HDU 4081 Qin Shi Huang's National Road System（次小生成树-Kruskal） 博主的方法很好，但是有疑问，为什么不能将最多人口的两城市的距离设置为0，在进行Prim操作，求B呢？这个将在后续的刷题中体现。 POJ 2377 Bad Cowtractors（最大生成树-Kruskal） 裸题，可以用来熟悉算法。 HDU 6141 I am your Father!（最小树形图） 朱刘算法，这个还不会，稍后来填坑。 CodeForces 609 E.Minimu
3、收缩点，把有向环收缩成一个点，并且对图重新构建，包括边权值的改变和点的处理，之后再转步骤1。
若图中顶点数为n，则它的生成树含有n-1条边。对生成树而言，若砍去它的一条边，则会变成非连通图，若加上一条边则会形成一个回路。
HDU 1102 Constructing Roads（最小生成树-Prim） 最常见的，将已建成的路的权值设置为0，求最小生成树！ HDU 1162 Eddy's picture（最小生成树-Prim） 裸题，联系敲板子吧！ POJ 2560 Freckles（最小生成树-Kruskal） 裸题 POJ 2728 Desert King（01分数规划+二分+最小生成树-Prim） 0/1线性规划，二分做题！这个题得刷！ POJ 1679 The Unique MST（次
本基于C#+SqlServer+CS架构实现的在线五子棋对战平台,五子棋游戏程序，系统采用多层C/S软件架构，采用C#编程语言开发技术实现界面窗口版本的五子棋程序界面，实现CS架构窗口事件监听，完成五子棋双人在线对战等。五子棋是一种受大众广泛喜爱的游戏，其规则简单，变化多端，非常富有趣味性和消遣性。这里设计和实现了一个人机对下的五子棋程序，采用了博弈树的方法，应用了剪枝和最大最小树原理进行搜索发现最好的下子位置。介绍五子棋程序的数据结构、评分规则、胜负判断方法和搜索算法过程。
上文讲了递归算法比较简单的用法，相信对递归算法有一定的概念了。这篇文章再来试试两个相对复杂一点点的案例，最后在总结一下使用递归的一般方法已经需要注意的地方。
现在假设有 1000 个节点的key。对于磁盘，一定是将这1000个节点依次写入磁盘的速度最快。但是这样读很糟糕，因为key在磁盘中完全乱了，每次读都得扫描。
该文章是一篇技术文章，主要介绍了如何通过编辑距离算法实现文本相似度的计算。文章首先介绍了编辑距离算法的原理，然后详细讲解了基于编辑距离的文本相似度计算方法，并给出了具体的实现代码。最后，文章还探讨了编辑距离算法在技术社区中的应用，包括相似度计算和相似问答系统。
上文我们主要介绍了Adaptive Boosting。AdaBoost演算法通过调整每笔资料的权重，得到不同的hypotheses，然后将不同的hypothesis乘以不同的系数α进行线性组合。这种演算法的优点是，即使底层的演算法g不是特别好（只要比乱选好点），经过多次迭代后算法模型会越来越好，起到了boost提升的效果。本节课将在此基础上介绍一种新的aggregation算法：决策树（Decision Tree）。
原文 joydeep bhattacharjee 千平 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 所谓机器学习算法就是一个假设集合，用于找到最优模型。机器学习算法可以分为三大类。 监督学习：输
在计算机科学中，并查集（英文：Disjoint-set data structure，直译为不交集数据结构）是一种数据结构，用于处理一些不交集（Disjoint sets，一系列没有重复元素的集合）的合并及查询问题。并查集支持如下操作：
本文介绍了决策树算法的基本概念、原理、优缺点以及应用场景。决策树是一种基于树形结构的分类算法，通过递归地划分数据集，将数据集划分成若干个子集，最终形成一棵决策树。决策树算法具有可解释性强、适用范围广、效率高、容易实现等优点。同时，决策树算法也存在一定的缺点，如容易过拟合、不稳定、局部最优等问题。在实际应用中，决策树算法可以广泛应用于各种场景，如医疗诊断、信用评级、推荐系统等。
常见的数据结构中树的应用较多一些，在树的节点关系中称之为父子关系，而在一些特定场景下图能更清晰表达。
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求有向图最大生成树，要求n的父节点尽量小。 我们将所有wi变为-wi，这题就变成了有向图最小生成树的模板题。对于f(n)尽可能小的要求，可以令所有wi扩大1000倍，然后 对于yi=n的点将1000-xi计入wi中，这样就保证了在W尽可能大的情况下f(n)尽可能小。有向图最小生成树的部分我们可以 O(nm)解决，大体思路是先找到每个点边权最小的父向边，然后这样连边可能会构成一些环，我们把这些环缩成一个点，然后把这个环向外连的边的权值减去向内连的边的权值，然后将这个图缩小，重复上述操作直至不再构成环。由于每次点数至少会减1，所以这样的操作至多做O(n)次，因此时间复杂度就是O(n*m)。 朱刘算法中不能记录路径，其中的fa[i]对应缩点后的下标。不过没关系，父节点非常好求，就是答案对1000取模。
在队列中，操作系统调度程序反复提取队列中第一个作业并运行，因为实际情况中某些时间较短的任务将等待很长时间才能结束，或者某些不短小，但具有重要性的作业，同样应当具有优先权。堆即为解决此类问题设计的一种数据结构。
一棵树由称作跟的节点r以及0个或多个非空的树T1,T2, ...Tk组成，这些子树中每一颗的根都被来至根r的一条有向的边所连接。
聚类分析是研究分类问题的分析方法，是洞察用户偏好和做用户画像的利器之一。聚类分析的方法非常多，能够理解经典又最基础的聚类方法 —— 层次聚类法(系统聚类) 的基本原理并将代码用于实际的业务案例是本文的目标，同时这也会为理解后续与聚类相关的推文如 K-Means 等打下基础是。
前言 A wise man changes his mind,a fool never. Name:Willam Time:2017/3/1
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注意： HBaseAdmin,HTable,ResultScanner 对象最后都要close()
上一篇：加权无向图的实现 加权无向图----Kruskal算法实现最小生成树 图的生成树是它的一棵含有其所有顶点的无环连通子图，加权图的最小生成树（MST）是它的一棵权值最小的生成树。 切分：图的一种切分是将图的所有顶点分为两个非空且不重合的两个集合。横切边是一条连接两个属于不同集合的顶点的边。 切分定理：在一幅加权图中，给定任意的切分，它横切边中权重最小者必然属于图的最小生成树。 切分定理是解决最小生成树问题的所有算法的基础。 Prim算法能够得到任意加权连通无向图的最小生成树。 数据结构设计： 采用一
一个连通的生成树是图中的极小连通子图，它包括图中的所有顶点，并且只含尽可能少的边。这意味着对于生成树来说，若砍去它的一条边，就会使生成树变成非连通图；若给它添加一条边，就会形成图中的一条回路。
【信息来源】 http://www.noi.cn/RequireFile.do?fid=Dt8gjEaa&attach=n 一级标准 1.程序的基本结构。 2.标识符与关键字。 3.基本数据类型。 4
广度优化遍历：首先从顶点出发V，依次搜索任意一个邻接点，继续找V的邻接点，这样遍历。
递归（Recursion）是一种解决问题的方法，其精髓在于将问题分解为规模更小的相同问题，持续分解，直到问题规模小到可以用非常简单直接的方式来解决。递归的问题分解方式非常独特，其算法方面的明显特征就是：在算法流程中调用自身。
如一亿个Ip求Top 10，可先%1000将ip分到1000个小文件中去，并保证一种ip只出现在一个文件中，再对每个小文件中的ip进行hashmap计数统计并按数量排序，最后归并或者最小堆依次处理每个小文件的top10以得到最后的结果。
抽象就是找出本质的共同特征，把一个东西想像成另一个东西。上面的过程就是抽象的过程。
题意是有n个点m条边，然后输入n个点的坐标，然后输入m个u,v表示相连的两个点，权值为两点间距离，边为单向边，问能否将n个点连起来，且花费最少。
人生就是不断的填坑与见坑。 2019年10月8日更新： 老师跟学长说，有很多只是太不常见，让我去掉，不属于基础的范畴，于是做出以下调整。 BFS DFS 最短路 第K短路 最小生成树（森林） 次小生成树 曼哈顿最小生成树 最短路径生成树 欧拉路径 拓扑排序 最小树形图 生成树计数 树的重心 DAG的深度优先搜索标记 图的割点、桥和双连通分支的基本概念 LCA 无向图找桥 无向图连通度（割） 最大团问题 一般图匹配带花树 有向图的强连通分量 Tarjan强连通分量 弦图判断
拿到题目，先看看UnionFind 和 PriorityQueue 怎么实现吧，谁让上课没好好听呢。
生成树的概念 最小生成树的定义 生成树的代价和最小生成树 MST性质 普利姆(prim)算法 图解： 使用哪一种结构进行存储？ 数据结构设计 伪代码 实例 #include<iostream>
距离 ACM模版-f_zyj v 1.1\text{ACM模版-f_zyj v 1.1} 版成工已经一年整了，这一年，我每次发现其中有不足时，都会在我在博客 ACM在线模版－f-zyj\text{ACM在线模版－f-zyj} 中对其进行更新，稀稀拉拉的一年过去了，我发现增删改的地方实在不少，所以总是有朋友问我什么时候会将这些更新整理到 PDFPDF 格式中……
【Flink】第十二篇：记kudu-connector写CDC数据的-D数据时，报主键不存在的异常
小树最近在开发公司 App 的一个新的功能，需要在用户上线的时候，给关注了她的用户发送一条推送消息。小树很快就完成了开发， 但测试人员却反馈说无法正常接收到推送。这可让小树着急死了，但小树调用的是原来的推送接口，对推送的相关业务并不熟悉。于是小树准备寻求资深工程师小黑的帮助。 苹果推送的沙盒环境 小树描述了以下问题，经验丰富的小黑立刻看出了端倪所在，问小树：是不是忘记设置推送类型为沙箱模式了？ 此时的小树一脸茫然，赶紧问：什么是沙箱环境啊？ 沙箱环境其实就是测试环境的意思，这是苹果系统习惯性的称呼。为了方
同学留步。你知道什么时候会做这个转换吗？ --这个，这个。。。应该是删除时吧 优秀！除了删除时，还有没有别的场景？
1.dist[n]并不是记录该最小生成树的最小权值 2.两个for（j）循环的意义不一样，第一个是寻找与k点相邻的最小边，第二个是更新与k点相邻的边，当然dist依旧会存储着以前点k‘响铃的边，比如说第一个初始化的循环，第一个dist存储这与起点相邻的边，而这些边一次性用不完。 http://sjjg.js.zwu.edu.cn/SFXX/sf1/prim.html const int MAXN=110; const int INF=0x7fffffff; int n;//几个城市 int dist[M
前言：最近在了解大数据实时分析技术druid,究其原理时发现用到了类LSM树思想以实现高效的数据插入，于是展开了对LSM的了解，了解之后感觉这东西虽然也并没有很特别，但在大数据、分布式架构中的应用还是非常有价值的，下面简单做下分享！
在我的上一篇文章最小生成树算法（上）——Prim(普里姆)算法 主要讲解对于稠密图较为合适的Prim算法。那么在接下里这片文章中我主要讲解对于稀疏图较为合适的Kruskal算法。
诸如xgboost之类的梯度提升算法是表格数据中表现最佳的模型之一。与其他模型（如随机森林）一样，梯度提升属于集成模型的范畴。该名称来源于该范畴的一个核心特征：它们不适应单个大模型，而是适应一个由多个模型组成的整体模型集合。集成模型与基础函数的概念密切相关。两者都使用较简单的构建块，这些构建块组合在一起以解决更复杂的问题。
在《测试妹子的呐喊：为什么总是收不到推送？》这篇文章中，小树解决了测试妹子收不到推送的反馈后，小树对推送就异常感兴趣，把项目里面所有有关推送的代码都阅读了一遍。 但细心的小树发现这里面并没有请求苹果 APNS 接口的代码，只有一些类似于极光推送，友盟推送，腾讯信鸽等推送的注释。 带着这些疑惑，小树又找到了小黑，希望能再次得到大神的指导。 极光推送、友盟推送、腾讯信鸽这些其实都是第三方推送服务商，小黑说道。 诶，有了官方推送那为什么还要用第三方推送呢，小树困惑地问道。 你这个问题倒是问对了，但要清楚地解释这个
听说程序员里存在一个鄙视链，而前端则在鄙视链的最底端。这是因为以前大多数的前端工作内容都相对简单（或许现在也是如此），在大多数人的眼中，前端只需要写写 HTML 和 CSS，编写页面样式便完成了。
决策树分为两大类：分类树和回归树，分类树用于分类标签值，回归树用于预测连续值，常用算法有ID3、C4.5、CART等。
连通性问题 问题概述 先来看一张图： 在这个彼此连接和断开的点网络中，我们可以找到一条 p 点到 q 点的路径。在计算机网络中判断两台主机是否连通、在社交网络中判断两个用户是否存在间接社交关系等，都可
最小生成树：一个有 n 个结点的连通图的生成树是原图的极小连通子图，且包含原图中的所有 n 个结点，并且有保持图连通的最少的边。根据定义可知对于一个有V个顶点的图来说，其最小生成树定包含V个顶点与V-1条边。反过来如果一个图的最小生成树存在，那么图一定是连通图。 对于最小生成树算法最著名的有两种：Prim算法与Kruskal算法。
XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目，高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进，被广泛应用在Kaggle竞赛及其他许多机器学习竞赛中并取得了不错的成绩。
图论中知名度比较高的算法应该就是 Dijkstra 最短路径算法，环检测和拓扑排序，二分图判定算法 以及今天要讲的最小生成树（Minimum Spanning Tree）算法了。
一、网站性能测试 （1）性能测试指标：①响应时间；②并发数；③吞吐量；④性能计数器； （2）性能测试方法：①性能测试；②负载测试；③压力测试；④稳定性测试； （3）性能优化策略： ①性能分析：检查请求处理各个环节的日志，分析哪个环节响应时间不合理，检查监控数据分析影响性能的因素； ②性能优化：Web前端优化，应用服务器优化，存储服务器优化； 二、Web前端性能优化 （1）浏览器访问优化： ①减少http请求：因为http是无状态的，每次请求的开销都比较昂贵（需要建立通信链路、进行数据传输，而服务器
霍夫曼压缩算法 概述 霍夫曼压缩算法的主要思想是用较少的比特表示出现频率较高的字符，用较多的比特表示出现频率较低的字符。如下图所示， 实现 ①读入完整的输入流，并转化为字符数组。 ②计算每个字符
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