1.引言 图的连通性问题是图论研究的重要问题之一,在实际中有着广泛的应用.例如在通信网络的联通问题中,运输路线的规划问题等等都涉及图的连通性.因此传递闭包的计算需要一个高效率的算法,一个著名的算法就是warshall在1962年提出的WarShall算法. 2.算法描述 使用n阶布尔矩阵\(R^{(k)}(0\leq k\leq n)\)来表示有向图中任意一对节点 是否含有路径的信息.因此,可将原问题划分为如下决策阶段: \[R^{(0)},R^{(1)},\cdots,R^{(k)},\cdo

一.名称 动态规划法应用 二.目的 1.掌握动态规划法的基本思想: 2.学会运用动态规划法解决实际设计应用中碰到的问题. 三.要求 1．基于动态规划法思想解决背包问题(递归或自底向上的实现均可): 2．实现基于动态规划法思想的Warshall算法和Floyd算法. 四.仿真内容 1．基于动态规划法思想解决背包问题 1.1.解决背包问题的伪代码描述 算法 MFKnapsack(i,j) //对背包问题实现记忆功能方法 //输入:一个非负整数i表示先考虑的物品数量,一个非负整数j表示背包的承受重量

不用说这两位都是冷门算法……毕竟O(n^3)的时间复杂度算法在算法竞赛里基本算是被淘汰了……而且也没有在这个算法上继续衍生出其他的算法… 有兴趣的话:click here.. 话说学离散的时候曾经有个把warshall算法简化到1/2时间的想法……不过懒得去翻了,现在想想本来这两个不用矩阵而用位运算的话速度不知道比我那个方法快多少倍…… 嘛,切入正题吧,先讲warshall算法,其用来计算有向图的传递闭包,不知道概念的请去百度(躺 之前在学离散的时候还是花了点时间来研究这个算法的,但是仔细看了下

题目链接:http://codeforces.com/gym/101873/problem/D 题意: 给出 $n$ 个事实,表述为 "XXX are worse than YYY".再给出 $m$ 个某人说的话,也是表述为 "XXX are worse than YYY",对于每句话都要判断是否正确: 如果正确,输出 "Fact":如果错误,输出 "Alternative Fact":如果无法判断,输出 "Pant

int main() { // 算牌器 ]; ; do { printf("请输入牌名: \n"); scanf("%2s",char_name); ; ]) { case 'J': case 'Q': case 'K': value = ; break; case 'A': value = ; break; case 'X': continue; default: value = atoi(char_name); break; } || value > )

Prim算法 1.概览 普里姆算法(Prim算法),图论中的一种算法,可在加权连通图里搜索最小生成树.意即由此算法搜索到的边子集所构成的树中,不但包括了连通图里的所有顶点(英语:Vertex (graph theory)),且其所有边的权值之和亦为最小.该算法于1930年由捷克数学家沃伊捷赫·亚尔尼克(英语:Vojtěch Jarník)发现:并在1957年由美国计算机科学家罗伯特·普里姆(英语:Robert C. Prim)独立发现:1959年,艾兹格·迪科斯彻再次发现了该算法.因此,在某些场

KMP算法基本思想有许多博客都写到了,写得也十分形象,不懂得可以参考下面的传送门,我就不解释基本思想了.本文主要给出KMP算法及next数组的计算方法(主要是很多网上的代码本人(相信应该是许多人吧)看不懂,直接拿来用也是各种问题),这里的代码封装性和优化都有待考究,但是基本能实现KMP算法 http://www.cnblogs.com/c-cloud/p/3224788.html 这里提醒各位看官,while循环次数不是常见的固定次数的循环,而是动态根据实际情况将大家固认为的“一趟循环”分解成几

前段时间 出现过这个问题,: 表中有一列为number类型 rec_recordlength (两个时间的间隔长度/秒) 部分数据 统计这个字段就会出现 "算出运算溢出" 错误,很是头疼,找不出原因 然后 今天又出现了, 然后不断排查,排查,发现是有一条数据导致的, 后来 这条数据删除重新插入就好了, 然后想到唯一动过这条数据的,是执行了rec_recordlength的更新,动作如下: *(rec_endtime-rec_starttime) where rec_c_id='1785

Geotrellis系列文章链接地址http://www.cnblogs.com/shoufengwei/p/5619419.html 目录 前言 问题探索 采样说明 实现方案 总结 一.前言        上一篇文章讲了通过Geotrellis导出自定义的Tiff文件(见geotrellis使用(十四)导出定制的GeoTiff),但是实际中有时会有BUG,就是数据值发生非常明显的变化,理论上只进行了切割.重投影操作,数据值不应该会发生特别大的变化.今天认认真真查找了下问题,发现是因为采样方式造

插值查询:如果有这样一张表,有一列叫水位,有一列叫库容,比如下面的图. 我现在想做这么一件事情:对于这个测站而言,当我输入某一个水位或者库容的时候,想要查询到对应的水位或者库容呢? 而这个值不一定是存在数据库中的,也许这只是一个推导出来的近似值呢? 算法要点:如果这个输入的值是位于数据库值的某一个区间内的话,那么取最小的区间,然后求这个区间内单位数量的值. 大家听得可能有点不太明白,我画张图. 呵呵,应该有点眉目了吧?这个第一步也是最重要的一步就是确定区间哦 算法的话很简单,用一句公式来概括就是

最近在思考一个问题,就是怎么才算一个大型项目,大的衡量有哪些东西?为什么要搞清这个问题呢,是因为在实际的开发过程中,如果知道这是个多大的项目,那就有各种相应的解决方案(我们称之为套路的东西)就可以使用了. 我的想法 我觉得有几个可以衡量的标准. 1. 代码量 也就是项目的代码量. 2. 用户量 也可以说是PV,用户的数量,高并发. 3. 开发人员数 项目的开发人员数量. 4. 收益 也即是价值,大的项目,应该是收益大的. 大型网站软件系统的特点 在<大型网站技术架构>书中,提到了大型网站的特点

优化前的版本: /** * PHP计算两个时间段是否有交集(边界重叠不算) * * @param string $beginTime1 开始时间1 * @param string $endTime1 结束时间1 * @param string $beginTime2 开始时间2 * @param string $endTime2 结束时间2 * @return bool * @author 52php.cnblogs.com */ function is_time_cross($beginTim

论出于什么原因和目的,学习C++已经有一个星期左右,从开始就在做NOI的题目,到现在也没有正式的看<Primer C++>,不过还是受益良多,毕竟C++是一种”低级的高级语言“,而且NOI上的题目可以说是循序渐进.不仅仅是从ASM.VB．NET的角度看编程语言,这让我对编程语言语言的理解有了一些深入. 这一篇来记录一下”2.5基本算法之搜索“的两个问题解决的过程.它们有一些类似之处,也有很大不同. 一.8皇后 这是一个非常经典的问题:输出在8*8的棋盘上,摆放8个相互无法吃掉的皇后的全部摆法.

SSAS事实表中的数据,有时候会因为一对多或多对多关系发生复制变成多份,如下图所示: 图1 我们可以从上面图片中看到,在这个例子中,有三个事实表Fact_People_Money(此表用字段Money记录了每个人的薪水,比如上图中就记录了PeopleID为1的人的薪水为1000), Fact_PeopleVehicle(此表为人车关系表,记录了人和车之间的多对多关系,比如上图中就记录了PeopleID为1的张三拥有三辆车,分别为宝马.大众和奔驰), Fact_Vehicle_Color(此表为车

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Document</title> <script> /* 算出一个数的平方值 function add(a){ var b=Math.sqrt(a); return b; } alert(add(3));*/ /*// 算出一个数的阶乘 func

[导读]前端时间,一篇“从产品经理的角度算一算,做个app需要多少钱”的文章在网上疯传,可见大家对互联网创业的热情!这次,从一名技术经理的角度再给大家分析一下,如何使用跨平台开发技术为你节省上百万的开发成本.所谓“跨平台”开发技术,就是使用一种语言和一种开发工具同时支持几种不同的手机/平板设备,这样做不仅仅省钱而且开发效率高,可以让你更快的推出新版本和新功能! 作为一名软件工程顾问,我曾参与过很多的项目,主要为软件团队进行开发工具和方法论方面的咨询/培训/指导,我接触过不下100个各种类型/大小

Lucene在进行关键词查询的时候,默认用TF-IDF算法来计算关键词和文档的相关性,用这个数据排序 TF:词频,IDF:逆向文档频率,TF-IDF是一种统计方法,或者被称为向量空间模型,名字听起来很复杂,但是它其实只包含了两个简单规则 某个词或短语在一篇文章中出现的次数越多,越相关 整个文档集合中包含某个词的文档数量越少,这个词越重要 所以一个term的TF-IDF相关性等于 TF * IDF 这两个规则非常简单,这就是TF-IDF的核心规则,第二个的规则其实有缺陷的,他单纯地认为文本频率小的

一. Online Judge简介: Online Judge系统(简称OJ)是一个在线的判题系统.用户可以在线提交程序多种程序(如C.C++.Pascal)源代码,系统对源代码进行编译和执行,并通过预先设计的测试数据来检验程序源代码的正确性. 一个用户提交的程序在Online Judge系统下执行时将受到比较严格的限制,包括运行时间限制,内存使用限制和安全限制等.用户程序执行的结果将被Online Judge系统捕捉并保存,然后再转交给一个裁判程序.该裁判程序或者比较用户程序的输出数据和标准输

BM算法研究了很久了,说实话BM算法的资料还是比较少的,之前找了个资料看了,还是觉得有点生涩难懂,找了篇更好的和算法更好的,总算是把BM算法搞懂了. 1977年,Robert S.Boyer和J Strother Moore提出了另一种在O(n)时间复杂度内,完成字符串匹配的算法,这个算法在单模匹配上比KMP算法还要出色 PS:其BM算法在跳转优化上的确比KMP算法要好很多,能在O(N)的上界就完成匹配了,但是不是绝对的,我们讲到后面再来说这个问题. 我们知道,KMP算法之所以能那么快,是因为他

1.<孙子算经>之"物不知数"题 今有物不知其数,三三数之剩二,五五数之剩七,七七数之剩二,问物几何? 2.中国剩余定理 定义: 设 a,b,m 都是整数.  如果 m|(a-b),  则称 a 和 b 模 m 同余, 记为 m 称为这个同余式的模. 定理(中国剩余定理): 设 m1,m2,...,mr 是两两互素的正整数. 设 a1,a2,...,ar 是整数, 则同余方程组 模 M = m1m2...mr 有唯一解 3.C语言源代码 #include<stdio.

题目描述 所谓虫食算,就是原先的算式中有一部分被虫子啃掉了,需要我们根据剩下的数字来判定被啃掉的字母.来看一个简单的例子: 43#9865#045 +8468#6633 44445509678 其中#号代表被虫子啃掉的数字.根据算式,我们很容易判断:第一行的两个数字分别是5和3,第二行的数字是5. 现在,我们对问题做两个限制: 首先,我们只考虑加法的虫食算.这里的加法是N进制加法,算式中三个数都有N位,允许有前导的0. 其次,虫子把所有的数都啃光了,我们只知道哪些数字是相同的,我们将相同的数字用