其中，数据结构表示数据的组织形式，基本的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、哈希表、图、堆等。而算法表示对数据结构中的数据进行处理的方式或过程，换句话说，就是解决问题的方法。 它们俩之间的关系：数据结构为算法服务，很多算法依赖于特定的数据结构，但不是全部算法，算法可以和数据结构没有关系。本期我们就来聊一聊算法。 学习算法的重要性 在介绍具体算法之前，我先谈一下个人对学习算法的初心。 排序算法 根据时间复杂度我们大体可以将排序算法分为两类，一类是以选择排序为代表的O(n^2)的算法，另一类是以快速排序为代表的O(nlogn)的算法。 基于此，本文O(n^2)排序算法中两个代表性的算法即选择算法和插入算法。
其中，数据结构表示数据的组织形式，基本的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、哈希表、图、堆等。而算法表示对数据结构中的数据进行处理的方式或过程，换句话说，就是解决问题的方法。 它们俩之间的关系：数据结构为算法服务，很多算法依赖于特定的数据结构，但不是全部算法，算法可以和数据结构没有关系。本期我们就来聊一聊算法。 学习算法的重要性 在介绍具体算法之前，我先谈一下个人对学习算法的初心。 排序算法 根据时间复杂度我们大体可以将排序算法分为两类，一类是以选择排序为代表的O(n^2)的算法，另一类是以快速排序为代表的O(nlogn)的算法。 基于此，本文O(n^2)排序算法中两个代表性的算法即选择算法和插入算法。 ?
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正文之前 好久没弄C++了，上学期颓废了半学期，这学期开学就搞课程设计快疯了。待会要考试CSP，所以弄点代码储备，待会到了考场说不定能省点功夫！ ? 正文 #...
用 Objective-C 实现几种基本的排序算法，并把排序的过程图形化显示。其实算法还是挺有趣的 ^ ^. 选择排序 冒泡排序 插入排序 快速排序 选择排序 以升序为例。 因我们不讨论三向切分的快排优化算法，所以这里答案是：不理它。 随着一趟一趟的排序，它们会慢慢被更小的元素往后挤，被更大的元素往前挤，最后的结果就是它们都会和枢轴一起移到了中间位置。 结果很明显，当某个算法所需要进行的比较操作越少时，它排序就会越快(根据上面四张图的比较，毫无疑问快排所进行的比较操作是最少啦~)。 那么如何模拟出比较操作的耗时时间呢？
01 — Dijkstra算法的理论部分 关于Dijkstra算法的原理部分，请参考之前的推送： 图算法|Dijkstra最短路径算法 Dijkstra算法总结如下： 1. 此算法是计算从入度为0的起始点开始的单源最短路径算法，它能计算从源点到图中任何一点的最短路径，假定起始点为A 2.
本文是其中第二篇，介绍了图算法。 前一篇文章介绍了图的主要种类以及描述一个图的基本特性。现在我们更加详细地介绍图分析/算法以及分析图的不同方式。 一 寻路和图搜索算法 寻路算法是通过最小化跳（hop）的数量来寻找两个节点之间的最短路径。 搜索算法不是给出最短路径，而是根据图的相邻情况或深度来探索图。这可用于信息检索。 1. 和 SCC 一样，并查集通常用在分析的早期阶段，以理解图的结构。 并查集是一个预处理步骤，为了理解图的结构，在任何算法之前都是必需的。 四 总结 现在我们已经介绍了图的基础知识、图的主要类型、不同的图算法和它们使用 networkx 的 Python 实现。
) > library(affycoretools) > data("CLLbatch") > data("disease") > CLLgcrma<-gcrma(CLLbatch) #使用gcrma算法预处理数据 通过采用两个主成分构建分类图，可以看出稳定组（矩形）和恶化组（菱形）根本不能很好分开，在主成分分析时，考虑两个组成分的代表性以及累计贡献率，若低于60%，需要采用多维尺度分析
图的表示方式 图是由一系列点和边的集合构成的，一般有邻接矩阵和邻接表两种表示方式，c/c++可以看我的这篇文章：搜索(1) 这篇文章主要讲java语言中图的相关算法。 图的拓扑排序以下图来举例，假设你要学课程A，但是课程A有先导课，必须上完先导课才能上A，因此你必须先上BCD，但是由于BD也有先导课K，所以必须先上K。 图的最小生成树算法用于无向图，只选择图中的某些边，达到整体边的权重加起来是最小的，并且各个点之间是连通的，连通的意思是假设[1,2]之间有条边，[2,3]之间有条边，那么[1,3]之间就是连通的，图的最小生成树算法有两个 ，分别是K算法和P算法，他俩产生的结果都是一样的，只不过决策的过程不一样。 K算法 ? 以上面的图为例，K算法的思想是以边进行考虑，优先选择小权重的边。
前言：学习图的遍历算法之前，需要先了解一下图的存储方式(这里只以无向图作为讨论了)。 (1)邻接矩阵 ? (2)邻接表 ?
比如，从A到D的最短路径，通过肉眼观察可以得出为如下，A->C->D，距离等于3+3=6，其中A->C边上的数值3称为权重，又知这是无向图，从C到A的权重也为3。 ? 02 — Dijkstra算法求单源最短路径 这个算法首先设置了两个集合，S集合和V集合。S集合初始只有源顶点即顶点A，V集合初始为除了源顶点以外的其他所有顶点，如下图所示： ? 设置一个从A到各顶点的缓存字典，作为算法的输出，初始时，统一设置为 -1， ? 选取最小距离，即B进入S集合，并且，Dijkstra算法要和dist字典中A->B 距离做一次比较， 如果dist(A->B)! 以上分析就是Dijkstra算法的基本思想，直到集合V的元素个数为0为止，最终的dist字典如下： ? 03 — Dijkstra算法总结 算法的基本思路： 1. 初始化两个集合，S集合和V集合。
推荐的算法有很多，包括协同过滤(基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤)以及其他的一些基于模型的推荐算法。 二、基于图的推荐算法PersonalRank算法 1、PersonalRank算法简介 在协同过滤中，主要是将上述的用户和商品之间的关系表示成一个二维的矩阵(用户商品矩阵)。 而在基于图的推荐算法中，将上述的关系表示成二部图的形式，为用户A推荐商品，实际上就是计算用户A对所有商品的感兴趣程度。 PersonalRank算法对通过连接的边为每个节点打分，具体来讲，在PersonalRank算法中，不区分用户和商品，因此上述的计算用户A对所有的商品的感兴趣的程度就变成了对用户A计算各个节点B，C， PersonalRank算法的具体过程如下(对用户A来说)： 初始化： PR(A)=1,PR(B)=0,⋯,PR(d)=0 PR\left ( A \right )=1,PR\left ( B \
推荐的算法有很多，包括协同过滤(基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤)以及其他的一些基于模型的推荐算法。 二、基于图的推荐算法PersonalRank算法 1、PersonalRank算法简介 在协同过滤中，主要是将上述的用户和商品之间的关系表示成一个二维的矩阵(用户商品矩阵)。 而在基于图的推荐算法中，将上述的关系表示成二部图的形式，为用户A推荐商品，实际上就是计算用户A对所有商品的感兴趣程度。 PersonalRank算法对通过连接的边为每个节点打分，具体来讲，在PersonalRank算法中，不区分用户和商品，因此上述的计算用户A对所有的商品的感兴趣的程度就变成了对用户A计算各个节点B，C，
向AI转型的程序员都关注了这个号 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 期研究了一下以图搜图这个炫酷的东西。百度和谷歌都有提供以图搜图的功能，有兴趣可以找一下。当然，不是很深入。 这个问题也是困扰了我，在偶然的机会，看到哈希感知算法。这个分两种，一种是基本的均值哈希感知算法(dHash)，一种是余弦变换哈希感知算法(pHash)。dHash是我自己命名的，为了和pHash区分。 大致算法就是这样，汉明距离的代码我没给出，这个比较简单。一般都是在数据库里面进行计算，得到比较小的那些图片感知哈希值。 当然，实际应用中很少用这种算法，因为这种算法比较敏感。 在dHash算法中，它们是不同的。而我们肉眼可以看出其实是一样的。前面说过dHash算法比较较真、比较敏感。若要处理一定程度的变形，得要调整一下这个算法。 pHash算法就是基于dHash算法调整而来的，用第一次计算得到的值进行余弦变换。所以命名为余弦哈希感知算法。它可以识别变形程度在25%以内的图片。
关于Map数据类型可以访问，算法：列表List、映射Map、集合Set-理论 public class TreeMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements 这个算法直接看容易懵，需要按图服用。下面给出每种情况调用的图例。 情况1，父亲节点在祖父节点左边，且叔叔节点为红色。 ? fixAfterInsertion方法逻辑顺序图 ? 引入图 在树的基础上，我们知道当前节点中有多个指向下一节点的引用，假如还存在零个及以上指向上一节点（或者根节点）的引用，我们称之为图。 图（Graph）是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成，通常表示为：G(V,E)，其中，G表示一个图，V是图G中顶点的集合，E是图G中边的集合。 ? JDK源码中好像并没有图这种数据结构。 下面给出几个Java实现图的博文。 Java数据结构和算法-图 数据结构(Java随笔)—图
正文之前 好久没弄C++了，上学期颓废了半学期，这学期开学就搞课程设计快疯了。待会要考试CSP，所以弄点代码储备，待会到了考场说不定能省点功夫！ 正文 #inc...
大家好，今天不写代码，改为教大家画画，不过不是教素描或者油画之类的，而是画流程图。 在画流程图之前，先简单介绍下算法的概念，理解即可。然后通过画流程图来复习下前面学过的几种程序控制结构。 根据这些方法和步骤来编写计算机程序代码，这些具体的步骤和方法就是解决问题的算法。 根据算法，选择一种编程语言来编写可以完成任务的代码，就是编制程序。 对于复杂的应用程序，我们在开始编写代码之前，都应先设计起算法。 二、流 程 图 流程图就是一种描述算法的方式，相比于纯文字的描述，可以把解决问题的思路以更清晰、直观的方式展现出来，有助于更好的设计程序过程。 那么首先来看一下常用的流程图符号（在excel中“插入”选项卡，插入“形状”，流程图部分都有下列常用的符号。） ? 下面就通过流程图来复习下学习过的控制程序结构。
图的最短算法 从起点开始访问所有路径，可以到达终点的有多条地址,其中路径权值最小的为最短路径。 最短路径算法有深度优先遍历、广度优先遍历、Bellman-Ford算法、弗洛伊德算法、SPFA(Shortest Path Faster Algorithm)算法和迪杰斯特拉算法等。 void createGraph(AdjListGraph& G) { cout << "请输入该图的顶点数以及边数" << endl; cin >> G.vex >> G.edge; cout first;//头插法-类似于hashtable中的插入数据 temp->weight = weight; G.adjlist[i1].first = temp; } } } //图的最短路径算法 ;//路径回退 } temp = temp->next; } } int main(void) { AdjListGraph G; //初始化 initGraph(G); //创建图
思路：回到二叉搜索树，当前节点大于左子树，小于右子树。假如此树是二叉搜索树，那么应该满足这种有序的状态。
概述 算法名称 复杂度 实现关键 冒泡排序 O(n^2) （无序区，有序区）。从无序区通过交换找出最大元素放到有序区前端。 选择排序 O(n^2) （有序区，无序区）。
不过在早期的研究阶段中，针对的图数据规模一般较小，并未达到单机处理极限，可视化研究的重点大都集中在布局模型的探索，这一时期出现的力导向模型为图布局的发展起到了重要作用，众多图布局算法均由其改进而来。 除此之外，这一阶段也产生了许多基于其他模型的图布局算法。 力导向布局算法也称 FDP（Force-Directed Placement）算法是目前在图布局算法上应用最为广泛的算法，其在自然规则模型（弹簧或电荷力）的指导下，能以人类易理解的形式充分展现图的整体结构 ，通用性强，在图的布局算法中占据主导地位。 ；国内研究者也开始关注这一内容，2015年，赵玉聪等人根据分层扩展的思想，提出了一种基于图匹配的分层布局算法 [23] ，递归的对大图进行简化和布局，同时还研究了对简化布局结构的反向扩展，为分层布局算法提供了一种新的思路
人体分析包含人像分割、人体识别、行人重识别（Reid)等服务。人像分割可识别视频、图片中的半身人体轮廓，并将其与背景分离；人体检测，可识别行人的穿着、体态、发型等信息；行人重识别（Reid)可实现跨摄像头跨场景下行人的识别与检索。可应用于人像抠图、背景特效、行人搜索、人群密度检测等场景。
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