文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

利用位掩码遍历Held karp算法中的所有潜在起始位置

位掩码是一种二进制数，用于在计算机中表示和操作一组位的集合。在Held-Karp算法中，位掩码可以用来遍历所有潜在的起始位置。

Held-Karp算法是一种用于解决旅行商问题（TSP）的动态规划算法。TSP是一个经典的组合优化问题，目标是找到一条最短路径，使得旅行商可以访问一组城市并返回起始城市，同时每个城市只能访问一次。

在Held-Karp算法中，我们使用一个二维数组dp来存储子问题的最优解。dp[i][j]表示从起始城市s出发，经过集合S中的城市，最后到达城市j的最短路径长度。位掩码可以用来表示集合S，其中每个位的值表示对应的城市是否在集合S中。

利用位掩码遍历Held-Karp算法中的所有潜在起始位置的步骤如下：

  1. 假设有n个城市，创建一个大小为2^n的位掩码数组mask[]，初始值为0。
  2. 对于每个位掩码mask[i]，从0遍历到2^n-1，执行以下步骤：
    • 将位掩码mask[i]转换为二进制表示，并确定其中为1的位的位置，表示集合S中的城市。
    • 对于每个城市j，如果j不在集合S中（即mask[i]的第j位为0），则将dp[i][j]初始化为无穷大。
    • 对于每个城市j，如果j在集合S中（即mask[i]的第j位为1），则计算dp[i][j]的值：
      • 如果集合S中只包含起始城市s，则将dp[i][j]的值设置为从起始城市s直接到达城市j的距离。
      • 否则，遍历集合S中的每个城市k，计算dp[i][j]的值为dp[i-k][k]加上从城市k到城市j的距离的最小值。
  • 遍历所有的位掩码mask[i]，找到dp[i][s]的最小值，其中s为起始城市。
  • 最终得到的最小值即为旅行商问题的最短路径长度。

利用位掩码遍历Held-Karp算法中的所有潜在起始位置可以有效地计算出旅行商问题的最短路径。在腾讯云中，可以使用云原生技术和相关产品来支持和优化这个算法的实现。

腾讯云相关产品推荐：

  • 云原生应用引擎：https://cloud.tencent.com/product/tke
  • 云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
  • 云数据库MySQL版：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
  • 云存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
  • 人工智能平台（AI Lab）：https://cloud.tencent.com/product/ailab
  • 物联网开发平台（IoT Explorer）：https://cloud.tencent.com/product/iothub
  • 区块链服务（BCS）：https://cloud.tencent.com/product/bcs
  • 腾讯云元宇宙：https://cloud.tencent.com/solution/virtual-universe
相关搜索:Linux+gpg+导入+私钥w25q128 linux例程linux proc/statlinux ppptp 客户端linux用户怎么取消密码登陆expect+linux管理器mac linux驱动开发环境linux 安卓 chromeusb ttl驱动 linuxlinux能用strlen_s
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助？
有帮助
没帮助

相关·内容

【字符串】字符串查找 ( Rabin-Karp 算法 )

文章目录 一、字符串查找 二、Rabin-Karp 算法 一、字符串查找 ---- 算法题目链接 : https://www.lintcode.com/problem/13/ 在 一个字符串 中查找 另外一个字符串...第一次出现的位置 ; 如 : 在 “abcdefghijk” 中查找 “def” 第一次出现的位置 , 是 4 ; 该方法使用 暴力算法 , 两层 for 循环 , 肯定可以解决 ; 如果用暴力算法...O(m + n) ; Rabin-Karp 算法 比 KMP 算法更简单 , 其基本原理就是比较字符串的 哈希码 ( HashCode ) , 快速的确定子字符串是否等于被查找的字符串 ; 二、Rabin-Karp...算法 ---- 假设要在 “abcde” 字符串中 , 寻找字符串 “cde” ; 遍历时 , 如果使用蛮力算法遍历 , 先对比 “abc” 是否与 “cde” 相等 , 明显不等 , 继续遍历 ,...i 用于计算哈希值 // 哈希值代表的字符串的起始位置是 i - m + 1 hashCode = (hashCode * 31 + source.charAt

1.1K20

别用 KMP 了， Rabin-Karp 算法了解下？

DNA 序列，请你在s中找出所有重复出现的长度为 10 的子字符串。...假设s的长度为N，目标子串的长度为L（本题L = 10），for 循环遍历s的O(N)个字符，对每个字符都要截取长度为L的子字符串，所以这个算法的时间复杂是O(NL)。...字符串匹配算法大家都很熟悉，让你在文本串txt中搜索模式串pat的起始索引，暴力字符串匹配算法是这样的： // 在文本串 txt 中搜索模式串 pat 的起始索引 int search(String txt...换句话说X前面的那些位你根本没利用，可想而知你这个哈希算法存在某些规律性，不够随机，进而更容易导致哈希冲突，降低算法的效率。...而如果你把Q设置为一个素数，可以更充分利用被除数X的每一位，得到的结果更随机，哈希冲突的概率更小。这个结论是能够在数学上证明的，有兴趣的读者可以自行搜索学习，我这里就不展开了。

81820

常用字符串匹配算法简介

虽然Rain-Karp在最坏的情况下与朴素的世间复杂度一样，但是实际应用中往往比朴素算法快很多。...而且该算法的 期望匹配时间是O(n + m)(参照《算法导论》) 在朴素算法中，我们需要挨个比较所有字符，才知道目标字符串中是否包含子串。...hash冲突的干扰 为了快速的计算出目标字符串中每一个子串的hash值，Rabin-Karp算法并不是对目标字符串的 每一个长度为m的子串都重新计算hash值，而是在前几个字串的基础之上， 计算下一个子串的...，多个模式串直接可能存在某些匹配联系，可以利用他们之间的匹配关系进一步加速匹配。...AC算法大体上分为三步： 1、构建Trie前缀搜索树，并标注结束节点 2、设置每个节点的失配跳转(fail指针)并收集每个节点的所有匹配模式串 3、对输入串进行一次遍历，对于每个字符（字节）都去敏感词树型结构中

2.8K61

【字符串】字符串查找 ( 蛮力算法 )

第一次出现的位置 ; 如 : 在 “abcdefghijk” 中查找 “def” 第一次出现的位置 , 是 4 ; 该方法使用 暴力算法 , 两层 for 循环 , 肯定可以解决 ; 如果用暴力算法...只能用于解决在一个字符串中查找另外一个字符串的问题 ; KMP 算法主要靠背诵 , 没有涉及到算法的理论 , 只能用于解决单一字符串查找问题 , 一般面试时不考虑使用该算法 ; KMP 算法的算法复杂度是...O(m + n) ; Rabin-Karp 算法 比 KMP 算法更简单 , 其基本原理就是比较字符串的 哈希码 ( HashCode ) , 快速的确定子字符串是否等于被查找的字符串 ; 二、蛮力算法代码示例..., target.length() 位字符串 与 target 字符串是否相等 , 如果相等 , 则该索引就是题目中想要的结果 , 如果不相等 , 那么继续遍历下一个索引 ; 内层循环 就是遍历...= true; break; } } // 如果所有的字符都匹配, 即对比中没有不相等的字符

2.7K20

10种常用的图算法直观可视化解释

图已经成为一种强大的建模和捕获真实场景中的数据的手段，比如社交媒体网络、网页和链接，以及GPS中的位置和路线。如果您有一组相互关联的对象，那么您可以使用图来表示它们。 ?...Directed graph:所有的边都有一个方向来表示起始点和结束点的图 Undirected graph:具有没有方向的边的图 Weighted grap:图的边具有权值 Unweighted graph...遍历或搜索是可在图上执行的基本操作之一。在广度优先搜索(BFS)中，我们从一个特定的顶点开始，在进入下一层的顶点之前探索它当前深度的所有邻居。...循环是图中第一个顶点和最后一个顶点相同的路径。如果我们从一个顶点出发，沿着一条路径，最后到达起始点，那么这条路径就是一个循环。循环检测是检测这些循环的过程。图5显示了遍历一个循环的动画。...算法 Hopcroft-Karp算法、匈牙利算法、Blossom 算法 应用 用于为新娘和新郎牵线搭桥(婚姻的稳定问题)。 用于确定顶点覆盖。 用于交通理论中解决出行资源配置和优化问题。

4.7K10

子字符串匹配常用算法总结

朴素的字符串匹配算法又称为暴力匹配算法（Brute Force Algorithm），它的主要特点是： 没有预处理阶段； 滑动窗口总是后移 1 位； 对模式中的字符的比较顺序不限定，可以从前到后，也可以从后到前...到了D，发现不对，这是如果暴力法，则直接将模式后移一位，重新匹配。KMP算法的想法是，设法利用这个已知信息，不要把"搜索位置"移回已经比较过的位置，继续把它向后移，这样就提高了效率。 ?..."坏字符规则"：后移位数 = 坏字符的位置 - 搜索词中的上一次出现位置（如果"坏字符"不包含在搜索词之中，则上一次出现位置为 -1） 上图中，比较的是P和E，出现在第6位（0开始），然后P上一次位置是...这个过程等价于将模式保存在一个散列表中, 然后在文本中的所有子字符串查找. 但不需要为散列表预留任何空间, 因为它只有一个元素....算法需要额外的内存空间； Rabin-Karp算法内循环很长（若干次算术运算，其他算法都只需要比较字符）； ?

1.2K20

Minimum Fleet Problem「建议收藏」

判断节点i和节点j之间能不能添加边的条件如下： 节点i的预计送达时刻 + 节点i的终点位置到节点j的起点位置的预计旅行时间 <= 节点j的出发时刻 （保证用户实际需求不用等待） 节点j的出发时刻 – 节点...Hopcroft-Karp算法 二分图匹配的关键思想是找到一个增广路径（augmenting path）。...基于增广路径这个思路最简单的算法是Ford–Fulkerson algorithm，按照节点进行遍历，挨个节点寻找增广路径。寻找一个增广路径最坏需要遍历E条边，共有V个节点，因此复杂度为O(VE)。...Hopcroft-Karp算法的基本思路是：每一轮同时对于所有未匹配顶点的增广轨查找时，然后同时找出所有合法的增广轨（当然，这些增广轨的未匹配部分不允许重合），我们采用之前的增广轨取反法，分别用合适的顶点去匹配这些增广轨...Hopcroft-Karp算法的复杂度是O(V^0.5E) Hopcroft-Karp算法的示意图如下： // Hopcroft-Karp伪代码 /* G = U ∪ V ∪ {NIL} where

50320

子字符串查找----Rabin-Karp算法（基于散列）

Rabin-Karp算法是一种基于散列的子字符串查找算法--先计算模式字符串的散列值，然后用相同的散列函数计算文本中所有可能的M个字符的子字符串的山裂纸并与模式字符串的散列值比较。...基本思想：长度为M的对应着一个R进制的M位数， 举例说明Rabin-Karp算法： 例如要在文本3141592653589793中找到模式26535，首先选择散列表大小Q（这里设置为997），采用除留余数法...，散列值为26535%997 = 613，然后计算文本中所有长度为5的字符串的散列值并寻找匹配。...关键思想：实现Rabin-Karp算法关键是要找到一种方法能够快速地计算出文本中所有长度等于要匹配字符串长度的子字符串的散列值。也就是对所有位置i,  高效计算出文本中i+1位置的子字符串的值。...具体算法为：假设已知h(xi) = xi mod Q, 将模式字符串右移一位等价于将xi替换为x(i+1), x(i+1)等于xi减去第一个数字的值，乘以R，再加上最后一个数字的值。

2K00

子字符串匹配常用算法总结

朴素的字符串匹配算法又称为暴力匹配算法（Brute Force Algorithm），它的主要特点是： 没有预处理阶段； 滑动窗口总是后移 1 位； 对模式中的字符的比较顺序不限定，可以从前到后，也可以从后到前...KMP算法的想法是，设法利用这个已知信息，不要把"搜索位置"移回已经比较过的位置，继续把它向后移，这样就提高了效率。 ?..."坏字符规则"：后移位数 = 坏字符的位置 - 搜索词中的上一次出现位置（如果"坏字符"不包含在搜索词之中，则上一次出现位置为 -1） 上图中，比较的是P和E，出现在第6位（0开始），然后P上一次位置是...这个过程等价于将模式保存在一个散列表中, 然后在文本中的所有子字符串查找. 但不需要为散列表预留任何空间, 因为它只有一个元素....在实际中，对于5位的数值, 只需要使用int就可以完成所有需要的计算, 但是当模式长度太大时, 我们使用Horner方法计算模式字符串的散列值 2 % 997 = 2 2 6 % 997 = (2*10

89620

字符串匹配，一文彻底搞懂

当我们暴力匹配时，在主串A中匹配起始位置分别是 0、1、2….n-m 且长度为 m 的 n-m+1 个子串。...这样哈希下一个数据的Hash值其实可以借鉴下上一个数据的值推导得出： 优化计算哈希值 RK算法的时间复杂度包含两部分，第一部分是遍历所有子串计算Hash值，时间复杂度是O(n)。...所以此时BM算法还需要用到好后缀规则。 3.2 坏字符代码 为避免每次都拿怀字符从模式串中遍历查找，此时用到散列表将模式串中每个字符及其下标存起来，方便迅速查找。...下标对应的数组值存储的是 好后缀在模式串中匹配的起始下标值： suffix数组定义 比如此处后缀子串c在模式串中另一个匹配开始位置为2， 后缀子串bc在模式串中另一个匹配开始位置为1 后缀子串dbc...假如现在最长可匹配后缀子串 = u，最长可匹配前缀子串 = v，获得u跟v的长度为k，此时在主串中坏字符位置为i，模式串中为j，接下来将模式串后移j-k位，然后将待比较的模式串位置j = j-k进行比较

87820

通用高效字符串匹配--Sunday算法

如果在haystack中存在一个与needle相等的子串，返回子串的起始下标，否则返回-1。C/C++、PHP中的strstr函数实现的就是这一功能。...这个问题已经被研究了n多年，出现了很多高效的算法，比较著名的有，Knuth-Morris-Pratt 算法 (KMP)、Boyer-Moore搜索算法、Rabin-Karp算法、Sunday算法等。...只不过Sunday算法是从前往后匹配，在匹配失败时关注的是主串中参加匹配的最末位字符的下一位字符。...很多高效的字符串匹配算法，它们的核心思想都是一样样的，想办法利用部分匹配的信息，减少不必要的尝试。 Sunday算法利用的是发生失配时查找串中的下一个位置的字母。还是用图来说明： ?...遍历needle，更新对应字母的位置，如果一个字母出现了两次，前一个位置就会被后一个覆盖，另外我们用-1表示根本不在needle中出现。

1.3K20

最神秘的大数据公司Palantir（一）：教父级的创始人

其中第三位和第四位都是毕业于斯坦福计算机系的超级码农，毕业后直接加入Palantir。第五位是来自于PayPal的超级码农。 这三位都是“只差程序员的项目”中的程序员。...两个天团中的某些人都需要保镖护身，防止粉丝围攻：东半球的粉丝要人，西半球的粉丝要命。...（此段长期招标，被漏掉的潜在的中国对标公司，及时联系。） 三、奇葩的怪及“最不称职”的CEO Alex Karp，这位是奇葩的怪。...用今天的话说这就是装上电脑的义体。 Thiel及小伙伴儿们最终说服Karp回到硅谷并加入Palantir，最后成为CEO。下图是两位好基友，左手边是Karp，而右手边是Thiel。...Karp常常利用中国的气功来冥想，并只有在练习气功、游泳及做爱的时候才不想Palantir。（那些中医黑以及气功黑，是不是觉得Karp在洗地？）

1.4K50

Python算法：如何解决回文索引问题

给定一个单词word和一个字符串S，找到S中的所有起始索引——word的回文。 例如，假设word是“ab”，并且S是“abxaba”，则返回0,3和4。...蛮力破解 对于这个问题野蛮的解决方案是遍历S中每个单词大小的窗口并检查它们是否是回文，如下所示： ? 这将花费O(|W| * |S|)时间。有没有更快的方法呢？...试试哈希 解决这个问题可以使用的一种方法是Rabin-Karp算法。基本思想是我们可以对目标word做一个基于频率的散列，并检查s下的任何窗口是否散列为相同的值。...但是，解决这个问题有一个更简单的方法： 计数差异 请注意，沿着窗口移动意味着当实际只有一小部分更新的时候，重新计算整个窗口的频率计数。...这种见解引导我们采取以下策略： 制作目标单词的频率字典 当我们沿着字符串前进时，持续比较差异 当字典为空时，窗口和单词匹配 我们通过增加窗口中的新字符并删除旧的字符来区分我们的频率字典。 ? ?

41420

字符串硬核讲解

当我们暴力匹配时，在主串A中匹配起始位置分别是 0、1、2….n-m 且长度为 m 的 n-m+1 个子串。...这样哈希下一个数据的Hash值其实可以借鉴下上一个数据的值推导得出： 优化计算哈希值 RK算法的时间复杂度包含两部分，第一部分是遍历所有子串计算Hash值，时间复杂度是O(n)。...所以此时BM算法还需要用到好后缀规则。 3.2 坏字符代码 为避免每次都拿怀字符从模式串中遍历查找，此时用到散列表将模式串中每个字符及其下标存起来，方便迅速查找。...下标对应的数组值存储的是 好后缀在模式串中匹配的起始下标值： suffix数组定义 比如此处后缀子串c在模式串中另一个匹配开始位置为2， 后缀子串bc在模式串中另一个匹配开始位置为1 后缀子串dbc...假如现在最长可匹配后缀子串 = u，最长可匹配前缀子串 = v，获得u跟v的长度为k，此时在主串中坏字符位置为i，模式串中为j，接下来将模式串后移j-k位，然后将待比较的模式串位置j = j-k进行比较

31910

KMP（Knuth Morris Pratt）算法的Go语言实现

字符串匹配 BF(Brute force)算法 实现：每次向后移动一位进行匹配 RK(Rabin-Karp)算法 实现：将每组要匹配长度的字符串进行hash，再hash后的元素里找 BM(Boyer-Moore...)算法 有两部分组成：并且是由大到小，倒着匹配 坏前缀：普通匹配只一位一位移动，移动规则为 si(坏字符的位置) xi(坏字符在匹配字符最后出现的位置) 都没有xi=-1 移动距离等于si-xi...好后缀：坏前缀有可能产生负数，所以还要利用好后缀来进行匹配，好后缀类似坏前缀如果匹配串中有和好后缀相同的子串 ，移动到最靠后的子串的位置，如果没有相同的子串，就需要在匹配的子串中，查找和前缀子串匹配最长的子串进行移动...KMP（Knuth Morris Pratt）算法 实现：关键部分next数组，失效函数。next数据就是匹配串字符串最长匹配前缀和最长匹配后缀的关系。...KMP算法的Go语言实现代码如下： package main import "fmt" func main() { a := "ababaeabacaaaaaddfdfdfdfdf"

83240

字符串匹配算法_字符串模式匹配算法

如在aaaaaaaaaaaaab中寻找aab，如果用BF算法，每一次不匹配时文本串指针i都要回退到上一次匹配的开始位置的下一位置重新开始，这实际上对i~i+j之间的字符做了多次比较，重复做了许多无用功。...如果回退很容易，还有一些算法比KMP快得多，Boyer-Moore算法就是一种利用回退来获取巨大性能收益的算法。...它的效率来自于这样的事实：对于每一次失败的匹配尝试，算法都能够使用这些信息来排除尽可能多的无法匹配的位置。即它充分利用待搜索字符串的一些特征，加快了搜索的步骤。...我们依然用指针i在文本串中从左向右移动，但模式串的指针则是从右向左移动。内循环会检查正文和模式字符串在位置i是否一致，如果从M-1到0的所有j，str[i+j]=pat[j]，则匹配成功。...，然后计算文本中所有长度为5个数字的子字符串中的散列值并寻找匹配。

2.8K20

Go语言中图算法的应用实践

图算法是解决许多实际问题的关键，包括路由寻找、社交网络分析等。在Go语言中，我们可以利用其强大的类型系统和并发模型来实现和优化图算法。 1. 图的创建与遍历 在Go中，我们首先需要创建图的数据结构。...通常，我们会定义节点（Node）和图（Graph）的结构，并实现基本的图遍历算法，如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。...最短路径问题 Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法是解决最短路径问题的常用算法。通过实现这些算法，我们可以找到图中两点之间的最短路径。...算法实现 return distances } 3. 网络流与匹配 网络流算法如Ford-Fulkerson算法和Edmonds-Karp算法可以帮助我们解决流网络中的最大流问题。...算法实现 return maxFlow } 通过在Go中实现这些图算法，我们可以解决许多实际问题，并充分利用Go的高效和并发优势来优化算法性能。

19310

HCNP学习笔记之子网掩码的计算和划分详细

按IP协议的子网标准规定，每一个使用子网的网点都选择一个32位的位模式，若位模式中的某位置1，则对应IP地址中的某位为网络地址（包括网络部分和子网掩码号）中的一位；若位模式中的某位置0，则对应IP地址中的某位为主机地址中的一位...IP协议关于子网掩码的定义提供一定的灵活性，允许子网掩码中的“0”和“1”位不连续。...利用主机数来计算 利用主机数来计算子网掩码的方法与上类似，基本步骤如下： 第1步，将子网中需容纳的主机数转化为二进制； 第2步，如果主机数小于或等于254（因为要去掉保留的两个IP地址），则取得该主机的二进制位数...第4步，将所借位的主机ID的起始位段最右边的“1”转换为十进制，即为每个子网ID之间的增量，如前面的借位的主机ID起始位段为“11100000”，最右边的“1”，转换成十进制后为2^5=32。...，便形成第一个子网网络ID 129.20.32.0； 第7步，重复上步操作，在原子网ID基础上加上一个子网ID增量，依次类推，直到子网ID中的最后位段为缺省子网掩码位用主机ID位之后的最后一个位段值，这样就可得到所有的子网网络

86310
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券