大题上完整的朱、刘算法是由四个大步骤组成的： 1、求最短弧集合E 2、判断集合E中有没有有向环，如果有转步骤3，否则转4 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，...4、展开收缩点，求得最小树形图。 ? 因为我们ACM一般情况下都是在考察队最小树型图的权值问题，所以一般省略步骤4，对于其环的权值和在中间处理过程中就可以处理完毕。所以我们这里就不多讨论第四个点了。...对于当前图如果有n个点（一个有向环的收缩点算作一个点），我们就要选出n-1个点，确定其入边的最短边，由其组成的一个集合我们就叫做最短弧集合E，如果我们枚举到某一个点的时候，它没有入边，那么说明不存在最小树形图...，所以这个时候算法结束，回到主函数。...][k]<INF && w[j][k]-w[pre[k]][k] < w[j][i]) w[j][i] = w[j][k] - w[pre[k]][k]; } } 完整的朱、刘算法代码实现
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
题意 题目链接 Sol 朱刘算法？感觉又是一种神仙贪心算法 大概就是每次贪心的用每个点边权最小的入边更新答案，如果不行的话就缩起来找其他的边 不详细说了，丢链接走人..
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
问题在于很多时候，你根本没有足够的信息作出选择。例如面对10条路，每条路看起来都没有区别，你如何确定走哪几条路距离目的地最近？...这种算法能让你战无不胜，而且这种算法能应用到所有棋类游戏中。理论上可行但是实践上不可行，因为你要遍历全部走法，从中选出最好的。...对围棋而言，一种最简单的评估就是计算你在棋盘上的棋子数量和对方在棋盘上的棋子数量，你的棋子越多就越好，很显然这种评估方式并不符合围棋精髓，但基本可用，在后面我们需要用人工智能技术才能做出准确评估。...这会带来一个问题，如果当前能够让对方减分的位置有多个，不同的位置能够给对方带来减分的数量不一样，上面算法很可能会选出让对方减分最少的那个位置。 按逻辑我们应该选择让对方减分最多的位置才对。...在后面章节中，我们会运用新的方法处理我们当下遇到的问题。
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。
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...
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
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
KNN是一种分类算法，其全称为k-nearest neighbors, 所以也叫作K近邻算法。该算法是一种监督学习的算法，具体可以分为以下几个步骤 1....第一步，载入数据，因为是监督学习算法，所以要求输入数据中必须提供样本对应的分类信息 2. 第二步，指定K值，为了避免平票，K值一般是奇数 3....在scikit-learn中，使用KNN算法的代码如下 >>> from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier >>> X = [[0], [1],...3) >>> neigh.fit(X, y) KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) >>> print(neigh.predict([[1.1]])) [0] KNN算法原理简单
作 者：柳行刚 编 辑：李文臣 1 字符串匹配是经典的KMP算法。下面以字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE"为例，查找是否包含串"ABCDABD"？...下面是next数组和匹配算法参照代码。
文列举了一些常见但容易出错的JavaScript面试问题，并提供了相应的解释和示例代码。这篇文章的目标是帮助读者更好地理解这些问题，以便在JavaScript面试中更好地回答它们。...小测验2：只有39%的正确答案 另一个关于箭头函数的问题可能是这样的。...为了这篇文章的目的，我们选择了关于这个主题最简单的任务之一。但相信我们，ES6模块要复杂得多。...如果你明白这段代码是如何工作的，你几乎不应该在其他所有有关提升的问题上遇到任何问题。...这个主题上的面试问题通常是最基础的，大多数人都能应对。但我们仍然不能绕过它，因为面试官也是如此。 小测验1：46%的正确答案 尝试自己做一下，并阅读解释。
动态规划的定义 要解决一个复杂的问题，可以考虑先解决其子问题。这便是典型的递归思想，比如最著名的斐波那契数列，讲递归必举的例子。...现在我们来看一个复杂的问题，讲动态规划必须谈到的背包问题，如果理解了此方法，那么对于同一类型的问题都可以用类似的方法来解决，学算法最重要的是学会举一反三。...背包问题分为01背包问题和完全背包问题，背包问题用知乎某答主的话讲就是：一个小偷背了一个背包潜进了金店，包就那么大，他如果保证他背出来所有物品加起来的价值最大。...之前说过动态规划是考虑递归的思想，要解决这个问题，首先想到解决其子问题。...，大家可以试试： 硬币找零问题 金字塔最大路径问题 参考文献： http://baike.baidu.com/link?
前言 本文介绍了最简单的NP-hard问题——数字分区问题，以及该问题的一个伪多项式解法和两个近似解法。...因此，这个问题也被称为"最简单的NP-hard问题"。 比如给定多重集合 存在子集 和 ，这两个子集划分了 。这个解并不是唯一的。 和 是另外一组解。...假设问题的输入是具有 个正整数的多重集合 设 为 中元素的和值 。那么算法就是找出一个 的子集，其和为 。...近似求解算法 有一些启发式算法可以用来求这个问题的近似解。 贪心算法 想象一下一群孩子分拨玩游戏的场景，商量好分成几拨后，每次选出一个人，加入到人少的那一拨中，贪心算法的过程类似。...在这个问题中，差分算法比贪心算法效果更好，但对于数字大小和集合大小呈指数关系的情况仍然不适用。
「@Author：Runsen」 ❝编程的本质来源于算法，而算法的本质来源于数学，编程只不过将数学题进行代码化。...「---- Runsen」 ❞ 滑动问题包含一个滑动窗口，它是一个运行在一个大数组上的子列表，该数组是一个底层元素集合。一般用来求最值问题。...LeetCode 第 239 题：滑动窗口最大值 题目来源于 LeetCode 上第 239 号问题：滑动窗口最大值。题目难度为 Hard 。
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 关于倍增法链接 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-2^t+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...y-z+1)/log(2));//注意y-z要加一才为区间长度 return min(map[z][x],map[y-(1<<x)+1][x]);//分别以左右两个端点为基础，向区间内跳1<<x的最
，然后是花瓣，最里面是花蕊....是k-Nearest Neighbors的简称,我觉得是机器学习里面最简单的算法.它的核心思想就是，要确定测试样本属于哪一类 就寻找所有训练样本中与该测试样本“距离”最近的前K个样本，然后看这K个样本大部分属于哪一类...简单的说就是让最相似的K个样本来投票决定。...就好像pandas我们一般喜欢写成pd 2).选择模型算法,进行训练 kNN算法有分类和回归，今天我们讲的是分类的例子.还记得上面的胖瘦的分类吗，就是一个典型的分类问题.鸢尾花也有分类问题，我们来看一下到底是如何机器如何学习的...如有什么问题，欢迎大家留言讨论。我们期待下一篇更精彩！
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