动态规划法，是通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法，常常适用于有重叠子问题和最优子结构性质的问题，动态规划方法所耗时间往往远少于朴素解法。...有一道题是这样的：在一维数组arr中，找出一组不相邻的数字，使得最后的和最大。...比如：有个数组arr为[1, 2, 4, 1, 7, 8, 3]，那么最优的结果为 1 + 4 + 7 + 3= 15。 解题思路：针对数组内的每个数字，都存在选和不选的两种情况。...对于最后一个数字3，如果选了3，则8就不能选，再继续判断前两位，也就是7的情况。如果不选3，则直接判断前一位，也就是8的情况。每个数字都有选和不选两种可能，选取这两种情况中的最佳解。...参考资料： [1] 动态规划(https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%8A%A8%E6%80%81%E8%A7%84%E5%88%92) [1] 数组不相邻元素之和的最大值(
Canvas 2D Canvas 2D（下文简称Canvas）是比 SVG 更底层的图形技术，只有 rect 这一种特定图形，其他的图形都是通过使用直线、弧线、贝塞尔曲线等路径 API 绘制出来。...Canvas 绘制的图形都是在一个 元素内，并不能向 DOM 或 SVG 一样使用 CSS 伪类或js事件实现某个图形的hover效果。...为解决这个问题， Canvas 提供了isPointInPath() API 来判断某个点是否位于某个闭合路径之内，不过这个 API 并不是很好用，这个方法时挂载到绘制上下文 context上的，只能判断某个点是否位于当前绘制的路径内...回顾上文提到的多边形顶点数据制备，多边形的边是由相邻两个顶点相连而成，顶点是有序的，也就是说多边形的每条边都是有向线段，所以判断两条线段是否相交这个问题准确的说发应该是：判断两个有模向量是否相交。...判断两条线段是否相交用到了上述的规则2-4。先看下面这张图： 如果线段AB和CD相交可以推导出以下规则： 点A和点B分别位于线段CD的两侧； 点C和点D分别位于线段AB的两侧。
在Python自带的编辑器IDLE中或者Python shell中不能使用cd命令，那么跳到目标路径呢。 方法是使用os包下的相关函数实现路径切换功能。...import os os.getcwd() #获取当前路径 os.chdir("D:\test") #跳到目标路径下 os.chdir('D:\test') #单引号、双引号都可以 补充知识：Python...更改IDLE默认保存路径 每次都修改保存路径还挺烦人的。...4 将起始位置更改为要保存文件的默认路径即可。 以上这篇Python IDLE或shell中切换路径的操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
题目 字符串消消乐，将字符串中相邻相同的字符一起消掉，最后输出消除完成的字符串 示例：abcccbxezzzrf7788fn 输出：axern 说明：从左住右消除，第一趟消除相邻相同的“ccc”、“zzz...”、“77”、“88”， 得到abbxerffn，第二趟消除相邻相同的“bb”、“ff”，得到axern， 不存在相邻相同字符，消除结束。...只删除2个相邻的字母 给出由小写字母组成的字符串 S，重复项删除操作会选择两个相邻且相同的字母，并删除它们。 在 S 上反复执行重复项删除操作，直到无法继续删除。...输入：”abbaca” 输出：”ca” 解释： 例如，在 “abbaca” 中，我们可以删除 “bb” 由于两字母相邻且相同，这是此时唯一可以执行删除操作的重复项。...2个元素一样，这样消除是没问题的，如果考虑到相邻的3个元素一样也删除，就不能满足需求了 如 S = ‘abbbaca’ 相邻相同的字符一起消掉 在前面的基础上加个判断，判断元素是否与上一个被消除的元素一样
倒排索引（英语：Inverted index），也常被称为反向索引、置入档案或反向档案，是一种索引方法，被用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射。...test2.txt"],"自然语言":["test1.txt"],"处理":["test1.txt"],"计算机":["test2.txt"],"视觉":["test2.txt"]} 建立倒排索引后，我们要想查找包含某些单词的文件...[5] （7）可生成的高质量目标代码，高执行效率的程序 首先，我们导入相应的包： #用于获取该目录下得所有txt文件，忽略掉文件夹及里面的 import glob #主要是一些路径的操作 import...os #对句子进行分词或关键词提取 from jieba import analyse 接下来，我们要获取所有txt文件的绝对路径： #获取当前pyhtho文件所在的目录：当前是：C:\gongoubo...for i in file_index: res.append(files_dict[i]) return res 主函数： def main(): print("请输入要查找的内容
当在已有映射的区间中插入相交的新区间时，相交部分的值会被新值覆盖，同时原区间会被拆分。此外，RangeMap不提供补集操作的功能。...二、RangeMap的核心特性 不合并相邻的映射：RangeMap从不自动合并相邻的范围，即使这些相邻的范围映射到相同的值。这意味着每个范围都是独立且不相交的。...基于红黑树的实现：Guava中的TreeRangeMap是基于红黑树实现的，红黑树是一种自平衡的二叉查找树。这种数据结构保证了RangeMap能够提供高效的范围查找和插入操作。...当您调用 get(K key) 方法时： 查找对应的区间：TreeRangeMap 会使用其内部的红黑树结构来高效地查找包含给定值 K 的区间。...添加映射关系：使用put方法将范围映射到特定的值。注意，添加的范围必须是不相交的。 查询和获取值：使用get方法根据给定的范围或值获取映射的结果。
有向图中，关联一对顶点的边多于一条，且方向相同，也称为平行边。 多重图：含平行边或自环边的图。 简单图：既不含平行边，也不含自环边。 ?...08 补图 定义：图G的完全图去除G的边集后得到的图。 ? 09 最大独立集与最大团 独立集是任意两点不相邻，而团是任意两点相邻。图G的补图是去掉了相连的边，添加不相邻的边。...这样图G的最大独立集就可以转化成补图的最大团。 如下图： ? ? 10 连通图 图中从一个顶点到达另一顶点，若存在至少一条路径，则称这两个顶点是连通的。...无向图G的一个极大连通子图称为G的一个连通分量。 ? 有向图中，如果任意两个顶点之间都存在路径，则称此有向图为强连通图。 ? 有向图的极大强连通子图，称为强连通分量。 ?...11 二分图 定义：设G=(V,E)是一个无向图，顶点集V可分割为两个互不相交的子集，并且图中每条边关联的两个顶点都分属于这两个互不相交的子集，两个子集内的顶点不相邻。 ?
GPS导航：使用广度优先搜索查找所有邻近位置。 网络广播:在网络中，广播机制是优先搜索所有相邻可达到节点。 垃圾收集 无向图的环检测:在无向图中，BFS或DFS可以用来检测循环。...判断两个点之间是否存在路径。 从给定节点中，查找可以访问的所有节点。 图的深度优先遍历及应用 从源点2开始，并标记已经访问2了，之后查找它的所有相邻顶点，重复上面操作。...查找给定节点uv之间是否有路径 拓扑排序 判断一个图是否可以二分 寻找图的强连通分量 迷宫问题 深度优先遍历的非递归实现 void DFS(int s, vector &visited) {...众所周知，一般图最长路径问题是NPH problem。但对于DAG的最长路径问题有一个线性时间解。使用拓扑排序可以求解。 求解过程：首先初始化源点S到其他顶点的距离为无穷小，源点S到S的距离为0。...胃酸法：开始对任意一未染色的顶点染色，之后判断其相邻的顶点中，若未染色则将其染上和相邻顶点不同的颜色， 若已经染色且颜色和相邻顶点的颜色相同则说明不是二分图，若颜色不同则继续判断，bfs和dfs可以搞定
本文介绍如何解决自动查找版本错误的问题。...，指定 MSBuild 程序的路径。...修改环境变量解决 NuGet 的命令行自动查找 MSBuild.exe 时，是通过环境变量中的 PATH 变量来找的。...会找到 PATH 中第一个包含 msbuild.exe 文件的路径，将其作为自动查找到的 MSBuild 的路径。...所以，我们的解决方法是，如果找错了，我们就把期望正确的 MSBuild 所在的路径设置到不期望的 MSBuild 路径的前面。
最近项目中有一个小需求，查找json文件中某个key或者value的路径，所以就写了一个简单的小脚本，比较粗糙。 #!...__paths(v, tmp) def find_key_path(self, key): ''' 查找key路径 :param key: 需要查找路径的key值...:return: 包含key值路径的list ''' result = [] for path,value in self....line: f.write(line + '\r'), result)) return result def find_value_path(self, key): ''' 查找某个值的路径...查找不限层级Json数据中某个key或者value的路径方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
链接表的优点是能够紧凑地表示稀疏图。 在 Python 中可以使用列表嵌套实现邻接表，这应该是最简单的表达方式。...即使要使用这种嵌套方式，那也应该选择 Python 中的字典类型，对于查询会方便很多。...在有向加权图中，会以附加在每条边上的权重的数据含义来衡量。权重可以是时间、速度、量程数…… 2.1 无向图最短路径算法 查找无向图中任意两个顶点间的最短路径长度，可以直接使用广度搜索算法。...B1 和 D3 压入队列的顺序并不影响 A0 ~B1 或 A0 ~ D3 的路径距离（都是 1）。...因 B1 和 D3 属于第一近顶点，所以这 2 个顶点的后序顶点 C2、E4 属于第二近压入队列，或说 A0-B1-C2、A0-D3-E4 的路径距离是相同的（都为 2）。
如果面内含有孔洞,那么将始终以逆时针方向存储孔洞(或内部)边界。...该线的方向可以是任意的;LEFT_FID 和 RIGHT_FID 将相应地设置为左侧或右侧面要素 ID。...4.如果一个面与另一个面重叠,那么将生成两条输出线以便分别表示每个相交边界:第一条线表示其中一个重叠面的外边界,因此该线的 LEFT_FID 为与其相交的面的要素 ID,而 5.RIGHT_FID 将为它自己的面要素...6.输入面中的多部件不会保留;输出线均为单部件。 可以看出如果两个面之间如果存在公共边界,则输出的属性字段为该线左侧或右侧面要素 ID。...而要素ID不能为复数,故LEFT_FID 和 RIGHT_FID均为正数的字段即为公共边 提取相邻面 使用公共边选择建筑面图层即可提取出有相邻面的面 而提取不相邻的面只需要切换选择即可
[1,2] # S2 = [1,2] # S3 = [3,4,5] # S4 = [3,4] # S5 = [3,5] # S6 = [6,7] # S7 = [7,8] ''' case 2: 我举的那个例子是个特殊情况...，那个例子中S3,S4,S5同时相交于元素3， 这种肯定是要求并集的，但还有一种情况也要求并集，这种情况就是: S3∩S4非空，S4∩S5非空，但S3∩S4∩S5是空集， 这种情况也要计算S3 ∪S4∪...S)==2): print(P1) else: P2=P1 P1=[] print(P2) del S[0] 感悟： 1.python...列表操作里不允许变量类型的指针 2.case1类似于冒泡排序操作，这个是满足题目要求的，但是为了将所有的非空数组并起来，就有case2的情况，只不过修改一行代码 3.为了列表操作方面，使用了delete...来移动指针，我认为也可以用循环左移或右移来做 4.当相邻两个数组没有交集，将结果输出 存在问题：这个程序只能向后进行查找，如果需要每一个从头，去掉j=i这一行，不过实际中也够用了
开始编写代码 正如在 脸部动画 中看到的，我经常使用 Pug 生成这样的形状，但在这里，因为我们生成的路径数据也需要用 JavaScript 来制作路径动画，所以全部使用 JavaScript，包括计算坐标并把数值放入...获取正五角星的顶点坐标 非常容易 ，只要知道它的外接圆半径 ( 或直径 )，我们可以从 SVG （为了简单起见，我们把它看成正方形，不在对它严密封装）的 viewBox 尺寸得到。...在下面的交互式演示中，可以选择五边形或五角星形，看看它们是怎样生成的。...对于路径数据的（d）属性，我们将上述函数执行后得到的点数组作为初始数值。我们还创建了一个函数来生成实际的属性值（也就是路径数据字符串——在两对坐标之间插入命令，以便浏览器处理这些坐标）。...我们从两个等径的相交圆开始画，半径都是 viewBox 尺寸的一部分（暂时为 .25 ）。在这种情况下，两个相交圆的中心点连线位于 x 轴，交点连线位于 y 轴。而且这两部分是相等的。 ?
如下图所示 精确的电路布线问题要求确定连接方格a的中点，到连接方格b的中点的最短布线方案。 布线时，电路只能沿直线或直角布线。...为了避免线路相交，已布的线的方格做了封锁标记，其他线路不允许穿过被封锁的方格。 分支限界法的解决方案： 首先，从起始位置a开始，将它作为第一个扩展结点。...与该节点相邻，并且可达的方格成为可行结点被加入到活节点队列中，并且将这些方格标记为1. 即从起始方格a到这些扩展方格距离为1....然后，从活节点队列中取出队首结点作为下一个扩展结点，并将于当前扩展结点相邻且为未标记过的方格标记为2，并存入或节点队列。 最后，这个过程一直到算法搜索到目标方格b或活结点队列为空时截止。...//找到最短布线路径返回true，否则返回false if((start.row == finish.row)&&(start.col == finish.col)) {
权重可以是时间、速度、量程数…… 2.1 无权无向图最短路径算法 查找无向图中任意两个顶点间的最短路径长度，可以直接使用广度搜索算法。如下图求解 A0 ~ F5 的最短路径。...B1 和 D3 压入队列的顺序并不影响 A0 ~B1 或 A0 ~ D3 的路径距离（都是 1）。 A0~B1 的最短路径长度为 1。 A0~D3 的最短路径长度为 1。...因 B1 和 D3 属于第一近顶点，所以这 2 个顶点的后序顶点 C2、E4 属于第二近压入队列，或说 A0-B1-C2、A0-D3-E4 的路径距离是相同的（都为 2）。...A0-D3-E4-F5 的路径为 3。 编码实现广度优先算法： 在图类添加广度搜索函数： 在图类添加如下函数：使用广度优先搜索算法查找顶点与顶点之间的路径。...(queue *> & myQueue,Vertex * vertex) { //查找 vertex 的相邻顶点 coutvalue<<"相邻顶点:
简述二叉树 二叉树是n个有限元素的集合，该集合或者为空、或者由一个称为根（root）的元素及两个不相交的、被分别称为左子树和右子树的二叉树组成。...红黑树主要特征是在每个节点上增加一个属性表示节点颜色，可以红色或黑色。红黑树和 AVL 树类似，都是在进行插入和删除时通过旋转保持自身平衡，从而获得较高的查找性能。...简述冒泡排序 冒泡排序：比较相邻的元素，如果第一个比第二个大就进行交换，对每一对相邻元素做同样的工作。 排序算法稳定，时间复杂度 O(n²)，空间复杂度 O(1)。...对于无向图，邻接矩阵是对称矩阵 简述邻接表 邻接表是通过链表表示图连接关系的一种方。对于表头结点所对应的顶点存在相邻顶点，则把相邻顶点依次存放于表头结点所指向的单向链表中。...其特点如下： 每个节点有零个或多个子节点； 只有一个节点没有父节点，该节点称为根节点； 除根节点外，每个节点有且只有一个父节点； 简述二叉查找树 二叉查找树的左子树若不为空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值
03 匈牙利算法 二分图 定义：设G=(V,E)是一个无向图，顶点集V可分割为两个互不相交的子集X，Y，并且图中每条边关联的两个顶点都分属于这两个互不相交的子集，两个子集内的顶点不相邻。 ?...判断方法：染色法 开始对任意一未染色的顶点染色 判断其相邻的顶点中，若未染色则将其染上和相邻顶点不同的颜色； 若已经染色且颜色和相邻顶点的颜色相同则说明不是二分图，若颜色不同则继续判断 可用bfs或者dfs...交错路 定义：图G的一条路径，且路径中的边在属于M和不属于M中交替出现。 ? 增广路(非网络流中的定义) 定义：一条交错路，且该交错路的起点和终点都为匹配M的非饱和点。...由增广路推出以下结论： 路径的边数为奇数，第一条边和最后一条边都不属于M 将路径中的边的匹配方式取反操作，会得到更大的匹配M'，匹配数加1 M为图G的最大匹配等价于不存在M的增广路 ?...匈牙利算法核心思想： 1) 初始匹配M为空 2) 找出一条增广路径p，取反操作得到更大的匹配M'代替M 3) 重复步骤2)，直到找不出增广路为止 04 代码实现 变量定义及初始化 const int
今天看看如何用Python实现Graph Based的BFS最短路径规划。...在实现Python代码之前，我们再复习一些概念： 邻接节点(Adjacent Vertices)：如果两个Vertices存在一条连接Edge，则称它们是相邻接的。...无向图中的Path: 无向图中的Path是一个点序列 ，序列中相邻的节点都是相邻接的。 简单路径(Simple Path)：没有重复节点的Path称为Simple Path。...3.1 Graph中路径查找的递归实现 实现查找一条从开始顶点(Start Vertex)到结束顶点(End Vertex)的简单路径(Simple Path) 的算法。...这种波浪式的查找方法，保证了找到的一定是起点Node到终点Node的最短路径。在查找过程中，记录了查询路径上所有Node的前驱节点，从而保证了在查到目标节点之后能够追溯到完整的路径。
空间转录组研究中的一项关键任务是识别跨空间位置具有不同空间表达模式的空间变异基因（SVG）。识别SVG为系统分析特定位置的细胞状态、推断细胞间的通讯以及确定生物体中重要的表型和功能提供了机会。...基于空间网格的方法 基于空间网格方法的工作流程示意图 这类方法旨在将空间划分为多个网格，并对不同细胞之间的空间关系进行编码或推断细胞的分布，然后应用后续步骤，例如对细胞的空间相邻关系或基因表达水平进行二值化以识别...Merungue通过三角剖分算法（Delaunay）将空间转录组数据中的每个细胞视为一个邻域，然后根据这些邻域确定每个细胞对是否相邻，并应用二进制邻接权重矩阵来表示这种关系。...对于每个被输入的基因，BinSpect将通过K-means聚类或等级阈值对基因表达值进行二值化，并根据这些二值化的表达值计算出相邻细胞之间的或然率表。...通过统计学上的富集测试，如果一个基因在相邻细胞中的表达量很高，这个基因将被视为SVG。作为一种基于图的模型，隐马尔科夫随机场模型 （HMRFs）利用空间基因和空间邻域网络来总结主要的空间域。
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