我正在用Java开发一个小的绘图应用程序。我试图通过实现洪水填充算法来创建一个“bucket-fill”工具。 (不必是特定于Java的)。 谢谢。
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
1,问一下图像降噪项目 2,现在你想怎么优化? 3,可以实习多久? 4反问 整个流程10min效率高呀#面试复盘##算法工程师##宁德时代#
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
在机器学习范畴内,根据反馈的不同,学习技术可以分为监督学习、非监督学习和强化学习三大类。强化学习是处于完全监督和完全缺乏预定义标签之间,又称为增强学习、加强学习和激励学习,是一种从环境状态到行为映射的学习,目的是使动作从环境中获得的累计回报(奖励)值最大。强化学习主要是智能体(Agent)与环境(Environment)的交互过程。强化学习有一个很大的优势,它可能是超越人类的。监督学习中,比如分类问题,最好的结果就是人类的标注水平,这是一个上界。
运算符重载是通过函数重载实现的,概念上大家都很容易理解,这节我们来说一下运算符重载的注意事项。 1) 并不是所有的运算符都可以重载。能够重载的运算符包括: + - * / % ^ & | ~ ! = < > += -= *= /= %= ^= &= |= << >> <<= >>= == != <= >= && || ++ -- ,
我是个新来的流口水的人,正在尝试为牙齿保险申请设计一些规则。系统基本上会让用户知道,根据之前执行的服务的历史记录,他们将要执行的程序可能不在保险范围内。它还将有其他规则,可能是基于年龄的,但我可以处理这些规则。 我的事实是: 患者-患者信息列表 服务-以前执行的服务。(即:服务代码=D1234,执行日期=日期) 警报-(alertName=“X射线2/12个月期间”) 我需要一条规则,说明患者在过
问题内容: 谁能描述我如何使用opencv或simplecv在python中实现SWT? 问题答案: 好的,这里是这样: 该链接包含有关实现的详细信息,底部的代码下载链接:SWT 为了完整起见,还提到SWT或Stroke Width Transform由Epshtein等人在2010年设计,迄今为止已成为最成功的文本检测方法之一。它不使用机器学习或详尽的测试。基本上在对输入图像进行Canny边缘检
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