我已经看到了dijkstra的加权图的算法,我应该怎么做才能在未加权图中找到最短路径? 我应该考虑所有边之间的权重0或1? 其次,我想在节点上实现一个bfs来检查一个节点是否可以从任何其他节点到达?有没有可能,因为定义一个2-D数组的给出了一个内存故障。
首先定义Dijkstra算法: Dijkstra的算法在有向图中寻找具有非负边权的单源最短路径。 如果我有源和目的地T,我可以用Dijkstra算法在这两个顶点之间找到一条最短路径,但这里的问题是我想找到这两个顶点之间的最短路径,这两个顶点之间的边数不超过形式k。 第一部分是Dijkstra算法,第二部分是BFS算法,因为我们可以用BFS算法在无权图中找到最短路径。 所以我想知道有没有一种方法,可
我正在尝试编写一个骑士之旅算法,它有两个数组,访问和板。ACCESS是我用来判断下一步是什么的数组,board是用户将看到的最终结果的数组。我的算法通过检查找到可用移动次数最少的正方形,然后到达那里。如果恰好有两个可能的移动,并且可用的移动次数相同,我会找到哪一个离中心最远(离边界最近),然后移动到该点。这个算法应该会一直提供一个完美的64步骑士巡演程序,但我通常只得到大约60步,有人能告诉我为什
有没有一个简单的pari/gp程序可以筛选k*n c(其中n和c是固定的)形式的数,直到某个素数p,并且k被限制在某个范围内(即k=1,10000,) 伪代码: 换句话说,从整数列表 T 开始 检验素数范围 p 中的第一个素数,并从列表 T 中删除整数 k,使得 k*n c 可以被 p 整除。然后测试下一个素数,依此类推。执行此操作,直到达到筛子返回的极限,或打印候选列表。感谢您的帮助!
我正在编写一个程序,根据学生和导师的可用性来组建辅导小组。可用性是用字母表示的阻塞时间列表给出的。例如,如果一个学生以[A, C, D]的形式给出他的可用性,那么他在一天的第一、第三和第四个小时都有空。你如何制作一个函数,它接受学生列表和导师列表,并给出一组列表,从而最大限度地增加一组中的学生数量?我在Java工作,但我对算法比对代码本身更感兴趣。更多细节: 小组必须包含3-6名学生和1名导师。
在《破解编码面试》第四版中,有这样一个问题: 一个马戏团正在设计一个由站在一个人肩膀上的人组成的塔例程,为了实用和美观的原因,每个人都必须比他或她下面的人更矮更轻给定马戏团中每个人的身高和体重,写出一个计算这样一个塔中可能的最大人数的方法。 示例:输入(ht,wt):(65,100)(70,150)(56,90)(75,190)(60,95)(68,110) 输出:最长的塔长度为6,从上到下包括:
要求你写一份关于以下算法问题的报告:这道题要求你在一组真币中找出一个假币。这枚假硬币之所以能被找到,是因为它和其余的真硬币的重量不一样。不是轻了就是重了,只是你事先不知道。你要做决定的唯一方法是一个经典的带有两个托盘的天平秤。你可以把一个或多个硬币放在一个托盘上,一个相似的数字放在另一个托盘上,并确定哪个托盘有较轻的一堆。例如,如果你只有三个硬币,那么拿硬币1和硬币2称重。如果天平平衡,那么硬币3
有一个集合,例如(1,4,2,5,7,6,9,8,3)。我们通过以下方式计算它的(FD):。inputArray是原始集。例如大小写为(1,4,2,5,7,6,9,8,3)。first差异是从inputArray创建的,方法如下:(inputArray的第二个元素)-(inputArray的第一个元素)等等。 所以给定集合的FD是(3,-2,3,2,-1,3,-1,-5)。任务是找到给定集合的多个
Hash 算法 定义 Hash (哈希或散列)算法是信息技术领域非常基础也非常重要的技术。它能任意长度的二进制值(明文)映射为较短的固定长度的二进制值(Hash 值),并且不同的明文很难映射为相同的 Hash 值。 例如计算一段话“hello blockchain world, this is yeasy@github”的 MD5 hash 值为 89242549883a2ef85dc81b90f
后缀树 1.1、后缀树的定义 后缀树(Suffix tree)是一种数据结构,能快速解决很多关于字符串的问题。后缀树的概念最早由Weiner 于1973年提出,既而由McCreight 在1976年和Ukkonen在1992年和1995年加以改进完善。 后缀,顾名思义,就是后面尾巴的意思。比如说给定一长度为n的字符串S=S1S2..Si..Sn,和整数i,1 <= i <= n,子串SiSi+1…
推荐系统并不是新鲜的事物,在很久之前就存在,但是推荐系统真正进入人们的视野,并且作为一个重要的模块存在于各个互联网公司,还是近几年的事情。 随着互联网的深入发展,越来越多的信息在互联网上传播,产生了严重的信息过载。如果不采用一定的手段,用户很难从如此多的信息流中找到对自己有价值的信息。 解决信息过载有几种手段:一种是搜索,当用户有了明确的信息需求意图后,将意图转换为几个简短的词或者短语的组合(即q
为了减少I/O次数,FP Tree算法引入了一些数据结构来临时存储数据。这个数据结构包括三部分,如下图所示: 第一部分是一个项头表。里面记录了所有的1项频繁集出现的次数,按照次数降序排列。比如上图中B在所有10组数据中出现了8次,因此排在第一位,这部分好理解。第二部分是FP Tree,它将我们的原始数据集映射到了内存中的一颗FP树,这个FP树比较难理解,它是怎么建立的呢?这个我们后
1.算法简介 AP(Affinity Propagation)通常被翻译为近邻传播算法或者亲和力传播算法,是在2007年的Science杂志上提出的一种新的聚类算法。AP算法的基本思想是将全部数据点都当作潜在的聚类中心(称之为exemplar),然后数据点两两之间连线构成一个网络(相似度矩阵),再通过网络中各条边的消息(responsibility和availability)传递计算出各样本的聚类
DEFLATE 是同时使用了哈夫曼编码(Huffman Coding)与 LZ77 算法的一个无损数据压缩算法,是一种压缩数据流的算法。任何需要流式压缩的地方都可以用。目前 zip 压缩文件默认使用的就是该算法。 关于算法的原理,以及 哈夫曼编码(Huffman Coding)与 LZ77 算法,感兴趣的读者可以查询相关资料,这里推荐 GZIP压缩原理分析——第五章 Deflate算法详解 序列文
该包实现了四种基本排序算法:插入排序、归并排序、堆排序和快速排序。 但是这四种排序方法是不公开的,它们只被用于sort包内部使用。所以在对数据集合排序时不必考虑应当选择哪一种排序方法,只要实现了sort.Interface定义的三个方法:获取数据集合长度的Len()方法、比较两个元素大小的Less()方法和交换两个元素位置的Swap()方法,就可以顺利对数据集合进行排序。sort包会根据实际数据自