我试图在Java实现Ford Fulkerson算法。到目前为止,我有了一个带节点和边的图。节点包含一个ID字符串和一个边的邻接列表。边包含容量和它通向的节点。 我正在尝试理解维基百科页面上的psudo代码,以及如何实现它(我正在使用Java)。这是我目前所理解的: > 首先我将图中所有边的流设置为零。(什么是表示流的好方法?直接在我的图的边中作为变量?) 第二步是创建残差图,它是一个网络,其中边
我正在使用优先级队列实现Dijkstra的算法,我想要一个函数从堆中删除一个元素,但我只能从Dijkstra的主节点索引中向它发送顶点索引,我找不到它在堆上的位置,我负担不起进行二进制搜索。有什么想法吗?
KMP算法与前缀函数 (一)前缀函数 一个字符串s的border是一个最长的字符串,且既是s的后缀,又是s的真前缀。 给定长为n的字符串s,其前缀函数定义为一个长为n的数组π。其中π[i]为s的第i个前缀的border长度。 (二)KMP算法 全称为 Knuth-Morris-Pratt 算法,是由 Knuth, Morris 和 Pratt 这三个人创造的算法,可以在O(n+m)的时间内使用 O
问题内容: 在理解Java JDBC ResultSet Types时,有两种滚动类型TYPE_SCROLL_SENSITIVE和TYPE_SCROLL_INSENSITIVE,我知道。但是当我进行实际实施时,我没有看到效果。下面是代码: 当程序到达LINE 39时,我从后端更新了数据库以进行记录。对于TYPE_SCROLL_INSENSITIVE,它不显示应执行的更新记录,但对于TYPE_SCR
Index 基本遵从《统计学习方法》一书中的符号表示。 除特别说明,默认w为行向量,x为列向量,以避免在wx 中使用转置符号;但有些公式为了更清晰区分向量与标量,依然会使用^T的上标,注意区分。 输入实例x的特征向量记为: 注意:x_i 和 x^(i) 含义不同,前者表示训练集中第 i 个实例,后者表示特征向量中的第 i 个分量;因此,通常记训练集为: 特征向量用小n表示维数,训练集用大N表示个数
从前有座山 山里有座庙 庙里有个老和尚和小和尚 老和尚对小和尚说: 从前有座山 返回1 从前有座山,山里有个庙,庙里有个和尚讲故事……这是一个古老的童谣,每个人都知道下面一句说了什么,但还要不厌其烦的说下去。犹如我们的人性,陷入一种循环,不可逃脱,无法自拔。 所以在我们现实生活中,很多时候也有所谓的重复性,而这种重复性用计算机解决的话,就能够省很多事情。 如果用一部电影来类比的话,那《盗梦空间》就
常见排序算法 稳定排序: 冒泡排序 — O(n²) 插入排序 — O(n²) 桶排序 — O(n); 需要 O(k) 额外空间 归并排序 — O(nlogn); 需要 O(n) 额外空间 二叉排序树排序 — O(n log n) 期望时间; O(n²)最坏时间; 需要 O(n) 额外空间 基数排序 — O(n·k); 需要 O(n) 额外空间 不稳定排序 选择排序 — O(n²) 希尔排序 — O
ASL 由于查找算法的主要运算是关键字的比较,所以通常把查找过程中对关键字的平均比较次数(平均查找长度)作为衡量一个查找算法效率的标准。ASL= ∑(n,i=1) Pi*Ci,其中n为元素个数,Pi是查找第i个元素的概率,一般为Pi=1/n,Ci是找到第i个元素所需比较的次数。 顺序查找 原理是让关键字与队列中的数从最后一个开始逐个比较,直到找出与给定关键字相同的数为止,它的缺点是效率低下。时间复
算法介绍 K-Means又名为K均值算法,他是一个聚类算法,这里的K就是聚簇中心的个数,代表数据中存在多少数据簇。K-Means在聚类算法中算是非常简单的一个算法了。有点类似于KNN算法,都用到了距离矢量度量,用欧式距离作为小分类的标准。 算法步骤 (1)、设定数字k,从n个初始数据中随机的设置k个点为聚类中心点。 (2)、针对n个点的每个数据点,遍历计算到k个聚类中心点的距离,最后按照离哪个中心
参考资料:http://www.cppblog.com/sunrise/archive/2012/08/06/186474.html http://blog.csdn.net/sunanger_wang/article/details/7887218 我的数据挖掘算法代码:https://github.com/linyiqun/DataMiningAlg
我已在centos 7上更新了我的应用程序服务器。使用PHP7.3实现x。当我运行控制台命令时,会出现如下错误 下面是堆栈日志。 我不明白该往哪里看,可能是什么问题。请引导任何人。
高级知识用法 1.高级知识类型 知识库除了普通问答以外,系统还提供多种知识展现形式,方便通过组合不同形式的知识形成多轮对话及多维知识体系,高级知识类型总体包括以下类型: 智能录入-问题链接/条件答案:通过设定问题的进一步链接和条件,帮助用户点击下一个答案。 智能录入-动态答案/变量答案:通过在答案中添加动态变量,在多个问题中添加统一变量,并且针对变量进行变更时,会将所有变量进行变更。 智能录入-随
本文向大家介绍C语言实现九大排序算法的实例代码,包括了C语言实现九大排序算法的实例代码的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 直接插入排序 将数组分为两个部分,一个是有序部分,一个是无序部分。从无序部分中依次取出元素插入到有序部分中。过程就是遍历有序部分,实现起来比较简单。 折半插入排序 折半插入再直接插入上有改进,用折半搜索替换遍历数组,在数组长度大时能够提升查找性能。其本质还是从无序部分取出
本文向大家介绍JavaScript实现的Tween算法及缓冲特效实例代码,包括了JavaScript实现的Tween算法及缓冲特效实例代码的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文实例讲述了JavaScript实现的Tween算法及缓冲特效。分享给大家供大家参考,具体如下: 这里演示Tween 算法及缓冲特效的JavaScript代码,利用它可以做缓动、弹簧等很多动画效果,怎么利用flash的
本文向大家介绍python 实现红包随机生成算法的简单实例,包括了python 实现红包随机生成算法的简单实例的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 实例如下: 以上这篇python 实现红包随机生成算法的简单实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持呐喊教程。