<=n;k++) for(int i=1;i<=n;i++) for(int j=1;j<=k;j++) if(f[i][k]+f[k][j]<f[i][j]) f[i][j]=f[i][k]+f[k][j]; 以上为floyed的基础模板.Floyed算法,用来计算这个图上任意点对间的距离,3重循环,简单思考便知道,k表示要i - k和k - j去尝试更新i – j. Floyed算法最神奇的地方在于k循环的位置,为什么要放在最外层而不是最内层,简单思索

CVPR2020行人重识别算法论文解读 Cross-modalityPersonre-identificationwithShared-SpecificFeatureTransfer 具有特定共享特征变换的跨模态行人重识别 摘要: 跨模态行人重识别对智能视频分析是一个难点,而又关键的技术.过去的研究主要集中在,将嵌入式不同模态放到同一个特征空间中,来训练常用的表现形式.但是,仅仅训练这些常用的特性,意味着会丢失大量的信息,降低特征显著性的上限. 本文中,通过推荐一个新的特定跨模态特征转换算法(称为c

DWA(动态窗口)算法是用于局部路径规划的算法,已经在ROS中实现,在move_base堆栈中:http://wiki.ros.org/dwa_local_planner DWA算法第一次提出应该是1997年,发在了<IEEE Robotics and Automation Magazines>上 路径规划算法主要包括全局路径规划和局部路径规划.局部路径规划主要用于动态环境下的导航和避障,对于无法预测的障碍物DWA算法可以较好地解决.DWA算法的优点是计算负复杂度较低,由于考虑到速度和加速度的

#include<iostream>#include<cstdio>int v,e,n; //v是顶点数,e是条数int v1[101][101],path[101][101]; using namespace std; void input(int n){ int max=99999; int x; for(int i=1;i<=n;i++) for(int j=1;j<=n;j++) { cin>>x; if(x!=0) v1[i][j]=x; else

这篇博客主要是讲下我在阅读ssd论文时对论文的理解,并且自行使用pytorch实现了下论文的内容,并测试可以用. 开篇放下论文地址https://arxiv.org/abs/1512.02325,可以自行参考论文. 接着放下我使用pytorch复现的版本地址https://github.com/acm5656/ssd_pytorch,如果这篇博客或者代码有帮到你,麻烦给个星哈. 代码解读的博客链接如下https://www.cnblogs.com/cmai/p/10080005.html,欢迎大

图结构练习——最短路径 Time Limit: 1000 ms            Memory Limit: 65536 KiB Submit Statistic Discuss Problem Description 给定一个带权无向图,求节点1到节点n的最短路径. Input 输入包含多组数据,格式如下. 第一行包括两个整数n m,代表节点个数和边的个数.(n<=100) 剩下m行每行3个正整数a b c,代表节点a和节点b之间有一条边,权值为c. Output 每组输出占一行,仅输出从

Cow Contest POJ - 3660 :http://poj.org/problem?id=3660   参考:https://www.cnblogs.com/kuangbin/p/3140837.html   题意: n头牛,有m对牛进行了比赛,现在告诉你每队牛比赛的结果,A胜B,问有几头牛的排名可以确定. 思路: 题目给出了m对的相对关系,求有多少个排名是确定的. 使用floyed求一下传递闭包.如果这个点和其余的关系都是确定的,那么这个点的排名就是确定的. #include <al

以杭电2544题目为例 最短路 Problem Description 在每年的校赛里,全部进入决赛的同学都会获得一件非常美丽的t-shirt. 可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.所以如今他们想要寻找最短的从商店到赛场的路线.你能够帮助他们吗?   Input 输入包含多组数据. 每组数据第一行是两个整数N.M(N<=100.M<=10000).N表示成都的大街上有几个路口,标号为1的路口是商店所在地.标号为N的路口是赛场所在地,M则表示在成都有几条路.

是真懂还是假懂? Floyed算法:是最短路径算法可以说是最慢的一个. 原理:O(n^3)的for循环,对每一个中间节点k做松弛(寻找更短路径): 但它适合算多源最短路径,即任意两点间的距离. 但spfa,迪杰斯特拉就只能算一个点到其他任一点的最短路径.   关键在于,我们真的真正理解floyed吗?   就是因为它太短了,以至于我们有些人(神仙除外)看代码后看到这样一个语句:   d[i][j]=min(d[i][j],d[i][k]+d[k][j])   也就是说,对于每一个中转点k来说,进

最短路算法简单模板 一.floyed算法 首先对于floyed算法来说就是最短路径的动态规划解法,时间复杂度为O(n^3) 适用于图中所有点与点之间的最短路径的算法,一般适用于点n较小的情况. Floyed算法有三层循环,循环的层次先后顺序也是比较重要的,分别为k ,i,j:因为dis[k][i][j]代表的是i节点到j节点的最短路如果中间经过节点k的话dis[k][i][j] =dis[k-1][i][k]+dis[k-1][k][j]:否则dis[k][i][j] = dis[k-1][i]

在NOIP比赛中,如果出图论题最短路径应该是个常考点. 求解最短路径常用的算法有:Floyed算法(O(n^3)的暴力算法,在比赛中大概能过三十分) dijkstra算法 (堆优化之后是O(MlogE),再加些玄学优化一般就是正解了,100分做法) SPFA算法  ( 个人是不建议学习的,在NOIP提高组中出题人是故卡SPFA,它的复杂度是不确定的,它是基于ballman-Fold算法(O(N*E))的队列优化版) 这个应该都是比较简单的,直接上代码吧 dijkstra #include<ios

http://www.2cto.com/kf/201109/105758.html 算法大全(C,C++)一. 数论算法 1．求两数的最大公约数function gcd(a,b:integer):integer;beginif b=0 then gcd:=aelse gcd:=gcd (b,a mod b);end ; 2．求两数的最小公倍数function lcm(a,b:integer):integer;beginif a<b then swap(a,b);lcm:=a;while lcm

垃圾回收的瓶颈 传统分代垃圾回收方式,已经在一定程度上把垃圾回收给应用带来的负担降到了最小,把应用的吞吐量推到了一个极限.但是他无法解决的一个问题,就是Full GC所带来的应用暂停.在一些对实时性要求很高的应用场景下,GC暂停所带来的请求堆积和请求失败是无法接受的.这类应用可能要求请求的返回时间在几百甚 至几十毫秒以内,如果分代垃圾回收方式要达到这个指标,只能把最大堆的设置限制在一个相对较小范围内,但是这样有限制了应用本身的处理能力,同样也是不可 接收的. 分代垃圾回收方式确实也考虑了实时性要

垃圾回收的瓶颈 传统分代垃圾回收方式,已经在一定程度上把垃圾回收给应用带来的负担降到了最小,把应用的吞吐量推到了一个极限.但是他无法解决的一个问题,就是Full GC所带来的应用暂停.在一些对实时性要求很高的应用场景下,GC暂停所带来的请求堆积和请求失败是无法接受的.这类应用可能要求请求的返回时间在几百甚至几十毫秒以内,如果分代垃圾回收方式要达到这个指标,只能把最大堆的设置限制在一个相对较小范围内,但是这样有限制了应用本身的处理能力,同样也是不可接收的. 分代垃圾回收方式确实也考虑了实时性要求而

转自:http://blog.renren.com/blog/311453043/736944237 一.快速排序 void qsort(int x,int y) //待排序的数据存放在a[1]..a[n]数组中 {int h=x,r=y; int m=a[(x+y)>>1]; //取中间的那个位置的值 while(h<r) {while (a[h]<m) h++; //比中间那个位置的值小,循环直到找一个比中间那个值大的 while (a[r]>m) r--; //比中间那

  一.数论算法 1．求两数的最大公约数 2．求两数的最小公倍数 3．素数的求法 A.小范围内判断一个数是否为质数: B.判断longint范围内的数是否为素数(包含求50000以内的素数表): 二.图论算法 1．最小生成树 A.Prim算法: B.Kruskal算法:(贪心) 按权值递增顺序删去图中的边,若不形成回路则将此边加入最小生成树. 2.最短路径 A.标号法求解单源点最短路径: B.Floyed算法求解所有顶点对之间的最短路径: C. Dijkstra 算法: 3.计算图的传递闭包 4