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*/
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。
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。
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 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
同时，由于它在层数上采用BFS思想来逐步扩大DFS的搜索深度，因此能够解决DFS可能陷入递归无法返回的问题，并避免BFS可能导致的队列空间爆炸问题。...在实际应用中，迭代加深搜索通常用于解决搜索树非常深但答案可能在浅层节点的问题。通过结合DFS和BFS的思想，以及可能使用的剪枝技术，如IDA*估价函数，迭代加深搜索可以在一定程度上提高搜索效率。...深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）深度优先搜索（DFS，Depth-First Search）和广度优先搜索（BFS，Breadth-First Search）是两种常用的图遍历算法，用于遍历或搜索树或图的节点...它们各自具有不同的特点和应用场景。深度优先搜索（DFS）深度优先搜索是一种用于遍历或搜索树或图的算法。这个算法会尽可能深地搜索树的分支。...然而，在某些特定情况下，如搜索树或图的结构特殊时，两者的性能可能会有所不同。应用：DFS常用于解决图论中的连通性问题、寻找桥或割点、拓扑排序等问题。
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.
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~
(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
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) 。
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：
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 (
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