简单来说，极大团是增加任一顶点都不再符合定义的团，最大团是图中含顶点数最多的极大团，最大独立集是除去图中的团后的点集，而最大团问题就是在一个无向图中找出一个点数最多的完全图。...二、常用结论 1、最大团点的数量=补图中最大独立集点的数量 2、二分图中，最大独立集点的数量+最小覆盖点的数量=整个图点的数量 3、二分图中，最小覆盖点的数量=最大匹配的数量 4、图的染色问题中，最少需要的颜色的数量...=最大团点的数量 三、算法实现 毕竟是NP完全问题，所以具体使用，什么算法，区别不是很大，具体体现在剪枝上！...对于弦图来说，求最大团一般使用 MCS 算法，而对于一般图来说，常使用 Bron-Kerbosch 算法 【Bron-Kerbosch 算法】 Bron-Kerbosch 算法用于计算图中的最大的全连通分量...对于基础的算法，由于其递归搜索了所有情况，对其中有些不是最大团的也进行了搜索，效率不高，为了节省时间让算法更快的回溯，可以通过设定关键点来进行搜索。
问题描述： 给定无向图G=(V, E)，其中V是非空集合，称为顶点集； E是V中元素构成的无序二元组的集合，称为边集，无向图中的边均是顶点的无序对，无序对常用圆括号“( )”表示。 ...G的最大团是指G中所含顶点数最多的团。 如果U∈V且对任意u，v∈U有(u, v)∈E，则称U是G的空子图。G的空子图U是G的独立集当且仅当U不包含在G的更大的空子图中。...特殊地，U是G的最大团当且仅当U是G'的最大独立集。...问题定义： 解空间树中结点类型：bbnode 活结点优先队列中元素类型为 CliqueNode（cn 表示与该节点相应的团的定点数，un表示结点为根的子树中的最大顶点树的上界。...LChild = ch; CliqueNode N; N.cn = cn; N.level = level; N.un = un; N.Insert(N); } 算法核心代码
区间最值问题之ST表算法 1.ST算法思想 ST(Sparse Table)算法是一种用于解决RMQ(Range Minimum/Maximum Query，即区间最值查询)问题的离线算法。...ST算法描述：首先明确解决的是区间最值问题，那么对于给定的数组arr = [1,4,8,20, 10]，长度为2^j的区间可以拆分成两个2^(j-1)的区间，那么对于dp[i][j]，i表示区间起点，j...创建 dp[i][j]表示从i开始长度为2^j的区间最值，那么i和j的取值需要明确。...int n = input.size(); // 预处理每个区间的最值 int k = (int)(log((double)(n)) / log(2.0)); // 预处理区间长度等于1 for (int...给定[l, r]，查询该区间的最大值/最小值，问题转化为从l向右覆盖2^k个数，从r向左覆盖2^k个数，一定覆盖整个区间[l, r]，虽然会有重复覆盖，但不影响结果。
汉诺塔问题：古代有一个梵塔，塔内有三个座A、B、C，A座上有64个盘子，盘子大小不等，大的在下，小的在上。...如下图 问题解答 问题定义 我们把左边的柱子叫做A,中间的柱子叫做B,右边的柱子叫做C hanoi`塔的搬运过程； i ：左边的柱子只有两个圆盘 我们先假设在A柱子上只有两个圆盘，不用图我们用大脑想象出来最佳流程就是...[四个圆盘的hanoi](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/7e80f4dd8a45878f9ae993e6a0fa6ea8.png) > 问题总结 > 通过上面的描述我们把
②不过区间在增加时，每次并不是增加一个长度，而是基于倍增思想，用二进制右移，每次增加2^i个长度 ，最多增加logn次 这样预处理了所有2的幂次的小区间的最值 查询： ③对于每个区间，分成两段长度为的区间...，再取个最值（这里的两个区间是可以有交集的，因为重复区间并不影响最值) 比如3,4,6,5,3一种分成3,4,6和6,5,3，另一种分成3,4,6和5,3，最大值都是6，没影响。...+1,所以后面的状态表示为f[t][y-2t+1] 所以x到y的最小值表示为f(f[t][x],f[t][y-2^t+1])，所以查询时间复杂度是O（1） ④所以O(nlogn)预处理，O(1)查询最值
self.x_bounder上的最大值 def f(x): return np.sin(x) + np.cos(x) class GeneticAlgorithm(object): """遗传算法...x_bounder: list x 轴的区间, 用遗传算法寻找x在该区间中的最大值. """ def __init__(self, cross_rate, mutation_rate
近日，上海交通大学金贤敏研究团队发布了最新研究成果，不仅研发出了全球首个基于光子集成芯片的物理系统可扩展的专用光量子计算原型机，还在这台原型机上实现了一种叫做“快速到达问题”的量子加速算法。...据悉，研究团队在飞秒激光直写制备的三维光量子集成芯片中成功构建了大规模六方粘合树并演示了量子快速到达算法内核，相比经典情形展示了平方级加速，而且最优效率提高一个数量级。...所以，只要在专用计算领域的研究上，能够制备和控制的量子系统达到全新尺度，将可以直接用于探索新物理和在特定问题上推进远超经典计算机的绝对计算能力。...量子行走是专用专用量子计算的重要内核，已经在许多优化算法中被理论预测具有明显量子加速效果。...而对于粘合树结构上的快速到达(Fast Hitting)问题，量子行走的优势尤为突出，但现在量子行走具备不可扩展性。 看见了量子行走的潜力后，金贤敏团队就致力于优化和落实量子行走。
C语言背包问题的算法 背包问题引出 C语言背包问题的算法完整源码(定义，实现，main函数测试） 背包问题引出 想象你是一个小偷，你想从房间里偷东西。...C语言背包问题的算法完整源码(定义，实现，main函数测试） #include #include int maximum_possible_loot_value
总第77篇 本篇介绍机器学习众多算法里面最基础也是最“懒惰”的算法——KNN（k-nearest neighbor）。你知道为什么是最懒的吗？...该算法常用来解决分类问题，具体的算法原理就是先找到与待分类值A距离最近的K个值，然后判断这K个值中大部分都属于哪一类，那么待分类值A就属于哪一类。...02|算法三要素： 通过该算法的原理，我们可以把该算法分解为3部分,第一部分就是要决定K值，也就是要找他周围的几个值；第二部分是距离的计算，即找出距离他最近的K个值；第三部分是分类规则的确定，就是以哪种标准去评判他是哪一类...训练算法：KNN没有这一步，这也是为何被称为最懒算法的原因。 测试算法：将提供的数据利用交叉验证的方式进行算法的测试。 使用算法：将测试得到的准确率较高的算法直接应用到实际中。...06|最后： 上面python实现过程中涉及的一些知识点： pandas数据转换成numpy，df.matrix() matplotlib中文显示乱码问题 列表生成式 np.tile()函数 np.sum
前言 最近在研究 Spring 源码，Spring 最核心的功能就是 IOC 容器和 AOP。本文定位是以最简的方式，分析 Spring AOP 源码。...调试代码 本文使用的代码，安装了 lombok，并基于 Spring Boot，是一个完全基于注解的最简调试代码。...源码深入分析 @EnableAspectJAutoProxy 开启 AOP @EnableAspectJAutoProxy 注解定义： @Target(ElementType.TYPE) @Retention...AopConfigUtils.forceAutoProxyCreatorToExposeProxy(registry); } } } } 在 AppApplication 启动类上要加入 @EnableAspectJAutoProxy 注解开启 AOP，查看该注解源码...Spring 的源码太庞杂，调用链太深，在研究源码的时候应该明确目标，掌握核心原理。就像学汉语字典，并不需要掌握其中的每一个汉字（况且 Spring 源码更新频率很快）。
解释一下GBDT算法的过程 1.1 Boosting思想 1.2 GBDT原来是这么回事 3. GBDT的优点和局限性有哪些？ 3.1 优点 3.2 局限性 4....解释一下GBDT算法的过程 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，全名叫梯度提升决策树，使用的是Boosting的思想。...A: 14岁高一学生，购物较少，经常问学长问题，预测年龄A = 15 – 1 = 14 B: 16岁高三学生，购物较少，经常被学弟问问题，预测年龄B = 15 + 1 = 16 C: 24岁应届毕业生...，购物较多，经常问师兄问题，预测年龄C = 25 – 1 = 24 D: 26岁工作两年员工，购物较多，经常被师弟问问题，预测年龄D = 25 + 1 = 26 所以，GBDT需要将多棵树的得分累加得到最终的预测得分...） iloc的用法（最简单） scikit-learn 梯度提升树(GBDT)调参小结（包含所有参数详细介绍） 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
image 前言 最近在研究 Spring 源码，Spring 最核心的功能就是 IOC 容器和 AOP。本文定位是以最简的方式，分析 Spring AOP 源码。...调试代码 本文使用的代码，安装了 lombok，并基于 Spring Boot，是一个完全基于注解的最简调试代码。...源码深入分析 @EnableAspectJAutoProxy 开启 AOP @EnableAspectJAutoProxy 注解定义： @Target(ElementType.TYPE) @Retention...registry); } } } } 在 AppApplication 启动类上要加入 @EnableAspectJAutoProxy 注解开启 AOP，查看该注解源码...Spring 的源码太庞杂，调用链太深，在研究源码的时候应该明确目标，掌握核心原理。就像学汉语字典，并不需要掌握其中的每一个汉字（况且 Spring 源码更新频率很快）。
1、编程计算由“*”号围成的下列图形的面积。面积计算方法是统计*号所围成的闭合曲线中水平线和垂直线交点的数目。如下图所示，在10*10的二维数组中，有“*”围住...
1.简介 继续分析源码，上一篇文章把HashMap的分析完毕。本文开始分析HashSet简单的介绍一下。...参考JDK1.8文档,关注回复JDK可获取中文版JDK文档） Set s = Collections.synchronizedSet(new HashSet(...)); 上文链接： HashMap源码阅读...(一) HashMap源码阅读(二) 1.继承结构 先看一下HashMap的继承结构 ?...在阅读源码的时候千万不要直接的去阅读HashSet在阅读之前最好先把HashMap看了。在阅读HashMap的时候最好结合着1.7版本的源码一起看。...8.总结 其实HashSet的一些东西都是用HashMap来实现的，如果HashMap的源码已经阅读过的话基本上没有什么问题。（这可能是我写的最轻松的一篇问文章哈哈哈哈哈）
废话不多说，我们从强化学习最经典的例子——迷宫寻宝(俗称格子世界GridWorld)开始，用策略梯度(Policy-Gradient)算法体验一把PARL。 模拟环境 强化学习适合解决智能决策问题。...最直观的方法，我们可以使用一个线性模型表示这个策略函数: ? 其中， ? (s)表示对状态s的特征工程，θ是需要训练的参数。这样建模有什么好处呢？...由于我们需要求解最大值问题，也就是梯度上升问题，自然而然就想到把梯度上升问题转化为梯度下降问题，这样才能使得目标函数的相反数达到最小，而什么样的函数可以将梯度下降和对数函数关联起来呢？...算法层；官方仓库提供了大量的经典强化学习算法，我们无需自己重复写，可以直接复用算法库(parl.algorithms)里边的 PolicyGradient 算法！...简单分析一下policy_gradient的源码实现。
废话不多说，我们从强化学习最经典的例子——迷宫寻宝(俗称格子世界GridWorld)开始，用策略梯度(Policy-Gradient)算法体验一把PARL。 模拟环境 强化学习适合解决智能决策问题。...最直观的方法，我们可以使用一个线性模型表示这个策略函数: ? 其中，Φ(s)表示对状态s的特征工程，θ是需要训练的参数。这样建模有什么好处呢？...由于我们需要求解最大值问题，也就是梯度上升问题，自然而然就想到把梯度上升问题转化为梯度下降问题，这样才能使得目标函数的相反数达到最小，而什么样的函数可以将梯度下降和对数函数关联起来呢？...算法层；官方仓库提供了大量的经典强化学习算法，我们无需自己重复写，可以直接复用算法库(parl.algorithms)里边的 PolicyGradient 算法！...简单分析一下policy_gradient的源码实现。
Louvain算法 一种基于模块度的图算法模型，与普通的基于模块度和模块度增益不同的是，该算法速度很快，而且对一些点多边少的图，进行聚类效果特别明显。...算法流程： 1、初始时将每个顶点当作一个社区，社区个数与顶点个数相同。 2、依次将每个顶点与之相邻顶点合并在一起，计算它们的模块度增益是否大于0，如果大于0，就将该结点放入该相邻结点所在社区。...3、迭代第二步，直至算法稳定，即所有顶点所属社区不再变化。 4、将各个社区所有节点压缩成为一个结点，社区内点的权重转化为新结点环的权重，社区间权重转化为新结点边的权重。...5、重复步骤1-3，直至算法稳定。..._G[vid].keys() if neighbor > vid]) def first_stage(self): mod_inc = False # 用于判断算法是否可终止
本文从注解的角度分析 Spring IOC 容器源码。...} } 核心的点是这一句： SpringApplication.run(AppApplication.class, args); SpringApplication 的代码就不分析了，明确本次看源码的目的是分析容器源码
git源码泄露问题 githack是什么 GitHack是一个.git泄露利用测试脚本，通过泄露的文件，还原重建工程源代码。 Git 源码泄露 开发人员会使用 git 进行版本控制，对站点自动部署。...但如果配置不当，可能会将 .git 文件夹直接部署到线上环境，这就引起了 git 泄露漏洞，我们可以利用这个漏洞直接获得网页源码。 确定是否存在泄漏 想要确定是否存在这个漏洞，可以通过以下方式。...常见问题 githack只能在python2环境下运行，否则会出现 例题 攻防世界lottery 打开网页，让我们买彩票赚钱，随便买一下 赚够足够的钱，才能够买flag 用dirsearch扫一下后台...,发现有git 或者用御剑扫以下后台，发现robot协议文件，发现禁用git，很可疑，判断是git源码泄露 用githack扫描url，把文件都下载下来 python githack.py URL 拼接...，用dirsearch跑一跑,真的发现了很多.git文件 用githack去跑，看看能不能下下来一些.git下的源码，发现在.index的开头找到了php源码 其中assert()函数会将括号中的字符当成代码来执行
问题的原因 是因为TCP协议为了做一些带宽利用率、性能方面的优化，而做了一些特殊处理。比如Delay Ack和Nagle算法。...Nagle算法的基本逻辑，摘自wiki： ?...（根据Nagle算法，没有没ack的包了，立即发） 100,000 bytes: 前面68个整包很快发出去也收到ack回复了，然后发了第69个整包，剩下88bytes（不够一个整包）根据Nagle算法要等一等...回到前面的问题 服务写好后，开始测试都没有问题，rt很正常（一般测试的都是小对象），没有触发这个问题。后来碰到一个300K的rt就到几百毫秒了，就是因为这个原因。...文中所有client、server的概念都是相对的，client也有delay ack的问题。 Nagle算法一般默认开启的
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
