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图的--《啊哈!算法

:如果删除某条,图不再连通。     如何求呢?只需要将求点的算法修改一个符号就可以。只需将low[v]>=num[u]改为low[v]>num[u],取消一个等号即可。...low[v]>=num[u]代表的是点v是不可能在不经过父节点u而回到祖先(包括父亲)的,所以顶点u是点。  ...倘若顶点v不能回到祖先,也没有 另外一条路能回到父亲,那么u-v这条就是 #include using namespace std; const int maxn=...int n,m,e[maxn][maxn]; int root,num[maxn],low[maxn],flag[maxn],index; void dfs(int cur,int father)//算法核心...{ dfs(i,cur);//继续往下深度优先遍历 low[cur]=min(low[cur],low[i]);//更新时间戳(不经过父亲结点能回到的最小时间戳

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    PCL—低层次视觉—点云分割(最小算法

    答案是有,也就是这篇博文要解决的最小算法。 2.最小算法   最小(min-cut)并不是一个什么很新鲜的东西。它早就用在网络规划,求解桥问题,图像分割等领域,被移植到点云分割上也不足为奇。...最小算法是图论中的一个概念,其作用是以某种方式,将两个点分开,当然这两个点中间可能是通过无数的点再相连的。如图所示。 ?...总而言之,就是有那么一个算法,当你给出了点之间的 “图” (广义的),以及连线的权值时,最小算法就能按照你的要求把图分开。...最小算法用于半自动分割识别有着巨大的优势,适合用于计算机视觉,城市场景点云分析一类。但对机器人来说,或许和特征点检测算法联合起来能获得较好的效果。 ?   ...图中显示,最小算法成功找到了靠的很近的汽车。显然欧式算法r取太大则无法区分左右汽车,r取太小则无法区分车头和车身(玻璃不反光,是没有点云的)。

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    C++ DFS序与点、,欧拉序与LCA

    怎么判断图是否存在割点以及如何找出图的点? Tarjan 算法是图论中非常实用且常用的算法之一,能解决强连通分量、双连通分量、点和(桥)、求最近公共祖先(LCA)等问题。...Tarjan算法求解点的核心理念: 在深度优先遍历算法访问到k点时,此时图会被k点分割成已经被访问过的点和没有被访问过的点。...算法中引入了回溯值概念。 回溯值表示从当前节点能回访到时间戳最小的祖先,回溯值一般使用名为 low的数组存储,low[i]表示节点 i的回溯值。 如下演示如何初始化以及更新节点的 low值。...3.2 定义:即在一个无向连通图中,如果删除某条后,图不再连通。如下图删除2-5和5-6后,图不再具有连通性。 删除2-5和5-6后。 那么如何求呢?...倘若顶点v不能回到祖先,也没有另外一条路能回到父亲,那么 w-v这条就是, 3.3 Tarjan 算法 #include #include #include

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    找到最小生成树里的关键和伪关键(并查+kruskal最小生成树)

    最小生成树 (MST) 是给定图中的一个子集,它连接了所有节点且没有环,而且这些的权值和最小。 请你找到给定图中最小生成树的所有关键和伪关键。...如果从图中删去某条,会导致最小生成树的权值和增加,那么我们就说它是一条关键。 伪关键则是可能会出现在某些最小生成树中但不会出现在所有最小生成树中的。...下图是所有的最小生成树。 ? 注意到第 0 条和第 1 条出现在了所有最小生成树中,所以它们是关键,我们将这两个下标作为输出的第一个列表。...解题 图–最小生成树 并查参考 解题见注释 class dsu{ //并查 vector f; public: dsu(int n) { f.resize...u.reset();//重置并查 int cost = kruskal(vis, u, edgeId, edges, n, 0);

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    【猫狗数据】划分验证训练验证

    :训练、验证和测试。...其中验证主要是在训练的过程中观察整个网络的训练情况,避免过拟合等等。 之前我们有了训练:20250张,测试:4750张。本节我们要从训练集中划分出一部分数据充当验证。...测试是正确的,训练和验证和我们预想的咋不一样?可能谷歌colab不太稳定,造成数据的丢失。就这样吧,目前我们有这么多数据总不会错了,这回数据量总不会再变了吧。...最终结果: 为了再避免数据丢失的问题,我们开始的时候就打印出数据的大小: 训练有: 18255 验证有: 2027 Epoch: [1/2], Step: [2/143], Loss: 2.1346...通过验证调整好参数之后,主要是学习率和batch_size。 然后就可以利用调整好的参数进行训练测试了。下一节主要就是加上学习率衰减策略以及加上边训练测试代码。

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    挑战程序竞赛系列(25):3.5最大权闭合图

    (证毕) 那么该问题就变成了求最小简单(即最大流的最小算法),那为啥上述公式就是答案了呢?最大权=正权值之和-最小权值?...不一定,假设全局的最小已知,那么上述任意的源点s和汇点t会出现两种情况: 源点在最小的S部分,汇点在最小的T部分,此时你所遍历的源点和汇点的最小就是全局的最小,那么恭喜你,你很幸运一下子就找到了正确解...另外一种情况是说源点和汇点都在全局最小的S部分或者T部分,那么显然你所找的关于s和t的最小一定不是最小的,但你会更新minCut,没关系,既然在全局最小的某一半部分,那么s和t合并之后再去求解最小是不会影响全局最小的...所以现在的问题是:给定一个无向图,如何找到一个源点s和一个汇点t的最小呢? stoer_wagner算法告诉我们: 1....其他顶点之间存在则连接,权值为1 此时图N的最小算法就是上述的min目标函数,证明比较好理解,把图N分割成S和T,此时S到T的存在三部分,第一部分是原先的权值为1的那些顶点,实际上求的是c[

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    无向图最小问题取得新突破,谷歌研究获SODA 2024最佳论文奖

    Karger 算法,其在理论计算机科学中非常重要,尤其适用于大规模图的近似最小问题。...文章详细阐述了一个几乎是线性时间内(而不是近线性时间)运行的新算法,这个算法是确定性的,能够可靠地找到正确的最小,改进了之前可能无法保证结果正确或只适用于简单图的算法。...在图论中,去掉其中所有边能使一张网络流图不再连通(即分成两个子图)的称为图的,一张图上最小称为最小。...一张图及其两个:红色点线标出了一个包含三条,绿色划线则表示了这张图的一个最小(包含两条)。...方法介绍 关于最小问题,Karger 在 1996 年开创性的给出了一个近乎线性的时间随机算法,该算法能够以较高的概率找到最小,并且该工作还给出了一个关键见解,即存在一个更小的图,它在很大程度上保留了所有的大小

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    图的点 --《啊哈!算法

    这个算法的关键在于:当深度优先遍历访问到顶点u时,假设图中还有顶点v是没有访问过的点,如何判断顶点v在不经过u 的情况下还能回到之前访问任意一个结点?...low[i]来记录每个顶点在不经过父顶点时,能够回到的最小时间戳。      代码是用邻接矩阵来存储图的,复杂度O(N^2),的处理就需要O(N^2)。这样写是为了突出点部分。...int n,m,e[maxn][maxn]; int root,num[maxn],low[maxn],flag[maxn],index; void dfs(int cur,int father)//算法核心...从生成树的角度来说就是i是cur的儿子 dfs(i,cur);//继续往下深度优先遍历 low[cur]=min(low[cur],low[i]);//更新时间戳(不经过父亲结点能回到的最小时间戳...;i<m;i++) { int a,b; scanf("%d %d",&a,&b); e[a][b]=1; e[b][a]=1;//建立

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    基于图像分割的立体匹配方法

    离散标号的最优解问题可以采用能量函数的最小化来求解,图做为一种可以求解能量最小化问题的算法,在计算机视觉领域的应用非常广泛,如图像分割,图像恢复,立体匹配等。...Kolmogorov指出了如何将能量函数最小化问题与立体视差计算联系起来。通常使用图算法进行立体匹配分为三个步骤,建立网络图,图算法求解,生成视差图。...(二)最小 网络图中一个S-T的意味着将顶点分为两部分, ? 。的代价为顶点到所有的容量和,容量和最小称为最小。...设x 和y 是顶点V中的两个顶点,(x,y)表示从x 到y 的一条,其的权值表示为c(x,y)。因此对于图G=(v,e)其一个可以表示为: ?...在图1中,点表示源点,点表示汇点,视差对应于能量函数式(1)中的第一项,平滑对应于能量函数第二项。求解式(1)的能量函数的最小值可以等价为求解图的最小问题,获得全局最优的视差图。

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    GREEDY ALGORITHMS II

    基本概念 Path:通路 Cycle:环 Cut:。...是将图的所有节点划分成两个非空的子集S和V-S(其中V是图中所有节点的集合,S和V-S是两个非空的互斥子集),简言之就是通过可以将一副连通图变为一副非连通图(或者说两幅图) Cutset:...实现割过程的所有边的集合,在图论中一般是尝试求最小 下图就是切割{4,5,8}子集所形成的 命题:环和相交于偶数条 生成树属性 令 T = (V, F) 为 G = (V, E)...选择最大权重的 C 的未着色边缘并将其着色为红色 蓝色规则: 设 D 为没有蓝最小重量的 D 中选择一条未着色的边缘并将其着色为蓝色 Greedy Template 不断应用Red rule...直到所有的都被着色。 这意味着我们在图中找到了所有没有形成环路的,并且选择了最小,将它们标记为蓝色。 最终,所有形成最小生成树的都被标记为蓝色。

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    GREEDY ALGORITHMS II

    基本概念 Path:通路 Cycle:环 Cut:。...是将图的所有节点划分成两个非空的子集S和V-S(其中V是图中所有节点的集合,S和V-S是两个非空的互斥子集),简言之就是通过可以将一副连通图变为一副非连通图(或者说两幅图) Cutset:...实现割过程的所有边的集合,在图论中一般是尝试求最小 下图就是切割{4,5,8}子集所形成的 命题:环和相交于偶数条 生成树属性 令 T = (V, F) 为 G = (V, E)...选择最大权重的 C 的未着色边缘并将其着色为红色 蓝色规则: 设 D 为没有蓝最小重量的 D 中选择一条未着色的边缘并将其着色为蓝色 Greedy Template 不断应用Red rule...直到所有的都被着色。 这意味着我们在图中找到了所有没有形成环路的,并且选择了最小,将它们标记为蓝色。 最终,所有形成最小生成树的都被标记为蓝色。

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    挑战程序竞赛系列(24):3.5最大流与最小

    最小和最大流的对偶性证明: 抓住的定义即可,首先,任何有s和t的有向图,存在集合S和集合T,s∈S,t∈Ts \in S, t \in T,说明s属于集合S,t属于集合T,这样源点和汇点分属两个不同集合...最小:min{c(S,T)} 既然可以任意切分割,那就意味着不同的容量不同,由流量限制可以得: f(S,T)≤c(S,T) f(S, T) \le c(S, T) 所以f(S...f(S,T)最大也就最小那么大了,那到底是比最小小呢还是最大流正好等于最小呢?...《算法导论》P423告诉我们,当不存在增广路径时,存在一个最小,使得f(S,T)=c(S,T)f(S, T) = c(S, T),即最小就是最大流。...所以说:求最大流就等于求最小,这两个问题无形当中等价了。

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