背景 今天\(loj\)挂了,于是就有了闲情雅致来刷\(luogu\) 题面 洛谷P3387 [模板]缩点传送门 题意 给定一个\(n\)个点\(m\)条边有向图,每个点有一个权值,求一条路径,使路径经过的点权值之和最大.你只需要求出这个权值和. 允许多次经过一条边或者一个点,但是,重复经过的点,权值只计算一次. 思路 ~~点击获得更好的阅读体验~~ \(Kosaraju\)缩点+记忆化搜索 什么是\(Kosaraju\)缩点? 与\(Tarjan\)缩点的时间复杂度差不多,都是\(O(n+m)

atitit.细节决定成败的适合情形与缺点 1. 在理论界有两种观点:一种是"细节决定成败",另一种是"战略决定成败".1 1.1. 格局决定成败,方向决定成败 战略决定成败"1 1.2.   战略用的是望远镜,细节用的是显微镜.1 2. 只有战略正确,细节才会有意义.2 2.1. 只见树木,不见森林2 2.2. 对于一艘驶错了方向的航船来说,任何来风都是逆风,2 2.3. 南辕北辙的故事2 2.4. 大失误是战略,小失误是细节,战略错了回天无力,细节错了

ajax的优点 Ajax的给我们带来的好处大家基本上都深有体会,在这里我只简单的讲几点: 1.最大的一点是页面无刷新,在页面内与服务器通信,给用户的体验非常好. 2.使用异步方式与服务器通信,不需要打断用户的操作,具有更加迅速的响应能力. 3.可以把以前一些服务器负担的工作转嫁到客户端,利用客户端闲置的能力来处理,减轻服务器和带宽的负担,节约空间和宽带租用成本.并且减轻服务器的负担,ajax的原则是"按需取数据",可以最大程度的减少冗余请求,和响应对服务器造成的负担. 4.基于标准化的

给定一个有向图 G = (V, E) ,对于任意一对顶点 u 和 v,有 u --> v 和 v --> u,亦即,顶点 u 和 v 是互相可达的,则说明该图 G 是强连通的(Strongly Connected).如下图中,任意两个顶点都是互相可达的. 对于无向图,判断图是否是强连通的,可以直接使用深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS),从任意一个顶点出发,如果遍历的结果包含所有的顶点,则说明图是强连通的. 而对于有向图,则不能使用 DFS 或 BFS 进行直接遍历来判断.如下图中,

有向图 G = (V, E) 的一个强连通分支(SCC:Strongly Connected Components)是一个最大的顶点集合 C,C 是 V 的子集,对于 C 中的每一对顶点 u 和 v,有 u --> v 和 v --> u,亦即,顶点 u 和 v 是互相可达的. 实际上,强连通分支 SCC 将有向图分割为多个内部强连通的子图.如下图中,整个图不是强连通的,但可以被分割成 3 个强连通分支. 通过 Kosaraju 算法,可以在 O(V+E) 运行时间内找到所有的强连通分支.Ko

PNG32的alpha透明效果在IE6下会出现bug,出现灰色背景.而目前的解决方案就是 IE提供的滤镜.需要注意的是滤镜并不是对原图片进行修改,而是对相应的html元素进行 修改.所以在一个html中的多处使用alpha滤镜,那么性能的损耗将会累加. 现总结使用滤镜的缺点: 1,IE6下使用滤镜,那么无法对该PNG图片进行定位.可以通过其他解决方案完成.这篇 文章提到了两种解决方案,分别是硬编码和clip方案. 2,使用滤镜会冻结IE6的渐进渲染.渲染往往是从css下载完毕开始进行,然而对于使

注解与XML配置的区别 注解:是一种分散式的元数据,与源代码耦合. xml :是一种集中式的元数据,与源代码解耦. 因此注解和XML的选择上可以从两个角度来看:分散还是集中,源代码耦合/解耦. 注解的缺点: 1.很多朋友比如在使用spring注解时,会发现注解分散到很多类中,不好管理和维护: 2.注解的开启/关闭必须修改源代码,因为注解是源代码绑定的,如果要修改,需要改源码,有这个问题,所以如果是这种情况,还是使用XML配置方式:比如数据源: 3.注解还一个缺点就是灵活性,比如在之前翻译的Spr

本文为原创,转载请注明:http://www.cnblogs.com/gistao/ epoll提供了ET和LT两种模式,网上文章很多,这里只总结下LT模式下的两个缺点 epoll对fd的管理实现是用的红黑树,所以epoll_ctl并不是一个很快的操作,而LT模式更放大了这个缺点. 有一个关于内存屏障(Memory barrier)的patch:prevent missed events on EPOLL_CTL_MOD,可能很多内核都没有打上这个补丁.

不论是从官方手册,还是各种第三方教程,几乎涉及到的,都是讲如何使用U3D,以及U3D的优点. 虽然我是用的一个让步语气,但请不要否认U3D的这些优点,它们的确存在. 但对于一个引擎的特性来说,优点与缺点总是共存的. 你可以从网上了解到所有优点,但是,你很难真正体会到U3D的缺点,除非你自己被坑过. 今天,我就来细数一下U3D的缺点. 这些缺点,仅针对大中型项目. 小型项目,U3D的优点可以充分利用. 是不是猛的一看,全是缺点. 不要怕,想看优点的朋友,走这里  Unity3D使用经验总结 优点篇

Atitit 面向对象弊端与问题 坏处 缺点   1.1. 状态fsm,反模块化,又是反并行的,这是它的非常固有的特征, 1 1.2. 现时的OOP编程有可能不缓存友好(cache friendly), 1 1.3. 面向对象是一个很重量级的方法.你得设计类的继承关系. 3 1.4. 继承的代价庞大的继承体系来获得代码的可重用性3 1.5. ,毕竟很难一开始就做好规划,所谓的is-a,has-a 3   1.1. 状态fsm,反模块化,又是反并行的,这是它的非常固有的特征, 1.2. 现时的OO

一个有向图称为半连通(Semi-Connected),满足:对于图中任两点u,v,存在一条u到v的有向路径或者从v到u的有向路径. 若满足,则称G’是G的一个导出子图. 若G’是G的导出子图,且G’半连通,则称G’为G的半连通子图.若G’是G所有半连通子图中包含节点数最多的,则称G’是G的最大半连通子图. 判断一个图是不是半连通图     求解:<1>Kosarsju算法: [1] 新图DFS    [2] 方法2             <2>Tarjan算法:[1] 新图DFS

1.基础知识 所需结构:原图.反向图(若在原图中存在vi到vj有向边,在反向图中就变为vj到vi的有向边).标记数组(标记是否遍历过).一个栈(或记录顶点离开时间的数组).      算法描叙: :对原图进行深度优先遍历,记录每个顶点的离开时间. :选择具有最晚离开时间的顶点,对反向图进行深度优先遍历,并标记能够遍历到的顶点,这些顶点构成一个强连通分量. ,否则算法结束. 在dfs(bfs)中,一个结点的开始访问时间指的是遍历时首次遇到该结点的时间,而该结点的结束访问时间则指的是将其所有邻接结点

Kosaraju 算法 一.算法简介 在计算科学中,Kosaraju的算法(又称为–Sharir Kosaraju算法)是一个线性时间(linear time)算法找到的有向图的强连通分量.它利用了一个事实,逆图(与各边方向相同的图形反转, transpose graph)有相同的强连通分量的原始图. 有关强连通分量的介绍在之前Tarjan 算法中:Tarjan Algorithm 逆图(Tranpose Graph ): 我们对逆图定义如下: GT=(V, ET),ET={(u, v):(v,

Code[VS] 1332 上白泽慧音题解 Tarjan Algorithm Kosaraju Algorithm 题目传送门:http://codevs.cn/problem/1332/   题目描述 Description 在幻想乡,上白泽慧音是以知识渊博闻名的老师.春雪异变导致人间之里的很多道路都被大雪堵塞,使有的学生不能顺利地到达慧音所在的村庄.因此慧音决定换一个能够聚集最多人数的村庄作为新的教学地点.人间之里由N个村庄(编号为1..N)和M条道路组成,道路分为两种一种为单向通行的,一种

有向图的强连通分量: 相互可达关系,每一个集合都是有向图的一个强连通分量SCC. 把一个集合看成一个点,SCC就形成了一个有向无环图——DAG;       如果DFS选择不好,从A点开始DFS,就会把整张图遍历一遍.不是同一个SCC就混乱了,我们希望,可以利用SCC的拓扑序列,从后往前DFS,这样,每次都出来一个SCC,就不用分离了——Kosaraju算法. ——拓扑序列 反图——按照拓扑序列从后往前,就可以分离出每个SCC. #include <bits/stdc++.h> using n

目录: LVS三种模式配置 LVS 三种工作模式的优缺点比较 LVS三种模式配置 LVS三种(LVS-DR,LVS-NAT,LVS-TUN)模式的简要配置 LVS是什么: http://www.linuxvirtualserver.org/VS-NAT.html http://www.linuxvirtualserver.org/VS-IPTunneling.html http://www.linuxvirtualserver.org/VS-DRouting.html 首先是安装ipvsadm管

paip.操作符重载的缺失 Java 的一个大缺点 #----操作符重载的作用 1.提升用户体验 操作符重载..可以让代码更加自然.... 2.轻松实现代码代码移植 例如   java代码会直接移植到c#代码里面.. #---为什么说操作符重载的缺失是个大的缺点?? 因为中个,不能轻松实现代码代码移植 作者 老哇的爪子 Attilax 艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com 转载请注明来源: http://blog.csdn.net/attilax #----java里面的 操

Graph Search and Connectivity Generic Graph Search Goals 1. find everything findable 2. don't explore anything twice Generic Algorithm (given graph G, vertex S) --- initialize S explored (all others unexplored) --- while possible: --- choose an edge(

存储过程不仅仅适用于大型项目,对于中小型项目,使用存储过程也是非常有必要的.其威力和优势主要体现在: 1.存储过程只在创造时进行编译,以后每次执行存储过程都不需再重新编译,而一般 SQL 语句每执行一次就编译一次,所以使用存储过程可提高数据库执行速度. 2.当对数据库进行复杂操作时(如对多个表进行 Update,Insert,Query,Delete 时),可将此复杂操作用存储过程封装起来与数据库提供的事务处理结合一起使用.这些操作,如果用程序来完成,就变成了一条条的 SQL 语句,可能要多次连

以下的文章主要介绍的是MySQL索引的缺点以及MySQL索引在实际操作中有哪些事项是值得我们大家注意的,我们大家可能不知道过多的对索引进行使用将会造成滥用.因此MySQL索引也会有它的缺点: 虽然索引大大提高了查询速度,同时却会降低更新表的速度,如对表进行INSERT.UPDATE和DELETE.因为更新表时,MySQL不仅要保存数据,还要保存一下索引文件. 建立索引会占用磁盘空间的索引文件.一般情况这个问题不太严重,但如果你在一个大表上创建了多种组合索引,索引文件的会膨胀很快. 索引只是提高效

副本机制 1.副本摆放策略 第一副本:放置在上传文件的DataNode上:如果是集群外提交,则随机挑选一台磁盘不太慢.CPU不太忙的节点上:第二副本:放置在于第一个副本不同的机架的节点上:第三副本:与第二个副本相同机架的不同节点上:如果还有更多的副本:随机放在节点中: 2.副本系数 1)对于上传文件到HDFS时,当时hadoop的副本系数是几,那么这个文件的块副本数就有几份,无论以后怎么更改系统副本系数,这个文件的副本数都不会改变,也就是说上传到HDFS系统的文件副本数是由当时的系统副本数决定的