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关键词

二分图(KM)

KMKM是在匈牙利的基础上衍生,在二分图的问题上增加重,变成了一个带二分图问题,求优的二分图KM讲解,这篇博客自我感觉很好理解。 二分图的带不等价,也不互相包含。我们可以使用KM实现求二分图的KM可以实现为O(N^3)。KM的几种转化KM是求完备,如果要求完备怎么办? 方很简单,只需将所有的边值取其相反数,求完备的值再取相反数即可。KM的运行要求是必须存在一个完备,如果求一个(不一定完备)该如何办? 依然很简单,把不存在的边值赋为0。KM求得的是边值和,如果我想要边之积,又怎样转化? 还是不难办到,每条边取自然对数,然后求,求得的结果a再出e^a就是

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HDU 3488 Tour(拆点+二分图--KM)

pid=3488       题意是有n个城市,m条边,这个图中有一个或者多个环,问要覆盖所有的点,选那几个环的总小。        因为是有向环,所以每个点的入度和出度都是1,所以就符合了二分图的性质,我们就需要把每个点拆成两个点,一个表示入度一个表示出度,然后求二分图的就行了,因为要求值的小和,我们就需要把值取负数, 然后计,然后再对结果取负就好了。

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    HDU 2255 奔小康赚钱(二分图--KM)

    二分图带全的裸题,直接贴板子就行,对于二分图可以用网络流去写,还有KM也可以解决这个问题,这个的中心思想就是依次选择的边构造子图,然后引入了顶标概念,我是看这篇博客学习的 ,讲的很nice,二分图——KM----AC代码:#include #define maxn 305#define inf 0x7fffffffusing namespace std;

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    Kuhn-Munkres

    是尽可能多地寻找,但寻找的未必是优的。一个的优劣可以用边表示,即给边赋上重,这样的二分图称为带二分图。 KM就是一个求解带二分图(Optimal Matching)的。表1. 三对三的一个重表 task 456worker12.01.03.021.00.02.032.02.03.0? 带二分图由上可知,是在的基础上考虑了重,或者换个角度,完备可以看作是一种等的特殊。因此可以通过某种方式转化为完备,然后利用已知的求解。 下面以图3二分图的为例具体说明KM流程:(1) 初始化可行顶标。初始化时,左侧各顶标取,右侧各顶标设为0.0。这步其实我们已经做了,结果如图4(a)。(2) 寻找完备。 综上所述,KM是解决带二分图的一个,其核心思想是,通过定义顶标引入相等子图,而相等子图的完备就是一个,这样问题就巧妙地转化成了完备问题,只要不断修订顶标扩相等子图

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    图论--二分图佳完美KM模板)

    0x3f3f3f3f; int love; 记录每个妹子和每个男生的好感度int ex_girl; 每个妹子的期望值int ex_boy; 每个男生的期望值bool vis_girl; 记录每一轮过的女生 bool vis_boy; 记录每一轮过的男生int match; 记录每个男生到的妹子 如果没有则为-1int slack; 记录每个汉子如果能被妹子倾心少还需要多少期望值 int 备胎的样子【捂脸 } } return false;} int KM(){ memset(match, -1, sizeof match); 初始每个男生都没有的女生 memset(ex_boy , 0, sizeof ex_boy); 初始每个男生的期望值为0 每个女生的初始期望值是与她相连的男生的好感度 for (int i = 0; i < N; ++i) { ex_girl = 初始化为无穷 while (1) { 为每个女生解决归宿问题的方是 :如果找不到就降低期望值,直到找到为止 记录每轮中男生女生是否被尝试过 memset(vis_girl, false

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    中文分词:逆向

    声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版协议,转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接:https:blog.csdn.netchengyuqiangarticledetails102719876 1、词典.datarmm_dic.utf8南京市南京市长长江桥人民解放军桥2、 RMM#逆向class RMM(object): def __init__(self, dic_path): self.dictionary = set() self.maximum = 0 result.append(word) index -= size break if word is None: index -= 1 return result def main(): text = 南京市长江

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    匈牙利(二分图问题)

    匈牙利用于求解无二分图(unweighted bipartite graph)的(maximum matching)问题二分图简单来说,有两个点集$U$和$V$ ,集合内部没有边相连,集合之间有边相连 一个图所有中,所含边数多的,称为这个图的。图 4 是一个,它包含 4 条边。 匈牙利解决的问题背景:如果一对男女互有好感,那么你就可以把这一对撮合在一起,现在,你拥有的概就是下面这样一张关系图,每一条连线都表示互有好感。 ? 就是一个二分图模板题,学完之后立刻巩固一下import java.util.Arrays;import java.util.Scanner; public class Main { static int n, m; public static void main(String; for (int i = 0; i < t; i++) map = 1; 有向边 int count = 0;

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    图论模板整理合集

    :传递闭包欧拉与哈密尔顿路径:欧拉回路图论--欧拉回路--弗罗莱模板LCA:图论--LCA--Tarjan(离线)图论--LCA--树上倍增(在线)图论--LCA--在线RMQ ST小环:图论- -小环--Floyd模板树的直径:图论--树的直径--DFS+树形DP模板树的重心:图论--树的重心(DFS) 模板生成树:图论--小生成树--Kruscal 模板图论--短路径生成树(小边和 )模板图论--短路径生成树计数--模板图论--生成树--次小生成树模板图论--曼哈顿距离小生成树模板图论--生成树计数模板图论--小生成树--Prim(带边输出)模板连通性:图论--割点--Tarjan 模板图论--割边--Tarjan模板图论--边双连通V-DCC缩点图论--双连通E-DCC缩点模板图论--强连通SCC缩点模板二分图:图论--二分图--匈牙利图论--二分图佳完美--KM 一般图带花树:图论--一般图带花树(缩点)网络流:流(EK)流(Dinic矩阵版)流(Dinic邻接表版)流(Hlpp)2-SAT:2-SAT--暴力染色求字典序小模版2-SAT

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    问题:给定二个字符串S和T,在主串S中查找子串T的过程称之为字符串问题(string matching,也称之为模式)。 在文本处理系统,操作系统,编译系统,数据库系统以及internet信息检索中,串是使用频繁操作。有蛮力,即BF(暴力,和KMP。 我只会bf,kmp还是有问题。 思路从主串S开始的一个字符串和子串T的第一个字符串进行比较,若相等,则比较二者的后续字符;若不相等,则主串S的第二个字符和子串T的第一个字符进行比较,重复上述过程,若T中的字符全部完,则说明本次成功 ,若S中字符全部比较完毕,则失败。

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    下面开始介绍串。暴力思想是自左而右,以字符为单位,依次移动模式串,直到某个位置发生。? 这个好的情况是第一次就比对成功,好情况的上边界则是每次比对时,第一个字符都不,这样就移动一格,好情况的复杂度就等于(Omega(n)), n为文本的长度。 有了next表的构造方,接下来就是根据next表进行了。 KMP的时间复杂度是(O(m + n)), 空间复杂度是(O(m+n)). 表和GS表选择者 } return i;}基于BM_BC+GS好情况是(O(nm)),坏情况由于有了gs表,变为了(O(m+n)).综合性能各种模式的时间复杂度如下所示:?

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    差异隐私满足(MA CR)

    当涉及具有不同代理集的规模多代理系统时,传统的差分隐私(DP)机制是不的,因为它们考虑的攻击者类别非常广泛,并且可以保护所有用户,而不受其特征的影响,同样的保证。 出于以下三个关键原因,这种假设在许多实际应用中是不必要的:(i)用户可能愿意公开不太敏感的信息(例如居住城市,但不是确切位置),(ii)攻击者可能拥有辅助信息(例如,按需移动系统中的居住城市,或论文分问题中的审阅者专业知识 PLDP具有高度的隐私性,同时适用于现实世界中无限制的型设置。此外,我们提出了PALMA,一种用于的隐私保护启发式方。 我们使用实际数据在车辆与乘客的情况下评估PALMA,并证明它提供了强的隐私,ε ≤ 3 和中位数 ε = 0.44以及高质量的项(10.8 % 比非私有优更糟)。

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    一文详解ORB-SLAM3

    作者已经开源了代码:https:github.comUZ-SLAMLabORB_SLAM3一、介绍SLAM建图的优势在于,它允许在BA中并使用执行三种数据关联的先前观测值:短期的数据关联:在新的几秒中地图元素 主要贡献:一个单目和双目的视觉惯导SLAM系统:全部依赖于MAP(后后验概率估计),即使是在IMU初始化的时候。高召回率的场景重识别:DBoW2需要三个连续的关键帧,太慢了。 跟踪线程处理传感器信息、实时的计当前帧和active map的位姿,小化特征点的重投影误差,这个线程还有一个关键帧筛选的过程。 如果计出来的Tam把Ka中的点变换到Km中重投影误差小于某个阈值,就把这个当成正确的。拥有多选票的假设被选择(前提是该假设满足一定的阈值)。 后一步是全局BA,在考虑闭环检测中期和长期的后得到MAP估计。在视觉惯导的情况下,只有在关键帧数量低于阈值的时候才进行以避免巨的运成本。

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    一文详解ORB-SLAM3

    作者已经开源了代码:https:github.comUZ-SLAMLabORB_SLAM3一、介绍SLAM建图的优势在于,它允许在BA中并使用执行三种数据关联的先前观测值:短期的数据关联:在新的几秒中地图元素 主要贡献:一个单目和双目的视觉惯导SLAM系统:全部依赖于MAP(后后验概率估计),即使是在IMU初始化的时候。高召回率的场景重识别:DBoW2需要三个连续的关键帧,太慢了。 跟踪线程处理传感器信息、实时的计当前帧和active map的位姿,小化特征点的重投影误差,这个线程还有一个关键帧筛选的过程。 如果计出来的Tam把Ka中的点变换到Km中重投影误差小于某个阈值,就把这个当成正确的。拥有多选票的假设被选择(前提是该假设满足一定的阈值)。 后一步是全局BA,在考虑闭环检测中期和长期的后得到MAP估计。在视觉惯导的情况下,只有在关键帧数量低于阈值的时候才进行以避免巨的运成本。

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    Redis 的 GEO 特性

    km 表示单位为千米。mi 表示单位为英里。ft 表示单位为英尺。 比如我们要计奥林克公园和圆明园的距离:127.0.0.1:6379> geodist subways yuanmingyuan aolinpikegongyuan7103.4924如果我们指定单位为 m|km|ft|mi 指定的是计范围时的单位;如果给定了可选的 WITHCOORD , 那么命令在返回的位置时会将位置的经纬度一并返回;如果给定了可选的 WITHDIST , 那么命令在返回的位置时会将位置与中心点之间的距离一并返回 withdist1) 1) qianmen 2) 0.93492) 1) nanluoguxiang 2) 2.78123) 1) shichahai 2) 3.2521我们需要返回按照远距离排序: georadiusbymember subways qianmen 10 km1) qianmen2) nanluoguxiang3) shichahai我们只是需要将其坐标换成集合名称中的会员名称就好了,用跟之前的

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    图论--二分图(匈牙利)--模板

    二分图数量#include#include#include#include#include#include#includeusing namespace std;const int N=505;

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    MOT:Towards Real-Time Multi-Object Tracking

    MOT中惯用的策略就是先检测,得到视频中目标bbox,然后再考虑前后帧的策略,为了更好的效果,一般中都会加入Re-ID,文章中把Re-ID等同于embedding,即一般方中,detection Post-processing既然是前后帧的,前一帧的输出信息需要被保留下来,当前帧同样输出三个分支信息后,根据Embedding结果进行,Embedding layer输出为D×H×WDtimes embedding vector两两计余弦距离,并与0比较较值,生成一个(m+k)×n(m+k)times n(m+k)×n的距离矩阵:cost_matrix;根据卡尔曼估计更新cost_matrix ,具体做为:估计前一帧的object在下一帧的位置,这个位置由和当前帧检测到的实际位置计距离,显然这个距离矩阵又是(m+k)×n(m+k)times n(m+k)×n的,而这个距离于一个设定阈值的话 这一点和DeepSort很相似;在cost_matrix中卡阈值,选择小于阈值的距离,这就是为什么上一步中会选择置为无穷;二次关联,使用的是IOU距离,不过计IOU的bbox是由两次检测得到的,而不是卡尔曼滤波器估计得到的

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    模式

    模式: 定义一个主串字符串S=goodgoogle,再定义一个模式串字符串T=google,然后依次遍历主串中的字符,判断,模式串是否在主串中存在,这种模式串的定位操作通常称为串的模式 代码 : 1 ** 2 * 朴素的模式 3 * @author wydream 4 * 5 * 6 7 public class OrdinaryModel { 8 9 public static void bfStr.length()==0||bfSearch.length()==0){18 System.out.println(字符串为空,请重新输入);19 return;20 }21 如果需要查找的字符串的长度于查找的字符长度 ,则直接返回,失败22 if(diff=bfSearch.length()) {29 for(int i=index;i

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    学界 | 滴滴 KDD 2018 论文详解:基于强化学习技术的智能派单模型

    当下滴滴的专车、快车等业务线已经在普遍使用智能派单模式,即从全局视角出发,由综合考虑接驾距离、服务分、拥堵情况等因素,自动将订单合适的司机接单。论文所述的也是在这一派单模式下的改进。 这些都对提出更高的要求: 不仅需要足够高效,能快速地对司机和乘客进行动态、实时的,秒级做出决策,同时还要能基于未来情况的预测,考虑的长期收益。 该问题的优化目标是 在确保用户体验的基础上化所有司机的收益总和。论文将其建模为二分图问题,使用 KM((Kuhn-Munkres) 进行求解。? 线上部分步骤 2.1 收集待分的司机和订单列表;步骤 2.2 计每个司乘对应的动作价值数 (State-Action Function),并以此为重建立二分图;步骤 2.3 将上述值作为重嵌入 KM ,充分考虑接驾距离、服务分等因素,求解,进入终派单环节。

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    博客 | 滴滴 KDD 2018 论文详解:基于强化学习技术的智能派单模型

    当下滴滴的专车、快车等业务线已经在普遍使用智能派单模式,即从全局视角出发,由综合考虑接驾距离、服务分、拥堵情况等因素,自动将订单合适的司机接单。论文所述的也是在这一派单模式下的改进。 这些都对提出更高的要求: 不仅需要足够高效,能快速地对司机和乘客进行动态、实时的,秒级做出决策,同时还要能基于未来情况的预测,考虑的长期收益。 该问题的优化目标是 在确保用户体验的基础上化所有司机的收益总和。论文将其建模为二分图问题,使用 KM((Kuhn-Munkres) 进行求解。? 线上部分 步骤 2.1 收集待分的司机和订单列表;步骤 2.2 计每个司乘对应的动作价值数 (State-Action Function),并以此为重建立二分图;步骤 2.3 将上述值作为重嵌入 KM ,充分考虑接驾距离、服务分等因素,求解,进入终派单环节。

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    HDU-----(1083)Courses(

    Courses Time Limit: 20000/10000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K ...

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