最大团问题算法源码_最大团问题算法_最大团问题回溯算法 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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图论--最大团问题

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。

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最大团问题-分支限界

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

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区间最值问题之ST表算法

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。

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hanoi塔问题如下图所示_hanoi塔问题最经典的算法

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

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『ACM-算法-ST算法』信息竞赛进阶指南--区间最值问题的ST算法

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

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国内量子计算新进展，上交大团队成功运行专用算法

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。

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遗传算法求解最值问题并可视化

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

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C语言背包问题的算法(附完整源码)

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

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最懒惰的算法—KNN

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

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gbdt算法_双色球最简单的算法

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。

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最简 Spring AOP 源码分析！

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）。

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最简 Spring AOP 源码分析

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）。

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面积问题最简做法

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...

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PARL源码走读——使用策略梯度算法求解迷宫寻宝问题

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。

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PARL源码走读：使用策略梯度算法求解迷宫寻宝问题

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。

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JDK源码阅读(八):最简单的HashSet源码分析

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）

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Louvain算法_算法问题

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

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最简 Spring IOC 容器源码分析

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

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北大团队搞定ChatGPT都头痛的算法优化，普通笔电就能跑

衡宇萧箫发自凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 连ChatGPT看了都直摇头的算法优化，被北大团队给搞定了。...算法优化也和解方程一样，虽然我们能学会不同的变换规则，但真正到了解决复杂问题的时候，还是得自己运用这套规则来对程序求解。这种方法就和做数学题一样，需要用到一些“程序员的智慧”。...为此，熊英飞团队结合这两种思路，设计了一种新的算法优化方法。简单来说，就是先基于程序演算的思路，将问题缩小到只需要用程序去填写几个关键程序的情况，就像给“完形填空”挖空一样。...因此针对这种问题，团队也设计了一些技巧，确保在一定概率下这种方式不会出错。相比AI而言，这种思路设计出来的算法优化软件，不仅正确率更高，解题过程也要更快。...团队从Codeforces、NOIP全国青少年信息学奥林匹克联赛、Leetcode上收集了所支持算法对应的题目，对两套方法进行了测试其中，在分治类的96个算法问题中，AutoLifter解出来了82题

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源码安装最坑的是什么

源码安装http 安装源码包 xxx.tar.gz xxx.tar.bz2 Tar 解压 ....问题又来了，加上--with-included-apr之后，编译，报错如下： configure: error: Bundled APR requested but not found at .

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