解题思路: 1):为了这里代码把输入的邻接矩阵转化为了邻接表，之后再进行BFS。...2):广度优先遍历相当于树的层次遍历：选取图中任意一个顶点开始遍历，然遍历该节点的所有未被访问的边表节点，再把访问了的边表节点入队列，出队列一个节点，循环上述过程，直到队列为空。...①：选取图中任意顶点v开始遍历（题目选取为编号为0） ②：先访问v顶点，让后再把v入队列 ③：若队列不为空循环下面部分 1）：出队列一个节点 2）：让p指向他的第一个边表节点 3）：若p不为空...，循环遍历v的所有没有被访问的边表节点，访问后把被访问节点入队列 ④：队列空结束遍历 邻接矩阵转化为邻接表实现代码： void creat_adjlist(agraph G,int n) {...G->n=n;/*保存顶点数*/ /*建立邻接表的顶点表*/ G->adjlist=(vnode)malloc(n*sizeof(VNode)); /*下面分别建立边表节点*/
图有两种最基本的搜索算法，一种是深度优先搜索，另一种是广度优先搜索。本节先介绍深度优先搜索。...一、基本思想 深度优先遍历图的方法是，从图中某顶点v出发： 1 访问顶点v； 2 依次从v的未被访问的邻接点出发，对图进行深度优先遍历；直至图中和v有路径相通的顶点都被访问； 3 若此时图中尚有顶点未被访问...二、例子 有一个图如下，求深度优先搜索顺序。 ?...） （9）因为步骤（1）中的2已经遍历过了，这次遍历的是3 （10）遍历3之后，进入递归。...由上面的15个步骤可知，深度搜索遍历的顺序为：1，2，4，8，5，3，6，7。
广度优先搜索算法是最简便的图的搜索算法之一，属于一种盲目搜寻法，目的是系统地展开并检查图中的所有节点，以找寻结果。换句话说，它并不考虑结果的可能位置，彻底地搜索整张图，直到找到结果为止。...广度优先搜索，又称宽度优先搜索。其英文全称为Breadth First Search，简称BFS。...二、例子 求下图的广度优先搜索顺序。 ? graph.png 分析：可用两个队列实现，队列1里放未被搜索过的元素，队列2里放已被搜索过的元素。 ?...见图（b） 3）重复步骤2），见图（c）~图（e） 4）若队列1的队首元素没有相邻元素，则把队列1中的元素弹出并放到队列2中，直至队列1为空，见图（f）~图（i）。整个过程结束。...队列2中的元素顺序就是使用广度优先搜索方法所遍历的顺序。
二分图判定 给定一个具有n个顶点的图。要给图上每个顶点染色，并且要使相邻的顶点颜色不同。问是否能最多用2种颜色进行染色？题目保证没有重边和自环。...size; ++i) { int e = list[v].get(i); if (color[e] == c) return false; // 如果相邻的顶点同色...dfs(e, -c)) return false; // 如果相邻的顶点还没被染色，则染成-c试试 } // 如果所有顶点都染过色了，则返回true...return; } } } System.out.println("YES"); } } 分析：如果是连通图，...如果题目没有说明，那么可能图不是连通的，这样就需要依次检查每个顶点是否访问过。判断是否连通或者是一棵树(没有圈的连通图叫做树)，都只需要将dfs进行一些修改就可以了。
把以前写过的图的广度优先搜索分享给大家（C语言版） 1 #include 2 #include 3 #define MAX_VERTEX_NUM 20...; 18 ArcNode *firstarc; 19 }VNode,AdjList[MAX_VERTEX_NUM]; 20 21 typedef struct ALGraph//定义图...34 int CreateDG(ALGraph &G) 35 { 36 int i,j,k,v1,v2; 37 ArcNode *p; 38 printf("请输入图的节点数...："); 39 scanf("%d",&G.vernum ); 40 printf("请输入图的边的个数："); 41 scanf("%d",&G.arcnum); 42...} 155 } 156 int main() 157 { 158 ALGraph G; 159 CreateDG(G); 160 161 printf("广度优先搜索结果为
图的遍历----->深度优先搜索和广度优先搜索 一、图的遍历 与树的遍历操作类同，图的遍历操作的定义是，访问途中的每个顶点且每个顶点之北访问一次。...图的遍历需要考虑的三个问题： (1)图的特点是没有首尾之分，所以算法的参数要指定访问的第一个顶点。...(2)因为对图的遍历路径有可能构成一个回路，从而造成死循环，所以算法设计要考虑遍历路径可能出现的死循环问题。...深度优先搜索的顶点访问顺序:A->B->D->C->E 三、广度优先遍历 图的广度优先遍历算法是一个分层搜索的过程。...则广度优先搜索的顶点访问顺序：A->B->E->D->C 这次只是跟着算法描述验证了下，代码晚点发出来，这几天有点忙。
近期在客户现场屡次遇到由于统计信息过旧，导致执行计划选错引发的数据库性能问题，今天做个总结。...谓词越界常见发生在 where 谓词是时间字段的情况，总的来说统计信息记录的是一个过旧的时间，而 SQL 传入的时间是一个最新的时间范围（往往是 <time time1<c<time2）。...由于统计信息不全，按照 CBO 计算出来的结果集就很小，在多表关联的情况下，CBO 就会选择认为的最优的关联方式，而实际执行时发现不是那么回事，有大量结果集需要扫描，就会爆发 SQL 性能问题。...谓词越界就是 select 的谓词的条件不在统计信息 low_value 和 high_value 之间，在实际选择结果集要大于 CBO 记录的结果集数量，即实际的 selectivity 偏大，这种情况下...预防方式 可对关键表实行按谓词查询条件分区，即按天或者按月分区可规避此问题发生。
前言 广度优先搜索(BFS)和深度优先搜索(DFS)，大家可能在oj上见过，各种求路径、最短路径、最优方法、组合等等。于是，我们不妨动手试一下js版本怎么玩。...常用的操作是，尾部加入元素（push），尾部取出元素（pop） 2.BFS BFS是靠一个队列来辅助运行的。顾名思义，广度搜索，就是对于一个树形结构，我们一层层节点去寻找目标节点。...，6】 取出3，将子节点7加入 【4，5，6，7】 取出4，将子节点89加入【5，6，7，8，9】 取出5，没有子节点，没有什么干 继续一个个取出 到了最后，队列清空，树也遍历了一次 1.1 矩阵形式的图的遍历...，而且子节点也保存好了 quene = [...temp]//队列是子节点所有的元素集合,重复前面操作 temp = [] } return count } 3.DFS DFS着重于这个搜索的过程...我们定义三种颜色：黑白灰，白色是未处理过的，灰是已经经过了但没有处理，黑色是已经处理过了 还是前面那幅图 我们用两个数组，一个是栈，一个是保存我们遍历顺序的，数组的元素拿到的都是原对象树的引用，是会改变原对象的节点颜色的
最近在做vue的实例项目的时候，遇到用webpack来打包项目的时候，出现了一些版本的兼容性冲突问题，导致运行报错，出现的结果和解决办法如下，在此记录一下： 错误1：TypeErroethis.getOptions...is not a function 原因：安装的less-loader版本太高导致冲突问题产生 解决办法：降低版本号 卸载原本的版本：npm uninstall...less-loader 重新安装低版本：npm install less-loader@x.x.x (x.x.x 表示需要安装特定的版本号) 错误2：Error: module property...，与之前的是有所差距的，所以如果是采用vue3创建的vue项目，用webpack4的版本更能互相的兼容，如果采用webpack5的版本的话，则会出现以上报错 解决办法：降低版本号...查看安装后的版本号：node_modules/.bin/webpack -v （教训：在安装webpack和less-loader时，切记勿直接安装最新版本，要看项目所用的vue版本等等） 发布者：全栈程序员栈长
搜索策略 回想一下前一节提到，控制器会使用一些搜索策略生成子模型架构。这句话里会有2个问题— (1) 控制器如何决定? (2) 用什么搜索策略 ? 控制器如何做决定?...下面是一个含3个块的子模型，每块由N=3卷积单元和1个消减单元组成。 此图只展示结构，不展开显示单元中的操作。 ? 图 1.2.2: 最终生成神经网络概览 如何用微搜索产生这样的子模型?...由微搜索生成子模型 为了简化问题本文以构建1个块的微搜索为例，每个块(虽然看起来是1)包含N=3个卷积单元和1个消减单元，其中每个单元含B=4个节点，这样构建出来的子模型如下图所示: ?...图 1.2.3: 由微搜索生成的带1个块的神经网络，其中包含3个卷积单元和1个消减单元，此处不显示具体操作。 现在来构建一个卷积单元!...图 3.1: 用宏搜索生成卷积神经网络 微搜索 (用于卷积单元) 此处仅展现最终子模型的部分架构 ? 图 3.2: 用微搜索生成卷积神经网络，只显示部分架构 4.
(2）以上过程为思想描述过程，但在实际代码描述中，许些地方不同 ①：假设图的存储结构为邻接表，从顶点v开始访问，其代码遍历过程为 ②：访问该顶点v，把该顶点置为已访问visit[v]=1 ③：让p指向v...的第一个边表节点 ④：当p不等于NULL时，循环以下过程 1):如果该边表节点未被访问过，以该节点为顶点继续深度优先遍历 2):1）结束后 p=p->nextarc p等于p的下一个边表节点 以下为邻接表图结构定义模板...*/ }*vnode,VNode; typedef struct Agraph_{ VNode adjlist[maxsize];/*邻接表*/ /*maxsize为图顶点数*/ int n,e...;/*图的定点数和边数*/ }*agraph,Agraph; int visit[maxsize]={0}; void DFS(Agraph* G,int v) { ArcNode * p;...->adjvex); p=p->nextarc;/*下一个边表节点*/ } } 注意事项: 题目输入为邻接矩阵，因为输入的一定是无向图所以偷个懒把它直接当做邻接表，故可以第
搜索与图论篇——图的最短路 本次我们介绍搜索与图论篇中的图的最短路，我们会从下面几个角度来介绍： Dijkstra简介 Dijkstra代码 Dijkstra优化 Floyd简介 Floyd代码 Kruskal...简介 Kruskal代码 Dijkstra简介 我们首先来介绍第一种求图的最短路的基本算法： /*算法前述*/ // 该算法属于较为复杂图的最短路算法,适用于求解一点到该图所有点之间的距离...return Integer.compare(first, o.first); } } Floyd简介 我们来介绍第二种求图的最短路的算法： /*算法前述*/ // 该算法属于最基础的图的最短路算法...,适用于求解当前图中所有点到所有点之间的距离 // 该算法可以用于求解负权边，但是无法求解负权回路问题 /*算法概述*/ 该算法就是采用最暴力的形式，来源于动态规划 我们直接对每个点...关于搜索与图论篇的图的最短路就介绍到这里，希望能为你带来帮助~
深度优先搜索（depth-first search）是对先序遍历（preorder traversal）的推广。”深度优先搜索“，顾名思义就是尽可能深的搜索一个图。...是连通的，则通过深度优先搜索可以对它的所有顶点进行标记，并且在算法的执行过程中，它的每一条边至少被查看过一次。...然而，如果一个图G不是连通的，要标记所有顶点，需对DFS稍作修改：若在第一次尝试所有顶点都被标记过，则图是连通的，否则，从任意一个未被标记的顶点开始，再次执行DFS。...所以我们可以利用DFS确定一个图是否连通。...： 若有N个顶点、 E条边，时间复杂度是 用邻接表存储图，有O(N+E) 用邻接矩阵存储图，有O(N^2) 深度优先搜索的相关练习： poj-1979 Red and Black poj-
早上看Spring IO 2022 的时候看到这张图，可以帮助大家清楚的了解当前Spring Framework与Java版本之间的迭代关系
图 图基本介绍 前面我们学了线性表和树 线性表局限于一个直接前驱和一个直接后继的关系 树也只能有一个直接前驱也就是父节点 当我们需要表示多对多的关系时， 这里我们就用到了图。...图的常用概念 顶点(vertex) 边(edge) 路径 无向图(下图 有向图 带权图 图的表示方式 图的表示方式有两种：二维数组表示（邻接矩阵）；链表表示（邻接表...所谓图的遍历，即是对结点的访问。...一个图有那么多个结点，如何遍历这些结点，需要特定策略，一般有两种 访问策略: (1)深度优先遍历 (2)广度优先遍历 深度优先遍历基本思想 图的深度优先搜索(Depth First Search) 。...图的广度优先搜索(Broad First Search) 。
n是Node的一个模块，作者是TJ Holowaychuk（鼎鼎大名的Express框架作者） 安装很简单： $ sudo npm install -g n 安装完成之后，直接输入n后输出当前已经安装的...node版本以及正在使用的版本（前面有一个o），你可以通过移动上下方向键来选择要使用的版本，最后按回车生效。...$ n 0.10.1 0.10.15 o 0.10.21 0.11.8 如果你要安装其他的版本（比如0.11.12），那么如下： $ n 0.11.12...node-v0.11.12-darwin-x64.tar.gz #### 5.9% 安装最新的版本...$ n latest 安装稳定版本 $ n stable 删除某个版本 $ n rm 0.10.1 以指定的版本来执行脚本 $ n use 0.10.21 some.js (
集群搜索问题 如何聚合多个节点或分片的数据生成返回结果 在对Mysql进行分库分表的时候，经常会遇到一个问题：如果查询的数据分散在多张表中，因为涉及到组合多种表的数据，将会非常麻烦；对于有些分页场景，更是一个灾难...ElasticSearch也是分布式的，当数据分散与多个节点或者分片上时，他是如何解决数据聚合问题的呢？另外，搜索基本都需要排序，如何解决排序问题呢？...S2: 这N个分片基于本分片的内容独立完成搜索，然后将符合条件的结果全部返回。 S3: 客户端将返回的结果进行重新排序和排名，最后返回给用户。 有经验的开发很容易看出来，这里有两个问题： 数量问题。...这个过程中返回的数据量（最大是10*N）会远大于用户请求需要的数据量。 排名问题。...相关搜索问题 ES是如何将相关度高的内容能放在前面的？
听JavaEE课的时候，在每次创建web项目时都要选择对应的版本，如下图。 对这个问题：一直都是百思不得其解，直到最近遇到了一个比较满意的答案，现截图如下：
models.ForeignKey(AUTH_USER_MODEL, verbose_name=_(u"user")， on_delete=models.CASCADE) 即在外键值的后面加上...= models.CharField('性别',max_length=30,choices=(('male','男'),('female','女')),default='female') 可以看到设置的字符长度是...----------------------------------------------------------------------------------------------- 上面那个问题解决很麻烦...直接django2.0版本的
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