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Johnson算法「建议收藏」

Johnson算法可以在O(V*V lgV + VE)的时间内找到所有节点对之间的最短路径,对于稀疏图来说,算法的渐进表现要由于重复平方法和FloydWarshall算法,如果图没有权值为负值的环路,则返回所有结点对的最短路径权重的矩阵 ,否则,报告图有权值为负的环 算法中运用Diskra、BellmanFord算法,使用的技术是重新赋予权重, 如果图G = (V, E)中权值全为非负值,则通过对所有结点运行一次dijkstra算法找出所有结点对的最短路径 算法实现*******************/ static void johnson(){ int s = ver; //新添加一个节点 int[][] g_new = new int[ : Johnson算法,存储为邻接表, Date: 2014/1/5 Author: searchop ********************************************** 算法,先使用BellmanFord算法,使所有的边的权重变为非负值, //然后运用dijkstra算法求出结点对的最短路径 int **Johnson() { createG();

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双机流水作业调度问题——Johnson算法

粗糙地说,即该问题至少在目前基本上没有可能找到多项式时间的算法。只有当机器数为2时,该问题可有多项式时间的算法(机器数为1时该问题是平凡的)。 前面已经说过,当 m ≥ 3 \mathrm{m} \geq 3 m≥3时该问题是NP问题,这里我们只给出 m = 2 m = 2 m=2时时间复杂度在多项式以内的Johnson算法。 求解流水作业调度问题的Johnson算法具体描述如下: 1、设 a[i]和 b[i] ( 0 ≤ i < n ) (0 \leq i<n) (0≤i<n)分别为作业 i 在两台设备上的处理时间。 双机调度问题Johnson算法简析: (1)把作业按工序加工时间分成两个子集,第一个集合中在S1上做的时间比在S2上少,其它的作业放到第二个集合。 Johnson算法的时间取决于对作业集合的排序,因此,在最怀情况下算法的时间复杂度为 0 ( nlogn ) 0(\text { nlogn }) 0( nlogn ),所需的空间复杂度为 0 (

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    Spring创始人Rod Johnson:Spring为什么有今天的地位?

    他就是Rod Johnson。 Rod Johnson 在悉尼大学不仅获得了计算机学位,同时还获得了音乐学位,更令人吃惊的是在回到软件开发领域之前,他还获得了音乐学的博士学位。 现在 Rod Johnson 已经离开了 Spring,成为了一个天使投资人,同时也是多个公司的董事,早已走上人生巅峰。 ? (Rod Johnson) Rod Johnson根据多年经验撰写的《Expert o-ne-on-One J2EE Design and Development》,其中对正统J2EE架构的臃肿、低效的质疑 这本书也体现了Rod Johnson对技术的态度,技术的选择应该基于实证或是自身的经验,而不是任何形式的偶像崇拜或者门户之见,也正是这本书真正地改变了Java世界。 基于这本书的代码,Rod Johnson创建了轻量级的容器Spring,Spring的出现,使得正统J2EE架构一统天下的局面被打破。

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    Java之父们 : James Gosling , Alan Kay,Bill Joy,Joshua Bloch,Rickard Oberg,Doug Lea,Rod Johnson,Kent Be

    这本书也体现了Rod Johnson对技术的态度,技术的选择应该基于实证或是自身的经验,而不是任何形式的偶像崇拜或者门户之见。正是这本书真正地改变了Java世界。 基于这本书的代码,Rod Johnson创建了轻量级的容器Spring。Spring的出现,使得正统J2EE架构一统天下的局面被打破。 不过Rod Johnson可能仅仅是想通过”Without EJB”一词表明应该放开门户之见。这也是Rod Johnson一贯的作风,。 也许正是这种思想,促使得Rod Johnson创建了Spring,真正改变了Java世界。 似乎Java大师都能够有这样的能耐,另一Java大牛Rod Johnson同样也拥有音乐学的博士学位。 Kent Beck一直倡导软件开发的模式定义。

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    算法__流水作业调度问题

    如果作业i和j 不满足Johnson不等式,则交换作业i和j满足Johnson不等式。      由此可知,对于流水作业调度问题,必存在最优调度π,使得作业π(i)和π(i+1)满足Johnson 不等式: 这样的调度π称为满足Johnson 法则的调度。 进一步还可以证明,调度满足Johnson 法则当且仅当对任意i<j 有:      由此可知,任意两个满足Johnson 法则的调度具有相同的加工时间,从而所有满足Johnson 法则的调度均为最优调度 5、流水作业调度问题Johnson算法 从上面的分析可知,流水作业调度问题一定存在满足Johnson法则的最优调度,且容易由下面的算法确定:     流水作业调度问题的Johnson算法:     ( Johnson算法中分类及排序的作用(验证不等式)设数组c[]为排序后的作业排列,排序结果如下:      红线左侧满足 a[c[i]]<=b[c[i]] 和 a[c[i]]<=a[c[i+1]] 符合

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    序列模型2.1-2.2词嵌入word embedding

    如果模型已知读过了这个句子但是当看见句子"I want a glass of apple ___ ",算法也不能猜出下一个词汇是"juice",因为算法本身并不知道“orange”和“apple”之间的关系 对于词向量的可视化,是将 300 维的特征映射到一个 2 维空间中--t-SNE 算法 ? orange farmer"Sally Johnson 是一个种橙子的农民。 对于 Sally Johnson,我们能很快识别出这是一个人名,这是因为看到了"orange farmer"这个词,告诉我们 Sally Johnson 是一个农民。 在句子“Sally Johnson is an orange farmer”中识别出 Sally Johnson 是一个人名后,在句子“Robert Lin is an apple farmer”中也可以很容易的识别出

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    在线多值学习:均值、矩量和预测区间(CS LG)

    第一个是均值预测,它对应的是 到一个满足H´ebert-Johnson等人[2018]的多元校准概念的在线算法。 二是方差和较高时刻预测,对应的在线算法满足了 Jung等[2020]中的均值条件矩多校验的概念。最后,我们定义了一个 预测区间多值化的新概念,并给出了一种寻找预测区间的算法满足它。 因为我们的算法处理的是对抗性选择的例子,所以它们同样可以处理好用来预测任意点预测方法的残差统计量,引起量化黑盒算法预测的不确定性的一般技术,即使是在黑盒算法中的在线对抗式环境,当对预测区间进行实例化时, prediction, which corresponds to an online algorithm satisfying the notion of multicalibration from H´ebert-Johnson

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    3D人脸重建:从基础知识到识别重建方法!

    一般情况下,先要我们亲自研读代码并执行程序,甚至有时候需要重写一遍该经典文章的算法,这些都会让我们能更快熟悉相关三维重建算法的技术实现,毕竟三维重建是应用技术,即使做科研也需要有具体的代码实现,把我们的重建结果展示出来才能让更多人信服 友情分享 zhi 直 bo 播 yu 预 gao 告 7月7日-7月8日、一线大厂算法工程师Johnson直播—— Johnson 硕士毕业于中科院 7年BAT大厂算法工作经验 在interspeech

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    Force.com微信开发后台配置

    这里的echostr的值实际上是根据用户在腾讯后台配置的Token加上时间戳,再加上nonce参数的值按照一定的算法计算出来的,具体算法参照附注,这里不赘述。 URLforce.com类以及网页等默认是需要用户验证后才能通过访问,但我们可以通过site.com启用公网访问此URL,为此首先需要创建域名,进入Develop->Sites,输入想创建的域名,例如笔者的域名为johnson0001 : http://johnson0001-developer-edition.ap1.force.com 创建成功后下一步创建站点,点击New按钮: 微信图片_20190416172751.png 20190416172844.png 最后回到Sites首页,点击“Activate”按钮激活站点,此时既可以通过以下URL访问我们开发的接口(留意可能需要等几分钟URL才会生效): https://johnson0001 排列好后拼接成一个字符串;3.通过sha1算法转换此字符串后的结果如果正常就是echostr的值。

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    【数据科学家】数据科学家修炼之路

    数据预处理除了能将数据转换成算法更易识别或处理的模式还能防止将输入数据错误。推荐书籍如下: Data Preparation for Data Mining by Dorian Pyle. Exploratory Data Mining and Data Cleaning by Johnson and Dasu. 理解常用机器学习与统计算法工作机制 你需要理解每个算法的优点与缺点。算法是够可以处理数据噪声?算法的适应的数据规模?算法可以采用什么优化方法?算法是否需要对数据进行变换? Johnson 通过 caret R包给出了大量的实例,该宏包增强了参数优化能力。 Applied Predictive Modelling by Khun, Johnson.

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    来自于编程大师的职业建议:别老想着写码

    Johnson 也这样觉得,想当程序员的话,就应该趁在学校的时候多接触其他学科,而不是把时间都浪费到计算机和算法研究上面。 毕竟,“程序是通过人的逻辑编写出来的,人的逻辑应该是活跃的,富有灵性的。 当然,算法还是无可替代的底层基础,Johnson 说,即使在现实世界中也是这样。 “昨天我就新学了一个编译算法,并将它应用到我的项目上,随后便干净利落的解决了令我非常头疼的问题,”他说,“虽然这种情况并不会经常发生,但要真能用得到的话,效率还是很高的。” Johnson 认为学习语言要具有针对性。 Johnson 也推荐年轻的开发者们关注下 Swift.

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    iOS 图片风格转换(CoreML)

    利用图片风格转换算法,我们可以将一个图片放入以及训练好的神经网络模型进行预测结果得到风格迥异,独具特色的图片。 但是这个算法每一次生成一张图片都需要进行一次网络训练,需要耗费的时间比较长。斯坦福大学的Johnson[6]等人提出了快速风格转移算法,训练一个网络,对于任意一张图片都可以转换成为网络对应的风格。 我们在iPhone上进行图片风格转换的时候可以使用Johnson的方法快速的生成风格图片,当然使用Gatys的方式也是可以的,但是在生成图片的时候会消耗更多的时候。 ? 快速风格迁移算法 上图即是快速风格迁移算法的整体结构图,该算法包括图片转换网络和损失计算网络。其中图片转换网络是一个多层卷积神经网络,它将一张输入的原始图片转换成为一张生成图片。 Justin Johnson, Alexandre Alahi, Li Fei-Fei.

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    深度学习求解魔方新方法!诺丁汉大学研究团队提出适应度函数

    研究人员提出一种新的适应度函数,可应用于演化算法和爬山算法。不需要直接从误差函数中定义拟合度,而是使用预训练过程从问题类的一组已解例子中学习拟合函数。 ? Johnson. Solving the Rubik's cube with stepwise deep learning, Expert Systems (2021). 但是, 这些AI 算法无法解释其决策背后的思维过程。 几十年来,计算机科学家一直试图打开这个黑匣子,最近的研究表明,许多人工智能算法实际上确实以类似于人类的方式思考。 约翰逊教授的研究也正致力于开发人工智能算法,以人类能够理解的方式解释人工智能技术,并将该技术应用于更多的领域。

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    浅析最短路径问题

    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。 适合使用Dijkstra算法。 确定终点的最短路径问题 - 与确定起点的问题相反,该问题是已知终结结点,求最短路径的问题。 适合使用Floyd-Warshall算法。 用于解决最短路径问题的算法被称做“最短路径算法”, 有时被简称作“路径算法”。 最常用的路径算法有: Dijkstra算法 A*算法 Bellman-Ford算法 SPFA算法 Floyd-Warshall算法 Johnson算法 Bi-Direction BFS算法

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    一条通往数据科学家的必经之路!

    数据预处理除了能将数据转换成算法更易识别或处理的模式还能防止将输入数据错误。推荐书籍如下: Data Preparation for Data Mining by Dorian Pyle. Exploratory Data Mining and Data Cleaning by Johnson and Dasu. 理解常用机器学习与统计算法工作机制 你需要理解每个算法的优点与缺点。算法是够可以处理数据噪声?算法的适应的数据规模?算法可以采用什么优化方法?算法是否需要对数据进行变换? Johnson 通过 caret R包给出了大量的实例,该宏包增强了参数优化能力。 Applied Predictive Modelling by Khun, Johnson.

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    美国高科技农业是这样玩机器人和无人机的

    Heidi Johnson 面对农耕设备的科技化议题,农人们通常都得自己解决;因为有块地的那位王老先生不太可能拥有一个IT部门。 这种超大型的收割机具备智慧传感器,能监测收割到的玉米或干草重量,并估算出产量与收割面积 当农业遇上科技 农民们通常会根据自己的经验法则来做决定,根据这个诀窍再加上农民们基本上具备的创新天性;农业为想尝试新工具、新算法与分析技术的科技业者提供了一个完美的试验场 虽然在理论上,新科技能让农耕“有种就有收获”,但仍有风险;Johnson表示:“天气是个问题;”农民们无法掌控老天爷的脾气。 为了收集更多精确的科学数据,像是Johnson 这样的官方部门研究员,需要农民们持续好几年采用相同的技术;但如果出了什么问题,农民们就不会再想要重复那些产量不佳的实验。 “这通常都是强迫推销,”Johnson 表示:“因为农民们认为这是在浪费钱。”

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    从0学人脸识别,我花3小时复现了Eigenfaces For Recognition

    深度之眼专门推出人脸识别论文精讲直播,为期2天,邀请算法研究员Johnson老师主讲统计学习方法在人脸识别领域应用的开山之作《Eigenfaces For Recognition》。 —— 主讲老师 —— —— 直播内容与安排 —— 第01天 人脸识别技术发展脉络与论文泛读(3月9日) 1.人脸识别技术的发展历程 2.基础知识点讲解(PCA算法) 3.Eigenfaces For Recognition 论文泛读 4.人脸识别学习路径推荐 第02天 论文精读与模型算法讲解(3月10日) 1.Eigenface的推导 2.Eigenface的计算步骤 3.Eigenface 代码讲解以及结果分析 4.人脸分类算法 5.分类的代码讲解以及结果分析 原价298元,现在预约仅0.1元 前50名预约,还可领取—— 《人脸识别必读论文合集.pdf》资料

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    算法】xgboost算法

    小编邀请您,先思考: 1 XGBoost和GDBT算法有什么差异? XGBoost的全称是 eXtremeGradient Boosting,2014年2月诞生的专注于梯度提升算法的机器学习函数库,作者为华盛顿大学研究机器学习的大牛——陈天奇。 xgboost问世后,因其优良的学习效果以及高效的训练速度而获得广泛的关注,并在各种算法大赛上大放光彩。 ? 具体算法如下: 输入:训练集 ? 输出:提升树 步骤: (1)初始化 (2) 对m=1,2,3……M a)计算残差 ?

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    算法--分治算法

    本文链接:https://ligang.blog.csdn.net/article/details/83866378 分治算法 分而治之,把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,再把子问题分成更小的子问题 经典递归案例: 示例: 归并排序 详见:javascript排序算法 示例: 二分查找法(二分法) 二分查找也称折半查找,其要求线性表必须采用顺序存储结构,而且表中元素按关键字有序排列。

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