前言 最大流问题是网络优化中典型的问题,用形象的语言来描述就是在满足容量约束的前提下将尽可能多的流从源节点(始点)到汇节点(终点).解决此问题的经典方法很多,本文介绍广为人熟知的Ford-Fulkerson算法,来解决最大流问题.尽管网上关于此问题的文章多如牛毛,但笔者希望结合自己学习过程中对算法的理解,给予算法最清晰的介绍,希望对大家有帮助.(笔者曾尝试使用java来实现,但最终因用java实现和使用图太麻烦了,又不想重新用python来实现,故放弃,以后的实现估计会采用python而不是ja

第一题:按顾客访问猪圈的顺序依次构图(顾客为结点),汇点->第一个顾客->第二个顾客->...->汇点 //第一道网络流 //Ford-Fulkerson //Time:47Ms Memory:276K #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdio> #include<algorithm> #include<queue> using namespace std;

(转载)FM算法 https://zhuanlan.zhihu.com/p/33184179

转载自http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2011/12/10/2282943.html 一致性Hash算法背景 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院的Karger等人在解决分布式Cache中提出的,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似.一致性哈希修正了CARP使用的简单哈希算法带来的问题,使得DHT可以在P2P环境中真正得到应用. 但现在一致性hash算法在分布式系统中也得到了广泛应用,研究过memcach

近期一直在学习利用FPGA完成算法的定点运算,转载些相关的博客方面回顾查找.本博文原文链接为:https://blog.csdn.net/u013989284/article/details/78998035 将图像处理的算法转换为FPGA系统设计的过程称为算法映射,CPU并行算法的实现与FPGA并行算法的实现是有一定区别的.  1.算法系统结构 图像处理算法主要有两种设计结构:流水线结构和并行阵列结构. 1.1 流水线结构 在我看来,流水线结构和我们之前所理解的CPU的串行结构还是有一定区别的

声明:作者:会心一击 出处:http://www.cnblogs.com/lijingchn/ 本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,否则保留追究法律责任的权利. 1. K-NN算法简介 K-NN算法 ( K Nearest Neighbor, K近邻算法 ), 是机器学习中的一个经典算法, 比较简单且容易理解. K-NN算法通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离, 然后选取 K (K>=1) 个距离最近的邻居进行分类或者回归.

转载地址:http://www.cnblogs.com/scau20110726/archive/2012/11/18/2776124.html 粗略讲讲SPFA算法的原理,SPFA算法是1994年西安交通大学段凡丁提出 是一种求单源最短路的算法 算法中需要用到的主要变量 int n;  //表示n个点,从1到n标号 int s,t;  //s为源点,t为终点 int d[N];  //d[i]表示源点s到点i的最短路 int p[N];  //记录路径(或者说记录前驱) queue <int>

本文原创:http://www.cnblogs.com/BigBallon/p/3816890.html只为了记录学习,不为抄袭!http://www.felix021.com/blog/read.php?2040 对于Manacher算法,主要的作用是用来求一个字符串的最长回文子串.这个算法的时间复杂度书线性的,即O(n)下面我分两个部分来讲1)预处理这个算法的精妙之处在于巧妙地避免了考虑回文子串的长度是奇数还是偶数(如果你还不知道什么是回文数,回文串,请自行baidu)在Manacher算法

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

FPGA设计算法依次需要完成MATLAB浮点仿真 MATLAB定点仿真 verilogHDL定点运算以及数据对比的流程.其中浮点到定点的转换尤为重要,需要在数据表示范围和精度之间做出权衡.另外掌握定点运算规则是硬件实现算法的前提.这篇博文介绍了在用FPGA设计实现算法中的一些基础知识,比较全面. 介绍 FPGA是纯粹的硬件设计,当进行算法设计时,Verilog综合后的就是硬件逻辑电路.因此,进行算法设计时,算法设计中需要表示的数字用到的小数.符号.无穷大.整数.浮点数等等对应硬件来说都是一串0和

http://www.atool.org/hash.php 一.MD5哈希加密算法 MD5即Message-Digest Algorithm 5(信息-摘要算法 5),用于确保信息传输完整一致.是计算机广泛使用的散列算法之一(又译摘要算法.哈希算法),主流编程语言普遍已有MD5实现. 将数据(如汉字)运算为另一固定长度值,是散列算法的基础原理,MD5的前身有MD2.MD3和MD4. MD5一度被广泛应用于安全领域.但是由于MD5的弱点被不断发现以及计算机能力不断的提升,现在已经可以构造两个具有相

学习内容: CART树 算法原理 损失函数 分裂结点算法 正则化 对缺失值处理 优缺点 应用场景 sklearn参数 转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/58221959 CART树 算法分类与回归树的英文是Classfication And Regression Tree,缩写为CART.CART算法采用二分递归分割的技术将当前样本集分为两个子样本集,使得生成的每个非叶子节点都有两个分支.非叶子节点的特征取值为True和False,左分支取值为True,右分支取值为

学习内容: 前向分布算法 负梯度拟合 损失函数 回归 二分类,多分类 正则化 优缺点 sklearn参数 应用场景 转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/58105824 GBDT是一种采用加法模型(即基函数的线性组合)与前向分步算法并以决策树作为基函数的提升方法.通俗来说就是,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论加起来形成最终答案. 一.前向分步算法(考虑加法模型) 要理解GBDT算法,得先来了解一下什么是前向分步算法.下面一起来瞧瞧. 加法模型是这样的:  (就是基

原文链接: http://www.opencv.org.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=34096   找圆算法((HoughCircles)总结与优化 Opencv内部提供了一个基于Hough变换理论的找圆算法,HoughCircle与一般的拟合圆算法比起来,各有优势:优势:HoughCircle对噪声点不怎么敏感,并且可以在同一个图中找出多个圆:反观拟合圆算法,单纯的拟合结果容易受噪声点的影响,且不支持一个输入中找多个圆 缺点:原始的Hough变换找圆,计算量

本文转自:http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-drools/ RETE算法是大多数规则引擎采用的一种模式匹配算法,比如开源的Drools引擎,就是改进了RETE算法实现.上午发现这篇文章描述的比较清晰易懂,对我这个初学者很有帮助,故收藏细品. 在 AI 领域,产生式系统是一个很重要的理论.产生式推理分为正向推理和逆向推理产生式,其规则的一般形式是:IF 条件 THEN 操作.rete 算法是实现产生式系统中正向推理的高效模式匹配算

原文连接:http://blog.csdn.net/u014380165/article/details/71667916, 大神"AI之路”有很多经典的总结,推荐前往..   论文:Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks 论文链接:https://arxiv.org/abs/1611.05431 这是一篇发表在2017CVPR上的论文,介绍了ResNet网络的升级版:ResNeXt.下面介绍我看这篇论文时候做的笔

原文连接:http://blog.csdn.net/u014380165/article/details/75142664 参考连接:http://blog.csdn.net/u012938704/article/details/53468483 本文这里仅当学习笔记使用,具体细节建议前往原文细度. 论文:Densely Connected Convolutional Networks 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf 代码的github链接:h

k-mer是指将reads分成包含k个碱基的字符串,一般长短为m的reads可以分成m-k+1个k-mers.举个例子吧,为了简化,有这么个reads(当然实际比这个长):AACTGACTGA.如果k-mer的k为3的话,我们可以将其切割为AAC ACT CTG TGA GAC ACT CTG TGA.我们将这些k-mers放入计算机中拼接,假设第一个为TGA ,那么下一个应该为GA-,.…… TGA GAC ACT CTG TG ???? 基于这样的思路,我们很快就发现了问题,下一个点可能有很

出处:http://blog.csdn.net/niushuai666/article/details/7002823 AC自动机简介:  首先简要介绍一下AC自动机:Aho-Corasick automation,该算法在1975年产生于贝尔实验室,是著名的多模匹配算法之一.一个常见的例子就是给出n个单词,再给出一段包含m个字符的文章,让你找出有多少个单词在文章里出现过.要搞懂AC自动机,先得有字典树Trie和KMP模式匹配算法的基础知识.KMP算法是单模式串的字符匹配算法,AC自动机是多模式

到某个节点最近距离                  最短路径当前节点的父节点 完整代码 #include <iostream> #include <string> #include <utility> #include <vector> #include <deque> #include <boost/graph/adjacency_list.hpp> //A*寻路算法 #include <boost\graph\astar_

机器学习十大算法之一:EM算法.能评得上十大之一,让人听起来觉得挺NB的.什么是NB啊,我们一般说某个人很NB,是因为他能解决一些别人解决不了的问题.神为什么是神,因为神能做很多人做不了的事.那么EM算法能解决什么问题呢?或者说EM算法是因为什么而来到这个世界上,还吸引了那么多世人的目光. 我希望自己能通俗地把它理解或者说明白,但是,EM这个问题感觉真的不太好用通俗的语言去说明白,因为它很简单,又很复杂.简单在于它的思想,简单在于其仅包含了两个步骤就能完成强大的功能,复杂在于它的数学推理涉及到比