，一个连一个，这个有序在计算机里就叫做Array 另一种方法是让数据之间指向关系，前一个指向后一个，这就叫LinkList，LinkList中用做指向关系的结构就叫做指针 第二个需求：如何判断某一个数据是否存在...，你可能第一次去路口看的时候，车没来，然后你回来了说车没来，但是可能车在你刚回来的时候又来了，这样子就其实是错过了车的，这种判断车来没来的方法带有很大的不确定性，对比到我们判断数是否在集合里的例子中，我们先看前面几个数据...，发现没有，就认为集合里不存在我们要找的数了，这种方法就叫做贪心，而且特点也很明显就是不确定性，我们只是判断了几个数据，就认为要找的数不在集合里面了。...那有什么方法能够将贪心的不确定性变为确定性贪心呢？我们可以利用集合有序这个条件，先找中间的元素，比对大了还是小了，不断缩减搜索范围，那这个和二分查找有什么区别呢？...首先我们需要做个转换，原先每个节点存在的是本节点的权重，现在每个节点新增根节点到本节点的最短路径， 然后算出每个中间节点的最短路径，这个过程是一个宽度优先的过程，先算第K层的最短路径，然后算K+1层的，
对于一个DAG（有向无环图），D-Separation方法可以快速的判断出两个节点之间是否是条件独立的。 了解 D 分离 在贝叶斯网络中，D 分离到底是什么，它可以用于什么？...简单地说，它是一种常规的确定独立性的方法。如果两个变量X 和 Y 在有向图中相对于另外一组变量 Z 是 d 分离的，那么在这种图可以表示的所有概率分布中都是独立于 Z 的。这是什么意思？...要完全理解它是如何完成的，首先需要介绍 active 和 inactive trails 。如果一条路径存在依赖关系，就可以说它是 active。...连接节点的父节点，为具有共同子节点的变量之间绘制一条无向边。 将有向边替换为无向边 删除给定节点及其边：例如，在“给定 Z 的情况下，X 和 Y 是否独立？”，则必须删除 Z 及其所有边。...最后还可以对不同节点进行颜色编码的网络可视化。代码如下： 现在看看代码是否有效。
这就是 P 与 NP 问题的核心。 它们之间的关系是什么，是否存在一种方法可以将 NP 问题转化为 P 问题，使得我们可以更有效地解决它们？...这些问题 可能很难找到解答，但一旦你有了潜在的解答，你可以轻松地验证它是否正确。 目前尚未证明 P 问题和 NP 问题之间是否存在一种等价关系。...也就是说，尚未证明是否所有可以在多项式时间内验证的问题都可以在多项式时间内解决，或者是否存在一种方法可以将 NP 问题有效地转化为 P 问题。 P与NP问题仍然是一个悬而未决的问题。...经典 NP 问题 NP 问题（非确定性多项式时间问题）是一类计算问题，虽然我们不能确定是否可以在多项式时间内找到这些问题的解答，但我们可以轻松地验证一个潜在解答是否正确。...最大独立集问题（Maximum Independent Set Problem） ：给定一个图，找到一个节点的子集，其中没有两个节点相邻，使得这个子集的大小最大。
数值策划在游戏战斗设计中的工作是什么？有哪些设计技巧和方法？ 因为内容篇幅较长，我将内容分为了上、下两个部分。如果大家对游戏战斗数值有什么经验与想法，也请在评论区留言，我期待与你交流！...3.定义战斗时长的作用 定义了这个战斗时长后，就确定了基础的战斗节奏，然后就确定了有效生命和有效输出之间的关系，衍生出的就是关卡难度和养成效果的关系。 也就是说，验证型的战斗的难度其实是算出来的。...大家可能还记得，之前我们说到了一个战斗时长，公式是：战斗时长=有效生命/有效输出。这里的有效生命和有效输出是一个概念。 所以，在确定有效生命和有效输出的时候，数值还是要符合战斗时长这个基础限制。...《王者荣耀》英雄“镜”的开锋技能lv1-lv6的效果 所以经验成长一定是正反馈？我们可以先试想一下，如果这时候存在负反馈会怎么样？最直接的反馈就是，玩家会犹豫，他们是否需要进行升级。...对于同一个关键时间节点，我们可以通过上下限来进行验证是否符合预期。对于不同的关键节点来说，也需要一个标准来验证关键时间节点之间的关系。
这种启发式方法不能保证确定节点之间的有效路径。事实上，与大多数网络通信模型不同，导航下的信令可能会陷入中间节点之间的环路中，无法到达预定目标。然而，众所周知，复杂的网络是高度可导航的。...具体来说，高(低)可通信性表明两个节点之间存在许多(很少)有效的行走，这种特性可以解释为通信弹性和并行信号的总体容量。可沟通性是网络神经科学中一个流行的测量方法，是最常用的替代最短路径测量的方法之一。...最短路径集成模型提出，信号通过由k条最有效路径组成的集成在两个节点之间传播。传统的最短路径路由对应于k =1的特殊情况，在这种情况下，信号只利用节点之间最有效的一条路径。...与其他多路径信令模型相反，最短路径集成只考虑节点之间最有效的前k条路由，因此对支持通信的路径保持选择性。对于较小的k值，确定节点对之间的k条最有效路径仍然严重依赖于全局拓扑知识。...因此，可通信性度量是由更广泛的网络拓扑形成的，例如，两个节点之间存在多条可选路由，从而促进它们的通信。有了来自这两个模型的测量方法，研究人员就可以确定路由或广播是否更能解释感兴趣的经验观察(图4)。
集成测试目的是检查模块之间，以及模块和已集成的软件之间的接口关系，并验证已集成的软件是否符合设计要求 1、自顶向下集成测试。自顶向下集成测试是一种构造软件体系结构的增量方法。 2、自底向上集成测试。...这种方法可以帮助测试人员分析系统的功能和逻辑，以确定可能导致问题的潜在原因。 在构建因果图时，可以考虑以下步骤： 确定系统的输出结果：首先需要明确要测试的系统或功能的输出结果是什么。...基本路径测试的步骤如下： 步骤 目标 示例 绘制控制流图 根据源代码绘制控制流图 控制流图包含多个基本块，每个基本块标记为一个节点，用边连接各个基本块 确定基本路径 从控制流图中确定所有可能的基本路径...执行测试用例来验证经过特定条件节点的路径 分析结果 分析测试结果，检查程序的行为和潜在错误 检查程序是否按照预期路径执行 2....检查是否存在潜在的错误 基本路径测试是一种比较全面的测试技术，可以有效地发现程序中的错误。它也有一些限制，比如在复杂的程序中，基本路径的数量可能很大，难以覆盖所有的基本路径。
这里 C 代表病情轻重，T 代表治疗方案，Y 代表是否死亡。这个 Graph 的意思是说病情轻重会影响医生给你用哪种方案，而且病情轻重本身也会导致是否死亡。治疗 B 在降低死亡率方面更有效。...但是，实际情况是 我们通常无法确定有条件的可交换性是否成立。可能有一些未观察到的混杂因子不是 X 的一部分，这意味着违反了条件可交换性，如下图所示，由于存在另外一个混杂因子 W，独立性并不存在。...相反，如果两个节点之间有边（图3.11），那么一定是 associated 的。...下面给出 d-分离的概念： 在给定集合 Z 的条件下，如果 X 和 Y 中的任意两个节点之间的路径都被 block，那么就说 X 和 Y被 Z d-分离。...我们可以通过两个节点是否被 d-分离来判断它们是否有关联（两者之间有关联流）。 因果图的特殊之处在于，我们还假设边具有因果意义（因果边假设，假设 3.3）。
③确定性：组成算法的每条指令是清晰，无歧义的。 ④有限性：算法中每条指令的执行次数是有限的，执行每条指令的时间也是有限的。 ⑤可行性: 算法是能够有效解决问题的。...连通图：对于一个无向图，任意两个节点之间都存在一条路径连接。 强连通图：对于一个有向图，任意2个节点之间都存在一条有向路径连接。...稀疏图：|E|≈|V| 稠密图：|E|≈|V|² 完全图：对于一个有向或者无向图，任意两个节点之间都有边邻接（对于有向图需要两个方向 的边）。...残留网络 增广路径 最小割 指将原有网络G(V, E)划分成两个不相交的集合(A, B)，使得A中的所有节点都无法到达B中的所有节点，在满足这一条件的情况下，将划分这两个集合的所有边的容量之和称为最小割...证明的思路如下： 假设存在一个算法或程序H，可以判断任意给定程序是否会在有限步骤内停止。 假设程序H接收两个输入：P（要判断是否停机的程序）和I（程序P的输入）。
作者：顾一文 审核：Listenlii 注： 自iDIRECT方法的文章在今年出现以来，已经有若干公众号进行了解读。但全都集中于结果，而对我最感兴趣的方法部分都不涉及。本文主要从方法部分进行介绍。...1921年，遗传学家、网络推理领域的创始人Sewall Wright描述了推断网络中错误链接的问题，他说：“两个变量之间的相关程度可以通过众所周知的方法计算，但是它仅给出了所有连接影响路径的结果”。...这三种方法都能够考虑任意长度的间接路径。 由于网络推理的不确定性，总关联矩阵G趋于单一性或病态性。当G的单一性或病态性在实现过程中成为问题时，其他方法使用通用数值分析技术来反转关联矩阵G。...(b)此外通过传递性矩阵(Ti)去消除自循环诱发的间接关系。通过考虑两个节点i和j之间通过节点i的一个邻居k。节点i通过节点k和j之间的相互间接关系强度为SikTi,kj。...节点i和j之间的总相关强度Gij为节点i和j之间直接相关强度Sij加上通过节点k的间接相关Ti,kj。 引入了两个新概念--顺序路径和平行路径。顺序路径:节点i和节点j通过中间节点k间接连接。
Watts 和 Strogatz 定义了一个群聚系数，用于量化两个节点彼此连接，并同时连接到同一个节点的可能性。 路径长度是两个节点之间的平均距离的度量，对应于社交网络中的分离度。...它们不允许自环或多边；也就是说，节点不能拥有到它自身的边，并且两个节点之间不能拥有多个边。 这是我的这个过程的实现。...集团是一组完全连接的节点；也就是说，在集团中的所有节点对之间都存在边。 假设一个特定的节点u具有k个邻居。如果所有的邻居都相互连接，则会有k(k-1)/2个边。...如果节点的邻居少于两个，则群聚系数未定义，但为简便起见，node_clustering返回 0。 否则，我们计算邻居之间的可能的边数量，total，然后计算实际存在的边数量。...之后看看你是否可以修改这个函数来实现更快的shortest_path_dijkstra版本。 练习 3： 下面的 BFS 实现包含两个性能错误。它们是什么？这个算法的实际增长级别是什么？
3．假设你想创建一个列表，保存在一段文本中遇到的不同的（唯一的）词以及词的数量，你应该使用哪种数据结构来保存它们，可以最容易地进行随后的数据存取？...8．t-SNE 函数的主要用途是什么？ 构建数据空间 ---- 数据降维是数据科学中的一个基本环节，因为它可以压缩并精简数据集，使数据分析方法更加有效。...6．对于回归问题，统计回归与神经网络之间的关系是什么？ 7．监督式学习中的直推式系统的主要局限性是什么？如何克服？ 8．既然深度学习方法这么好，为什么不是所有人都应该使用？...节点 x 的邻居——Graphs.out_neighbors(x,g)。 图的度——图中所有节点的度的最大值。 环检测需要找出是否有一条路径，从一个点开始并在同一个点结束。...图中连接节点 x 和其他节点的最短路径一般是非常重要的，因为使用它可以有效地在图中进行移动。
对已经在OPEN或CLOSED表上的每一个M成员，确定是否需要更改通到n的指针方向。对已在CLOSED表上的每个M成员，确定是否需要更改图G中通向它的每个后裔节点的指针方向。 ...宽度优先搜索方法能够保证在搜索树中找到一条通向目标节点的最短途径；这棵搜索树提供了所有存在的路径(如果没有路径存在，那么对有限图来说，我们就说该法失败退出；对于无限图来说，则永远不会终止)。 ...f(n)——表示节点n的估价函数值 建立估价函数的一般方法：试图确定一个处在最佳路径上的节点的概率；提出任意节点与目标集之间的距离量度或差别量度；或者在棋盘式的博弈和难题中根据棋局的某些特点来决定棋局的得分数...1、几个记号 令k(ni，nj)表示任意两个节点ni和nj之间最小代价路径的实际代价(对于两节点间没有通路的节点，函数k没有定义)。...、不确定性的表示 关于结论的不确定性也叫做规则的不确定性，它表示当规则的条件被完全满足时，产生某种结论的不确定程度。它也是以赋予规则在)和!之间的系数的方法来表示的。
今天我们看一道 leetcode hard 难度题目：二叉树中的最大路径和。 题目 二叉树中的 路径 被定义为一条节点序列，序列中每对相邻节点之间都存在一条边。...，而是可以横向蛇形游走的，如下图： 尝试动态规划 第二想法是，这种蛇形游走的路径，求路径最大值应该用什么方法？...大概率是暴力解法，因为 必须遍历完所有节点，才知道是否有更大的值的可能性，而应对暴力解法最好的策略是动态规划，那么应该如何定义状态？...这无疑是一个最有效的兜底解法，但效率太低，那么为了提升效率，假设一条路径的最大潜力已经计算过一次了，那么一条新路径经过时，就没必要重新算一遍。所以我们要寻找每个方向的最大贡献。...再想想二叉树的特征是什么，怎么样能最稳定的定义每个节点的最大贡献？很容易想到的是以树的深度来定义，即 以当前节点向子节点遍历时，能带来的最大贡献。这种最大贡献是比较容易计算的。
遇到判断敌友的时候，只要一层层向上问，直到最高层，就可以在短时间内确定队长是谁了。由于我们关心的只是两个人之间是否连通，至于他们是如何连通的，以及每个圈子内部的结构是怎样的，甚至队长是谁，并不重要。...因为模型中选择的数据结构和算法显然会根据问题的不同而不同，就动态连通性这个场景而言，我们需要解决的问题可能是： 给出两个节点，判断它们是否连通，如果连通，不需要给出具体的路径 给出两个节点，判断它们是否连通...建模思路： 最简单而直观的假设是，对于连通的所有节点，我们可以认为它们属于一个组，因此不连通的节点必然就属于不同的组。随着Pair的输入，我们需要首先判断输入的两个节点是否连通。如何判断呢？...平方阶的算法是存在问题的，这种情况下，每次添加新路径就是“牵一发而动全身”，想要解决这个问题，关键就是要提高union方法的效率，让它不再需要遍历整个数组。...还是有的，即将节点的父节点指向该节点的爷爷节点，这一点很巧妙，十分方便且有效，相当于在寻找根节点的同时，对路径进行了压缩，使整个树结构扁平化。
这里的图就是计算机数据结构中说的图结构（Graph），它包括两个要素：顶点和边，前者又称为节点。 节点表示事物的抽象，而边则表示事物之间两两的联系。 ? 边可以分为有方向和无方向两种。...有方向的边表示两个节点之间单向的连通，而无方向的边则表示双向连通。边有方向的图叫做有向图，反之叫做无向图。 ? 环则是指在途中一条由边组成的路径，从一个节点出发，可以回到这个节点自身。 ?...在动手编程之前，我们首先要想清楚如何做，也就是说我们先要能够找到一个用自然语言可以描述的办法，来确定无向图中是否有环。...这种方法的描述如下： 使用拓扑排序可以判断一个无向图中是否存在环，具体步骤如下： 1. 求出图中所有节点的度。 2. 将所有度 <= 1 的节点入队。 3....若第 i 行第 j 列的元素为 1，则说明 i 节点和 j 节点相邻，也就是有一条无向边存在于二者之间，若为 0，则说明节点 i 和 j 不相邻。 由此图一和图二对应的矩阵分别是这样： ?
给大家30秒的时间，一起来思考这是什么？这是某系统登陆模块功能的初始类图。随着现代软件的不断复杂化，代码图（Code Graphs）为测试人员提供了一种直观的方法，让复杂的代码逻辑易于理解。...代码图由以下两个部分组成：节点（Nodes） 表示代码元素，如类、对象、活动；边（Edges） 表示节点之间的关系，如关联、继承、依赖。...以新闻推送算法为例， 该算法根据用户的兴趣和互动情况，对用户进行个性化推荐。最初，测试人员需要仔细逐行检查代码，这种既耗时又费力的方法很难确定所有潜在的测试场景。...2 区分路径可行性识别有意义路径的挑战：代码图中的所有路径并非都代表有效或有意义的执行序列。...这涉及考虑循环条件、预期用户输入和潜在错误场景等因素，以确定对测试影响最大的路径。通过理解和解决这些限制，测试人员可以有效地利用代码图。
因此暴力计算只适合少量样本的简单模型，那么有没有什么方法适用于大样本数据，有效降低距离计算成本呢？那是当然的，我们下面主要介绍KD树和球树方法。...二叉搜索：对于目标点，通过二叉搜索，能够很快在KD树里面找到包含目标点的叶子节点。 回溯：为找到最近邻，还需要进行回溯操作，算法沿搜索路径反向查找是否有距离查询点更近的数据点。...更新最近邻：返回叶子节点的父节点，检查另一叶子节点包含的超矩形体是否和超球体相交，如果相交就到这个子节点中寻找是否有更近的最近邻，有的话就更新最近邻。...3.2球树搜索最近邻 KD树在搜索路径优化时使用的是两点之间的距离来判断，而球树使用的是两边之和大于第三边来判断。相对来说球树的判断更加复杂，但却避免一些无效的搜索，下述为球树搜索最近邻过程。...自上而下贯穿整棵树找出包含目标点所在的叶子，并在这个球里找出与目标点最邻近的点，这将确定目标点距离最邻近点的上限值。
例如，Dijkstra 的最短路径算法，是从图中找到某个节点到所有其他节点的最短路径的有效方式。路径是两个节点之间的，带有边的节点序列。 图的节点通常以圆形或方形绘制，边通常以直线绘制。...Erdős-Rényi 图（ER 图）的特征在于两个参数：n是节点的数量，p是任何两个节点之间存在边的概率。...如果每个节点到每个其他节点都存在路径，那么无向图是连通的。 在 ER 图中，当p较小时，图是连通图的概率非常低，而p较大时接近1。在这两种状态之间，在p的特定值处存在快速转变，表示为p*。...不久之后，我们将修改此代码来生成 ER 图，但首先我们将开发函数来检查图是否是连通的。 2.5 连通图 如果每个节点到每个其他节点都存在路径，这个图就是连通图。...稍后我们将寻找方法，来使此算法更有效率。
方法1.先进先出 FIFO 最简单且相对较好的方法是先授予等待时间最长的事务的访问权，这可以通过使用first In first Out队列来完成。每个资源都有一个这样的FIFO。...我们在InnoDB数据锁——第2部分“锁”中看到，检查两个锁请求之间冲突的规则可能相当复杂，但最终我们应该能够决定是否立即授予我们的新请求，还是必须等待。...然而，经过更仔细的思考，您不仅必须传播从边缘端点可到达的所有节点的权值(它们的权值也改变了!)——甚至不清楚应该更新的值是什么!“权重”的定义取决于“B是否可以从A到达?”...而不是“从A到B有多少种不同的方式?”对于树而言，这可能是无关紧要的差异，但不适用于可能有不止一种方法从一个节点到达另一节点的更复杂的图，因此尚不清楚添加一条边或移除一条边是否会更改可达性。...同样，删除单个边缘并不一定意味着您已经失去了相对侧节点之间的连接性。 试图忽略这种差异（在“可以到达我的节点数”和“可以到达我的路径数”之间），在实际中并没有什么大不了的。
图的最短路径算法 最短路径问题是图论研究中的一个经典算法问题，旨在寻找图（由结点和路径组成的）中两结点之间的最短路径。 算法具体的形式包括： 确定起点的最短路径问题：即已知起始结点，求最短路径的问题。...bellman-ford的一个优势是可以用来判断是否存在负环，在不存在负环的情况下，进行了n-1次所有边的更新操作后每个节点的最短距离都确定了，再用所有边去更新一次不会改变结果。...，正如在前面讲到的，bellman每一轮用所有边来进行松弛操作可以多确定一个点的最短路径，但是用每次都把所有边拿来松弛太浪费了，不难发现，只有那些已经确定了最短路径的点所连出去的边才是有效的，因为新确定的点一定要先通过已知...我们现在需要求任意两个城市之间的最短路程，也就是求任意两个点之间的最短路径。这个问题这也被称为“多源最短路径”问题。...： 最开始只允许经过1号顶点进行中转，接下来只允许经过1和2号顶点进行中转……允许经过1~n号所有顶点进行中转，求任意两点之间的最短路程。
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