Dijkstra算法及其C++实现 什么是最短路径问题 如果从图中某一顶点（称为源点）到达另一顶点（称为终点）的路径可能不止一条，如何找到一条路径使得沿此路径上各边上的权值总和达到最小。...Dijkstra算法 Dijkstra算法用于计算一个节点到其他节点的最短路径。Dijkstra是一种按路径长度递增的顺序逐步产生最短路径的方法，是一种贪婪算法。...Dijkstra算法的核心思想是首先求出长度最短的一条最短路径，再参照它求出长度次短的一条最短路径，依次类推，直到从源点 v0v_0v0 到其它各顶点的最短路径全部求出为止。...之所以更新 UUU 中顶点的距离以及前驱顶点是由于上一步中确定了 vt′v_{t'}vt′ 是求出最短路径的顶点，从而可以利用 vt′v_{t'}vt′ 来更新 UUU 中其它顶点 vtv_tvt...minDistance = get(node); nearest = node; } } return nearest; } /*** * 迪克斯特拉算法的实现
Dijkstra 一.算法背景 Dijkstra 算法（中文名：迪杰斯特拉算法）是由荷兰计算机科学家 Edsger Wybe Dijkstra 提出。...在加入的过程中，总保持从源点v到S中各个顶点的最短路径长度不大于从源点v到U中任何路径的长度。...Dijkstra 算法最简单的实现方法是用一个数组来存储所有顶点的dis[] 时间复杂度为O(n^2) 对于边数少于n^{2}的稀疏图来说，我们可以用邻接表来更有效的实现该算法。...四.算法缺点 算法限制要求：无负权值 无法求出任意两点路径（求任意两点 为 弗洛伊德算法(floyd)） 五.算法实例 给出一个无向图 用Dijkstra算法找出以A为起点的单源最短路径步骤如下...： 六.代码实现 以下为 C，C++，Matlab 语言的代码 C语言 例题：[sdut 3562 Proxy (迪杰斯特拉+反向建树）](https://blog.csdn.net/qq_41923622
剑指 Offer ： 复杂链表（带随机指针）的复制 题目链接: link 如果大家看过我之前初阶数据结构的博客的话会发现这道题我们其实是讲过的，不过当时我们使用C语言搞的，说实话C语言实现起来还是挺麻烦的...那我们现在C++有了map，搞这个是不是很简单啊： 怎么做呢？...首先我们定义一个map，然后遍历原链表，依次拷贝结点，在map中建立源节点与拷贝结点的映射，并链接拷贝链表 然后，再遍历原链表设置拷贝结点的random域： 如果源节点的random指向空，那么拷贝结点...set排序。...我们直接一个set就搞定了 然后呢，其实算法库里面也是有求这些集合的算法的。 但是我们不建议大家这样写，题目就是想让我们自己设计算法呢。 那怎么求交集？
迪杰斯特拉算法(Diikstra) 是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉于1959 年提出的，因此又叫狄克斯特拉算法。 核心思想，搜索到某一个顶点后，更新与其相邻顶点的权重。...DJ 算法搜索时，每次选择的下一个顶点是所有权重值最小的顶点，其思想是保证每一次选择的顶点和当前顶点权重都是最短的。所以，DJ是基于贪心思想。...算法 */ void dijkstra() { for(int i=1; i<=v; i++) { //从候选队列中选择一个顶点，要求到起始顶点的距离为最近的...i<=v; i++) { cout<<dis[i]<<"\t"; } } int main() { cin>>v>>e; init(); dijkstra...在最坏的情况下M(边数)就是N（顶点数），这样的话(M+M)logN要比N还要大。但是大多数情况下并不会有那么多边，因此(M+M)logN要比N小很多。
导语 | 在正式分析libunifex之前，我们需要了解一部分它依赖的基础机制，方便我们更容易的理解它的实现。...没错，c++的linq就是在c++下实现类似C# linq的机制，本身其实就是在定义一个特殊的DSL，相关的机制已经被使用在c++20的ranges库，以及不知道何时会正式推出的execution库中，...c++里也能有linq? 为什么这种表达虽然其他语言常见, 在c++里存在却显得有点格格不入?...我们将在下一章中探讨这部分的实现机制。...二、特殊的DSL实现 其实本质上来说, 这种实现很巧妙的利用了部分compiler time的特性，最终在c++中实现了一个从“代码->Compiler->Runtime”的一个DSL，后续我们也介绍到
流就是流动的数据，一切数据传输都是流，无论在平台内部还是平台之间。但有时候我们需要将一个整体数据拆分成若干小块（chunk），在流动的时候对每一小块进行处理，就需要使用流api了。 比如流媒体技术。...在计算机世界中，一行就是一个段落，一个段落就是一行，一个段落chunk就是一个不包含换行符的字符串。以一行为一个chunk的流称为段落流或者叫line流。...科普： 在文本中拖拽有3种行为：直接按住拖拽是以单个字符为单位选中文本；双击并按住拖拽会以单词为单位进行选择；单机三次并按住拖拽会议一行为单位进行选择。...通过这种算法，段落流每次都能从外存文件中读取一行，最重要的是，消耗的内存完全不受文件大小的影响。...readline算法好像非常简单，不如我们手写一个lineReader.js吧： const Transform = require("stream").Transform; module.exports
('A:CAA', 1) for x in range(2000):worksheet.set_row(x, 8.4) workbook.close() 这个其实你可以后续在excel中调整也可以...第二行是将第一行得到的数组转化为DataFrame对象并存储在tmp变量中，以便第三行的处理。 第三行是利用DataFrame中的applymap将r值转化为16进制。...这里就是在本方法也就是方法3中调用方法2。唯一的区别就是有没有返回值。 我们这样在方法3中调用方法2然后方法2中调用方法1。这样在对象外的时候我们就只用对象实例化并调用方法3即可实现功能。...第三行、第四行就是调用openpyxl.load_workbook打开我们在方法1中新建的工作簿中的test工作表 五到七行两个循环嵌套很容易懂就是利用循环遍历每个工作表 第八行的代码可能可以简化...到此这篇关于利用python在excel中画图的实现方法的文章就介绍到这了,更多相关python excel画图内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn
突然某一天，我们需要在这数十个子类中，有十几个类需要增加某个公有的成员函数 newFunc()，其实现都是一样的。...麻烦来了，这些个派生类中，或多或少调用了父类的实现 PrototypeClass::someFunc()，如果变成上图的关系的话，PrototypeClass 变成了这些类的 祖父类。...按照继承的关系来说，调用祖父类的实现是不推荐的。 这就需要我们在 C++ 的代码里，除了修改相关类的父类之外，一个一个地在类的实现里修改父类名出现的位置。人工操作总有可能出错。...在 C++ 中使用 super --- 解决方法很简单，以 DerivedBrabo 类为例，在 DerivedBrabo.h 文件中这么写： #ifndef __DERIVED_BRAVO_H__ #...所以比较好的方法是将类的声明与实现分开，所有的实现都放在 .cpp 文件中定义。
前言 前面的文章我们学习了红黑树，也提到了C++STL中的map和set的底层其实就是用的红黑树来实现的（而map和set的使用我们前面也学过了）。...既然红黑树我们也学习过了，那这篇文章我们就用红黑树来简单实现一下STL中的map和set，重点是学习它的框架。 1....STL源码中map和set的实现 那在正式实现之前，我们先一起来看一下STL（SGI版本）中map和set的源码，大致了解一下库里面是怎么实现的。...首先++的重载 大家想一下，最开始迭代器it在1这个结点的位置（它是中序遍历第一个嘛），那怎么样让它++就能走到下一个中序遍历的结点上呢？...3.8 map的[]重载 那map与set不同的是不是他还重载了[]啊，这个我们之前在map和set的使用那篇文章也讲过。
巴伐利亚算法（Bavarian Sketching）是一种基于哈希表的数据结构，可以高效地实现近似计数和查询。...在监控软件中，可以利用巴伐利亚算法来实现对事件流数据的近似计数和查询，具体的应用场景包括：网络流量监控：监控软件需要实时监控网络流量，使用巴伐利亚算法可以高效地计算每个网络流量包的出现次数，并且可以对不同类型的流量包进行分类和统计...使用巴伐利亚算法可以高效地统计每种用户行为的发生次数，帮助用户分析和优化用户体验。安全事件监控：监控软件需要监控系统中的安全事件，例如恶意攻击、漏洞利用等。...巴伐利亚算法在监控软件中有以下优势：高效的近似计数和查询：巴伐利亚算法基于哈希表的数据结构可以高效地实现近似计数和查询，对于监控软件需要处理的大量事件流数据非常适用。...综上所述，巴伐利亚算法在监控软件中具有高效的近似计数和查询、节省存储空间、可扩展性好和适用于在线处理等优势，能够帮助监控软件更加高效、准确地处理大量的事件流数据。
Kmeans聚类算法是十分常用的聚类算法，给定聚类的数目N，Kmeans会自动在样本数据中寻找N个质心，从而将样本数据分为N个类别。...下面简要介绍Kmeans聚类原理，并附上自己写的Kmeans聚类算法实现。 一、Kmeans原理 1....每一次迭代完成后，计算每个类别中数据中的均值，将此均值作为新的质心，进行下一轮的迭代。这样每一轮迭代后都会重新计算依次质心。直到满足5中的条件。 5....二、图像中的应用 简单的将kmeans算法应用于图像中像素点的分类，每个像素点的RGB值作为输入数据，计算像素点与质心之间的距离，不断迭代，直到所有像素点都有一个标签值。...OpenCV中也集成有Kmeans算法的API，如下图，其选取初始质心有三种flag可以设置，随机选取、某种算法选取、用户设定。具体使用方法请参考OpenCV文档。 ?
阅读更多 MD5算法在JavaScript中的实现 http://forum.cdmcs.com/viewtopic.php?
为了说明算法工作，实现了QuadArt的最大递归功能，使用这个shell命令创建了10个不同递归深度的不同图像：for i in {1..10}; do ....简单来说，QuadArt算法 尽管程序QuadArt占用了181行代码，但用于生成QuadArt的实际递归算法只能在8行中描述 class QuadArt: ......此外当没有在屏幕上显示任何内容时，很难判断代码是否卡住了。 为了判断代码是否有任何进展，需要某种加载条。但是使用迭代算法可以更加轻松地加载条形图，可以准确地知道算法需要多少次迭代才能完成。...使用基于四叉树的递归算法，知道递归深度1最多可运行4次，深度2最多运行16次，依此类推。因此考虑到这个想法，实现了对算法的补充，以在程序执行时在终端中显示加载条。...Quadtree Photo Stylizer的方法，以及如何实现它，或者启发并创建自己的算法来设置照片风格。
没错, c++的linq就是在c++下实现类似C# linq的机制, 本身其实就是在定义一个特殊的DSL, 相关的机制已经被使用在c++20的ranges库, 以及不知道何时会正式推出的execution...库中, 作为它们实现的基础之一....- c++里也能有LINQ? - 为什么这种表达虽然其他语言常见, 在c++里存在却显得有点格格不入?...特殊的DSL实现 其实本质上来说, 这种实现很巧妙的利用了部分compiler time的特性, 最终在c++中实现了一个从 "代码 -> Compiler -> Runtime" 的一个DSL,...总结 本篇中我们简单介绍了c++ linq, 以及ranges中相关机制的使用, 也侧重介绍了作为linq Compiler部分的Pipeline的具体实现.
自动摘要 自动摘要，就是利用计算机自动地从原始文献中提取摘要。 例如百度经验中的经验摘要，简短的描述了该经验的主要解决问题。...自动摘要的算法原理 余弦相似度（Cosine Similarity） ? 算法步骤： 获取到需要摘要的文章 对该文章进行词频统计 对该文章进行分句 根据中文的标点符号，一般我们采用。，？...进行分句 计算分句与文章之间的余弦相似度 代码实现： library(tm) library(tmcn) library(Rwordseg) docs <- Corpus( DirSource(
在目前的数据挖掘领域， 推荐包括相似推荐以及协同过滤推荐。...协同过滤推荐（Collaborative Filtering Recommendation） 利用已有用户群过去的行为或意见，预测当前用户最可能喜欢哪些东西 或对哪些东西感兴趣。...利用余弦相似度进行相似文章推荐的代码实现： library(tm) library(tmcn) library(Rwordseg) docs <- Corpus( DirSource( c
本文记录的便是我利用Flutter实现文件下载功能的过程。 完整源码可在公众号：「01二进制」后台回复：「Flutter 文件下载」获取 开始 我们先看一下实现的效果： iOS ?...接下来我们可以在 Terminal 中输入 flutter packagesget或者点击 IDE 左上角的 Packagesget字样安装依赖。 ?...这个插件可以实现后台下载，分别基于 Android 中的 WorkManager 和 iOS 中的 NSURLSessionDownloadTask 实现的。...插件配置 iOS端配置 启用 background mode 想要执行这一步，我们在Xcode中打开该项目的 iOS module，如下图所示： ?...这里方便起见我选择在 initState()函数中初始化下载回调函数和对话框： @override void initState() { super.initState(); // 初始化进度条
色调是颜色的基本属性，它表示颜色在光谱中的位置。色调值的范围是0到360度，其中红色位于0度，绿色位于120度，蓝色位于240度。...锐化HSV的基本原理是通过在HSV颜色空间中对颜色分量进行调整来增强图像的细节和清晰度。锐化过程包括以下几个步骤： 1. 将输入图像从RGB颜色空间转换为HSV颜色空间。...这可以通过将图像的每个像素的RGB值转换为对应的HSV值来实现。 2. 对图像的明度分量进行增强。明度分量表示图像的亮度，通过增强明度分量可以增加图像的整体亮度和对比度，使图像更清晰。 3....这可以通过将图像的每个像素的HSV值转换为对应的RGB值来实现。 锐化HSV可以提高图像的细节和清晰度，使图像更加鲜艳和明亮。它在许多图像处理应用中被广泛使用，如图像增强、图像分割和图像识别等。
那这篇文章我们就对之前我们实现的哈希表（拉链法实现的那个）进行一个改造，并用它模拟实现一下unordered_set和unordered_map。...那在模拟实现之前要声明一下： 我们这里的模拟实现里面所做的操作和前面红黑树模拟实现mapset基本上是一样的，增加和改造的那些模板参数的意义基本都是一样的。...所以这里有些地方我们就不会特别清楚的去说明了，如果某些地方大家看的不能太明白，建议先搞懂这篇文章——使用红黑树模拟实现STL中的map与set 这里面我们是讲的比较清楚的。...然后end用空构造就行了 6. unordered_set和unordered_map的迭代器封装 那哈希表的迭代器实现好，我们就可以封装unordered_set和unordered_map的迭代器了...如果大家有地方看不太懂的还是建议去看一下之前红黑树模拟实现map与set那里，那里讲的比较仔细，它们的逻辑是一样的。
巴伐利亚算法（Bavarian Sketching）是一种基于哈希表的数据结构，可以高效地实现近似计数和查询。...图片在文档管理系统中，可以利用巴伐利亚算法来实现对事件流数据的近似计数和查询，具体的应用场景包括：网络流量监控：文档管理系统需要实时监控网络流量，使用巴伐利亚算法可以高效地计算每个网络流量包的出现次数，...使用巴伐利亚算法可以高效地统计每种用户行为的发生次数，帮助用户分析和优化用户体验。安全事件监控：文档管理系统需要监控系统中的安全事件，例如恶意攻击、漏洞利用等。...巴伐利亚算法在文档管理系统中有以下优势：高效的近似计数和查询：巴伐利亚算法基于哈希表的数据结构可以高效地实现近似计数和查询，对于文档管理系统需要处理的大量事件流数据非常适用。...综上所述，巴伐利亚算法在文档管理系统中具有高效的近似计数和查询、节省存储空间、可扩展性好和适用于在线处理等优势，能够帮助文档管理系统更加高效、准确地处理大量的事件流数据。
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