朴素版的dijkstra()算法（适用于稠密图）O(n^2)： 首先把dist都初始化为0x3f3f3f3f，然后1号点dist置0，然后进行n - 1次循环更新剩余的n - 1个点到1号点距离。 循环内容：首先循环找到目前为止dist最小的一个点，然后用该点更新所有它可以到达的点。 最后如果n号点的dist距离仍为inf，则到达不了，否则输出dist[n]。邻接矩阵存放图。 堆优化版的dijkstra()算法（适用于稀疏图）O(mlogn)： 我们可以把距离与对应点的信息放到小根堆里...
根据2020年StackOverflow开发者调查报告，Python是世界上最受欢迎的语言之一，排名仅次于Rust和TypeScript。更令人惊讶的是，Python是开发人员最想尝试的语言。如果你是一位使用Python的开发人员，而且希望提高自己的技术水平，或者你想学习Python，那么你可来对地方了。本文将为你献上25个最佳GitHub代码库。 1、最佳Python代码库 Python开发资源大全：Python框架、库、软件以及资源精选列表。 （https://github.com/vinta/aweso...
总结什么是平衡二叉树：基于二叉排序树 左右子树的深度之差的绝对值不超过1 左右子树都是平衡二叉树为什么要修改二叉排序树为平衡二叉树：因为查找二叉树的比较次数和层数有关在构造二叉排序树的过程中，会出现四种失衡现象如何进行调整：找到最小不平衡子树，将其调平衡最小不平衡子树：离插入节点最近且平衡因子绝对值超过1的结点，以这个结点为根节点的子树LL型：右旋，原本橙点是root，右旋后，绿点是root，橙点为绿点的right注...
package suxueyuanli; import java.util.Scanner; public class Gcd {public static void main(String[] args) { System.out.println("请输入两个正整数:"); @SuppressWarnings("resource") Scanner scan = new Scanner(System.in); @SuppressWarnings("resource") Scanner scan2=new Scanner(System.in); int X=scan.nextInt(); int Y=scan2.nextInt(); int sum=0; for(int i=1;i<X;i++) { sum=X/i; if(X%i==0...
先上代码 #include<stdio.h> #include <string.h> #include<stdlib.h> const int maxn = 100000000;typedef struct NODE{struct NODE* next;char* str; }Node; Node BUFF[100000000];unsigned int ELFHash(char* str){unsigned int hash=0;unsigned int x=0;while(*str){// printf("%d\n", *str); hash=(hash<<4)+(*str++);if((x=hash&0xF0000000L)!=0){hash^=(x>>24);hash&=~x;}}return (hash&0x7FFFFFFF);}int main(){ // for(...
这个算法中文名为k均值聚类算法，首先我们在二维的特殊条件下讨论其实现的过程，方便大家理解。 第一步.随机生成质心 由于这是一个无监督学习的算法，因此我们首先在一个二维的坐标轴下随机给定一堆点，并随即给定两个质心，我们这个算法的目的就是将这一堆点根据它们自身的坐标特征分为两类，因此选取了两个质心，什么时候这一堆点能够根据这两个质心分为两堆就对了。如下图所示： 第二步.根据距离进行分类 红色和蓝色的点代表了我...
1、顺序查找 ??从前到后，顺序进行查找与关键字相符的元素。 ??时间复杂度：O(n) or O(1) def search(li,key):for index,i in enumerate(li):if i==key:return indexreturn -1li=[1,2,5,6,77,88] print(search(li,6))2、折半查找 ??选择中间的元素，进行比较，每次排除一半的元素。 ??折半查找的前提：列表中的元素必须是有序。 ??时间复杂度：O(logn) or O(1) def findMiddle(li,key):start=0end=len(li)-1while start<=end:mid=(...
本文档对FFCSC_raw代码的核心算法进行简单叙述, 推导过程省略, 符号均与代码中的变量名相匹配. 目标函数 \[\mathop{\text{arg min}}\limits_{d,z}\frac{\lambda_{r}}{2}||b-Dz||_2^2+\lambda_{p}||z||_1+ind_C(d) \]使用 ADMM 方法进行优化, 对滤波器 d 和特征图 z 交替进行. 滤波器 d 的优化 关于滤波器的优化问题可以表示为 \[\mathop{\text{min}}\limits_d\frac{\lambda_{r}}{2}||b-MZd||_2^2+ind_C(d) \]令 \[\left[ \begin{ar...
Python改变一行代码实现二叉树前序、中序、后序的迭代遍历递归今天在做LeetCode的二叉树前序遍历题的时候，我看到题目是这样的：给定一个二叉树，返回它的前序遍历 递归方法很简单，你可以通过迭代算法完成吗？我当时就不乐意了，你这也太高看我了，什么叫递归方法很简单？没想到我递归方法我也不会吧经过我冥思苦想终于把以前学数据结构的时候记忆拿回来了其实真的很简单，如下：# 前序 def preorderTraversal(self, root):if roo...
永远不要被阴云吓倒，只要我们相信自己http://www.shuhua66.com/space-4869-do-blog-id-152059.html它能帮助我们分辩出真善美和假丑恶http://www.shuhua66.com/space-4869-do-blog-id-151821.html是每次跌倒都能站起来的人http://www.shuhua66.com/space-4869-do-blog-id-151586.html它能让我们看到世间百相http://www.shuhua66.com/space-4869-do-blog-id-151353.html通过自己的努力和勤奋走到了现在乐http://www.shuhua66.com/sp...
目录 1.引言 2.决策树 2.1 决策树与if-then规则 2.2 决策树与条件概率分布 2.3 决策树学习 3.特征选择 4.决策树生成 4.1 ID3生成算法 4.2 C4.5生成算法 5.决策树剪枝 5.1剪枝算法 6.CART算法 6.1 CART回归树生成树 6.2 最小二乘法回归树 6.3 CART分类树生成 6.3.1 基尼指数 6.3.2 CART分类树生成 6.3.3 CART剪枝 6.3.4 CART剪枝流程 7.代码实现 1.引言 决策树（decision tree）是一种分类与回归的方法，顾名思义，决策树呈树形结构...
算法原理 朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一，也是为数不多的基于概率论的分类算法。朴素贝叶斯原理简单，也很容易实现，多用于文本分类，比如垃圾邮件过滤。 该算法的优点在于简单易懂、学习效率高、在某些领域的分类问题中能够与决策树、神经网络相媲美。 但由于该算法以自变量之间的独立（条件特征独立）性和连续变量的正态性假设为前提，就会导致算法精度在某种程度上受影响。 marco 博客https://www.cnblogs.com/marc01in/p...
SM2_SM3_SM4Encrypt 项目介绍 最近有一个项目需要用到国密算法 , 具体是需要对接硬件加密机调用加密机的JAVA接口实现国密的一整套流程 , 但是由于公司测试环境和阿里云硬件加密机不通 , 所以只能自己模拟加密机的接口实现一套国密的软加密实现 。将有关国密的代码提取并分享出来 , 并且提供了详细的测试代码以供参考 。 项目中包括SM2算法的加密/解密/签名/验签 , SM3算法的摘要计算 , SM4算法的对称加密/解密 , 以及相应算法的公私...
一、冒泡排序 冒泡排序是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。 算法描述比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换它们两个；对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对，这样在最后...
在上一篇博客LIME算法：模型的可解释性（代码实现）中，我整理了LIME算法的原理及在文本分类模型中的应用。在这篇笔记中，我记录了LIME算法在图像分类模型中的应用及过程中遇到的问题和解决方法。 一、算法简介 LIME算法是Marco Tulio Ribeiro2016年发表的论文《“Why Should I Trust You?” Explaining the Predictions of Any Classi?er》中介绍的局部可解释性模型算法。该算法主要是用在文本类与图像类的模型中。在日常测试图像...