邻接矩阵的优点和缺点都很明显。优点是简单、易理解，对于大部分图结构而言，都是稀疏的，使用炬阵存储空间浪费就较大。
邻接炬阵的优点和缺点都很明显。优点是简单、易理解，对于大部分图结构而言，都是稀疏的，使用矩阵存储空间浪费就较大。
图与树相比较，图具有封闭性，可以把树结构看成是图结构的前生。在树结构中，如果把兄弟节点之间或子节点之间横向连接，便构建成一个图。
因无向、无加权图的任意顶点之间的最短路径由顶点之间的边数决定，可以直接使用原始定义的广度优先搜索算法查找。
还是在朋友圈里一边喝着洗衣粉一边计划着晚上裸奔，想要出轨结果表白被拒，狠下心决定今晚谁追自己就答应谁？
作为程序员，掌握一些基本的算法是非常重要的，因为它们可以帮助你更高效地解决编程问题。以下是一些程序员必须掌握的基本算法：
局部搜索是解决最优化问题的一种启发式算法。因为对于很多复杂的问题，求解最优解的时间可能是极其长的。因此诞生了各种启发式算法来退而求其次寻找次优解，局部搜索就是其中一种。它是一种近似算法（Approximate algorithms）。
图与树相比较，图具有封闭性，可以把树结构看成是图结构的基础部件。在树结构中，如果把兄弟节点之间或子节点之间横向连接，便构建成一个图。
大家好，今天我要开始一个名为“每个程序员都应该知道的算法”的系列。在本系列中，我们将研究各种算法，例如搜索，排序，图形，数组等。
在查找二叉树某个节点时，如果把二叉树所有节点理解为解空间，待找到那个节点理解为满足特定条件的解，对此解答可以抽象描述为： 在解空间中搜索满足特定条件的解，这其实就是搜索算法（Search）的一种描述。当然也有其他描述，比如是“指一类用于在数据集合中查找特定项或解决问题的算法”，又或者是“指通过按照一定规则逐一检查数据，以找到所需的信息或解决特定的问题。”等等。
在本系列的文章中已经写了二叉树(Binary Tree)、深搜（DFS）与广搜（BFS）、哈希表（Hash Table）等等，计划接下来要写的是动态规划（Dynamic Programming，DP），它算得上是最灵活的一种算法。回忆笔者学习动态规划的时候，最开始接触的是经典的 “01背包” 问题；不过现在想起来，以“01背包问题”作为初次接触的动态规划算法的问题并不友好；花费了不少时间才慢慢感悟到动态规划算法的核心思想。
深度优先搜索算法是一种图的搜索算法。深度优先搜索采用的策略是，尽可能地访问相邻结点，访问到底之后就往回退出，直至栈被清空。
随着互联网的不断发展，产生了各种各样的海量数据，比如图片、文本、视频和语音等非结构化数据，这些数据可以通过人工智能技术提取出特征向量，然后通过对这些特征向量的计算和检索来实现对非结构化数据的分析和检索，如何对非结构化的向量数据进行高效检索即为向量检索技术的核心问题。
在计算机程序设计中，图也是一种非常常见的数据结构，图论其实是一个非常大的话题，在数学上起源于哥尼斯堡七桥问题。
目录 01 局部搜索再次科普 02 变邻域搜索 03 造轮子写代码 字数 1936 字 时间 预计10分钟 01 局部搜索科普三连 虽然之前做的很多篇启发式算法都有跟大家提过局部搜索(local search)这个概念，为了加深大家的印象，在变邻域主角登场之前还是给大家科普一下相关概念。热热身嘛～ 1.1 局部搜索是什么玩意儿？ 官方一点：局部搜索是解决优化问题的一种启发式算法。对于某些计算起来非常复杂的优化问题，比如各种NP-难问题，要找到最优解需要的时间随问题规模呈指数增长，因此诞生了各种启发式算法
虽然之前做的很多篇启发式的算法都有跟大家提过局部搜索这个概念，为了加深大家的印象，在变邻域主角登场之前还是给大家科普一下相关概念。热热身嘛～
本系列为C++算法学习系列，会介绍 算法概念与描述，入门算法，基础算法，数值处理算法，排序算法，搜索算法，图论算法， 动态规划等相关内容。本文为搜索算法部分。
在本文中，作者观察到在应用ViT进行图像识别时存在两级冗余。首先，固定整个网络的Token数量会在空间层面产生冗余特征；其次，不同Transformer之间的注意力图是冗余的。
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
本文是其中第二篇，介绍了图算法。更多文章和对应代码可访问：https://github.com/maelfabien/Machine_Learning_Tutorials
爬山算法从当前的节点开始，和周围的邻居节点的值进行比较。 如果当前节点是最大的，那么返回当前节点，作为最大值 (既山峰最高点)；反之就用最高的邻居节点来，替换当前节点，从而实现向山峰的高处攀爬的目的。如此循环直到达到最高点。因为不是全面搜索，所以结果可能不是最佳。
每天学习编程，让你离梦想更新一步，感谢不负每一份热爱编程的程序员，不论知识点多么奇葩，和我一起，让那一颗四处流荡的心定下来，一直走下去，加油，2021加油！欢迎关注加我vx:xiaoda0423，欢迎点赞、收藏和评论
拼图中有一个格子是空的，可以利用这个空着的格子移动其他数字。你需要通过移动这些数字，得到某个特定排列顺序，这样就算赢了。
排序和搜索算法是计算机科学中非常重要的算法领域。排序算法用于将一组元素按照特定的顺序排列，而搜索算法用于在给定的数据集中查找特定元素的位置或是否存在。 排序算法的基本概念是根据元素之间的比较和交换来实现排序。不同的排序算法采用不同的策略和技巧来达到排序的目的。常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序、堆排序和希尔排序等。这些算法的核心思想包括比较和交换、分治法、递归等。排序算法的作用是使数据按照一定的规则有序排列，便于后续的查找、统计和处理。 搜索算法的基本概念是通过遍历数据集来找到目标元素。搜索算法的核心思想包括顺序搜索、二分搜索、广度优先搜索（BFS）、深度优先搜索（DFS）等。顺序搜索是逐个比较元素直到找到目标或遍历完整个数据集，而二分搜索是基于有序数据集进行折半查找。广度优先搜索和深度优先搜索是针对图和树等非线性结构的搜索算法，用于遍历整个结构以找到目标元素或确定其存在性。 排序算法和搜索算法在实际应用中起到至关重要的作用。排序算法可以用于对大量数据进行排序，提高数据的检索效率和处理速度。搜索算法则可以在各种应用中快速定位和获取所需信息，如在数据库中查找特定记录、在搜索引擎中查找相关结果、在图形图像处理中寻找特定图像等。对于开发者和学习者来说，理解和掌握排序和搜索算法是非常重要的。它们是基础算法，也是面试中常被问到的知识点。通过深入学习和实践排序和搜索算法，可以提高编程能力，优化算法设计，并在实际应用
我们讨论机器学习的时候，其实很多时候都是在讨论算法。今天新智元向大家推荐一个好资源，用Python实现所有算法。该项目在Github上已经获得了超过6.8万星标，可以说非常受欢迎了。
广度优先搜索算法是最简便的图的搜索算法之一，属于一种盲目搜寻法，目的是系统地展开并检查图中的所有节点，以找寻结果。换句话说，它并不考虑结果的可能位置，彻底地搜索整张图，直到找到结果为止。 广度优先搜索，又称宽度优先搜索。其英文全称为Breadth First Search，简称BFS。
我们讨论机器学习的时候，其实很多时候都是在讨论算法。今天新智元向大家推荐一个好资源，用Python实现所有算法。该项目在Github上已经获得了超过2.7万星标，可以说非常受欢迎了。
视频编码是对一帧帧图像来进行的。一般彩色图像的格式是 RGB 的，即用红绿蓝三个分量的组合来表示所有颜色。但是，RGB 三个颜色是有相关性的，为了去掉这个相关性，减少需要编码的信息量，通常会把 RGB 转换成 YUV，也就是 1 个亮度分量和 2 个色度分量。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说算法|深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS）的Java实现[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!
在刚刚过去的一个学期里，基本水逆了一整个学期，这学期基本没干什么活，就跟RCNN杠上了。首先是看论文，然后是网上找tensorflow写好的源码。但是，可惜的是网上给出的源码基本上是RCNN的主要作者Ross Girshick大神的代码，不同数据集换了下。因此为了理解源码，RCNN的处理过程，费劲去装了个ubuntu和win10的双系统并在Ubuntu上安装caffe，这就花费了近2周的时间。快速研究完RCNN的caffe源码之后，才转过来手写Fast RCNN的tensorflow版本的代码，这也花费了大量的时间，从踩坑到填坑再到踩坑。RCNN不是很好实现，SVM至今还没怎么看懂。接下来将会陆续更新RCNN->Fast RCNN->Faster RCNN系列的文章。在这篇文章中，主要讲解RCNN与Fast RCNN中获取图片中物体真实目标检测框的算法——选择性搜索算法。
图（graph）近来正逐渐变成机器学习的一大核心领域，在开始PGL框架学习之前，我们先简单学习一下图论的基本概念，图论的经典算法，以及近些年来图学习的发展。
爬山法是指经过评价当前的问题状态后，限于条件去增加这一状态与目标状态的差异，经过迂回前进，最终达到解决问题的总目标。就如同爬山一样，为了到达山顶，有时不得不先上矮山顶，然后再下来，这样翻越一个个的小山头，直到最终达到山顶。可以说，爬山法是一种"以退为进"的方法，往往具有"退一步进两步"的作用，后退乃是为了更有效地前进。爬山法也叫逐个修改法、瞎子摸象法。
1、图的遍历 和树的遍历类似，图的遍历也是从某个顶点出发，沿着某条搜索路径对图中每个顶点各做一次且仅做一次访问。它是许多图的算法的基础。 深度优先遍历和广度优先遍历是最为重要的两种遍历图的方法。它们对无向图和有向图均适用。 注意： 以下假定遍历过程中访问顶点的操作是简单地输出顶点。 2、布尔向量visited[0．．n-1]的设置 图中任一顶点都可能和其它顶点相邻接。在访问了某顶点之后，又可能顺着某条回路又回到了该顶点。为了避免重复访问同一个顶点，必须记住每个已访问的顶点。为此，可设一布尔向量visited[0．．n-1]，其初值为假，一旦访问了顶点Vi之后，便将visited[i]置为真。 深度优先遍历(Depth-First Traversal) 1．图的深度优先遍历的递归定义 假设给定图G的初态是所有顶点均未曾访问过。在G中任选一顶点v为初始出发点(源点)，则深度优先遍历可定义如下：首先访问出发点v，并将其标记为已访问过；然后依次从v出发搜索v的每个邻接点w。若w未曾访问过，则以w为新的出发点继续进行深度优先遍历，直至图中所有和源点v有路径相通的顶点(亦称为从源点可达的顶点)均已被访问为止。若此时图中仍有未访问的顶点，则另选一个尚未访问的顶点作为新的源点重复上述过程，直至图中所有顶点均已被访问为止。 图的深度优先遍历类似于树的前序遍历。采用的搜索方法的特点是尽可能先对纵深方向进行搜索。这种搜索方法称为深度优先搜索(Depth-First Search)。相应地，用此方法遍历图就很自然地称之为图的深度优先遍历。 2、深度优先搜索的过程 设x是当前被访问顶点，在对x做过访问标记后，选择一条从x出发的未检测过的边(x，y)。若发现顶点y已访问过，则重新选择另一条从x出发的未检测过的边，否则沿边(x，y)到达未曾访问过的y，对y访问并将其标记为已访问过；然后从y开始搜索，直到搜索完从y出发的所有路径，即访问完所有从y出发可达的顶点之后，才回溯到顶点x，并且再选择一条从x出发的未检测过的边。上述过程直至从x出发的所有边都已检测过为止。此时，若x不是源点，则回溯到在x之前被访问过的顶点；否则图中所有和源点有路径相通的顶点(即从源点可达的所有顶点)都已被访问过，若图G是连通图，则遍历过程结束，否则继续选择一个尚未被访问的顶点作为新源点，进行新的搜索过程。 3、深度优先遍历的递归算法 （1）深度优先遍历算法 typedef enum{FALSE，TRUE}Boolean；//FALSE为0，TRUE为1 Boolean visited[MaxVertexNum]； //访问标志向量是全局量 void DFSTraverse(ALGraph *G) { //深度优先遍历以邻接表表示的图G，而以邻接矩阵表示G时，算法完全与此相同 int i； for(i=0;i<G->n;i++) visited[i]=FALSE； //标志向量初始化 for(i=0;i<G->n；i++) if(!visited[i]) //vi未访问过 DFS(G，i)； //以vi为源点开始DFS搜索 }//DFSTraverse （2）邻接表表示的深度优先搜索算法 void DFS(ALGraph *G，int i){ //以vi为出发点对邻接表表示的图G进行深度优先搜索 EdgeNode *p； printf("visit vertex：％c"，G->adjlist[i].vertex)；//访问顶点vi visited[i]=TRUE； //标记vi已访问 p=G->adjlist[i].firstedge； //取vi边表的头指针 while(p){//依次搜索vi的邻接点vj，这里j=p->adjvex if (!visited[p->adjvex])//若vi尚未被访问 DFS(G，p->adjvex);//则以Vj为出发点向纵深搜索 p=p->next； //找vi的下一邻接点 } }//DFS （3）邻接矩阵表示的深度优先搜索算法 void DFSM(MGraph *G，int i) { //以vi为出发点对邻接矩阵表示的图G进行DFS搜索，设邻接矩阵是0,l矩阵 int j； printf("visit vertex：％c"，G->vexs[i])；//访问顶点vi visited[i]=TRUE； for(j=0；j<G->n；j++) //依次搜索vi的邻接点 if(G->edges[i][j]==1&&!vi
这是一个非常典型的搜索问题。起点是当下位置，终点是鼠标点击位置。找一条路径。路径要绕过地图中所有障碍，并且走的路不能太绕。最短路径显然是最聪明的走法，是最优解。
关于neighborhood serach，这里有好多种衍生和变种出来的胡里花俏的算法。大家在上网搜索的过程中可能看到什么Large Neighborhood Serach，也可能看到Very Large Scale Neighborhood Search或者今天介绍的Adaptive Large Neighborhood Search。
作为一名程序员，掌握各种算法可以帮助我们解决各种复杂的问题，提高代码的效率和性能，同时也是面试中常被考察的重要内容之一。无论是开发新的软件应用、优化现有的算法逻辑还是解决各类计算问题，算法都是不可或缺的工具。因此，程序员必须掌握一系列常用的算法，以确保能够高效地编写出稳定、功能强大的软件。
论文研读-多目标自适应memetic算法 Adaptive Memetic Computing for Evolutionary Multiobjective Optimization 此篇文章为 V. A. Shim, K. C. Tan and H. Tang, "Adaptive Memetic Computing for Evolutionary Multiobjective Optimization," in IEEE Transactions on Cybernetics, vol. 45
广度优先搜索，与深度优先相对，就是一级一级地，先把同级的所有结点都访问一遍，再访问下一级的结点。
向量数据库的原理和实现，包括向量数据库的基本概念、相似性搜索算法、相似性测量算法、过滤算法和向量数据库的选型等等。向量数据库是崭新的领域，目前大部分向量数据库公司的估值乘着 AI 和 GPT 的东风从而飞速的增长，但是在实际的业务场景中，目前向量数据库的应用场景还比较少，抛开浮躁的外衣，向量数据库的应用场景还需要开发者们和业务专家们去挖掘。
图的基本概念中我们需要掌握的有这么几个概念：无向图、有向图、带权图；顶点（vertex）；边（edge）；度（degree）、出度、入度。下面我们就从无向图开始讲解这几个概念。
各位小伙伴大家好呀~最近好久没有给大家推过干货了，不过小编可没有闲着。最近一直在苦苦研究的neighborhood search终于有了结果。
前面我们介绍了树这种数据结构，树是由n（n>0）个有限节点通过连接它们的边组成一个具有层次关系的集合，把它叫做“树”是因为它看起来像一棵倒挂的树，包括二叉树、红黑树、2-3-4树、堆等各种不同的树，有对这几种树不了解的可以参考我前面几篇博客。而本篇博客我们将介绍另外一种数据结构——图，图也是计算机程序设计中最常用的数据结构之一，从数学意义上讲，树是图的一种，大家可以对比着学习。 1、图的定义 我们知道，前面讨论的数据结构都有一个框架，而这个框架是由相应的算法实现的，比如二叉树搜索树，左子树上所有结点
图有两种最基本的搜索算法，一种是深度优先搜索，另一种是广度优先搜索。本节先介绍深度优先搜索。
最近为了巩固一下自己的算法基础,又把算法书里的基本算法刷了一遍, 特地总结一下前端工程师需要了解的排序算法和搜索算法知识,虽然还有很多高深算法需要了解, 但是基础还是要好好巩固一下的.本文将以图文的形式为大家介绍如下算法知识,希望在读完之后大家能有所收获:
迷宫问题是一种常见的计算机科学问题，通常需要在二维网格上找到从起点到终点的路径，同时避开所有障碍物。这种问题经常涉及到计算机图形学、人工智能和路径规划等领域。如何寻找从起点到终点的路径并避开所有障碍物是一个经典的问题，那么该使用什么方法解决此类问题呢？
在线性数据结构中搜索时，常使用线性搜索算法，但其性能偏低下，其性能改善方案常有二分搜索和双指针或多指针搜索算法。在复杂的数据结构如树和图中，常规搜索算法是深度和广度搜索。在深度搜索算法过程中常借助剪枝或记忆化方案提升搜索性能。广度搜索算法过程中常见的性能优化方案为双向广度搜索和启发式搜索。双向广度搜索可以认为是图论中的双指针搜索方案，本文将和大家深入探讨其算法细节。
学会了 Python 基础知识，想进阶一下，那就来点算法吧！毕竟编程语言只是工具，结构算法才是灵魂。
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