并查集是一种用途广泛的数据结构,能够快速地处理集合的合并和查询问题,并且实现起来非常方便,在很多场合中都有着非常巧妙的应用,。 本文首先介绍并查集的定义、原理及具体实现,然后以其在最小生成树算法中的一个经典应用为例讲解其具体使用方法。 一 并查集原理及实现 并查集是一种树型的数据结构,用于处理一些不相交集合的合并及查询问题。 并查集在使用中通常以森林来表示,每个集合组织为一棵树,并且以树根节点为代表元素。实际中以一个数组father[x]即可实现,表示节点x的父亲节点。另外用一个变量n表示节点的个数。但为了
某一天过去SY那儿,突发奇想说要写一个统计代码行数的小程序。说干就干,约定了一个时间——周六,来把这个想法给实现了。当然这个项目人家做过的也未必,google一下,果然有非常优秀的win下面的代码统计工具sourceCounter。当然我们是用python来写,确定了数据结构和算法之后,我们就开始实现了。
之前学了用普里姆算法来求最小生成树的权值和,但是它的时间复杂度为O(|V2|),使用优先级队列优化后,可以优化为O(|E|log|V|)。
与广度优先搜索不同,深度优先搜索(DFS)类似于树的先序遍历。正如其名称中所暗含的意思一样,这种搜索所遵循的搜索策略是尽可能“深”地搜索一个图。它的基本思想如下:首先访问图中某一起始顶点v,然后由v出发,访问与v邻接且未访问的任一顶点W1,再访问与w1邻接且未被访问任一W2,……重复上述过程。当不能再继续向下访问时,依次退回到最近被访问的顶点,若它还有邻接顶点未被访问过,则从该点开始上述搜索过程,直到图中所有顶点均被访问过止。
假定每次执行第i行所花的时间是常量ci;对 j = 2, 3, … n, 假设tj表示对那个值 j 执行while循环测试的次数。
1. 图这种数据结构相信大家都不陌生,实际上图就是另一种多叉树,每一个结点都可以向外延伸许多个分支去连接其他的多个结点,而在计算机中表示图其实很简单,只需要存储图的各个结点和结点之间的联系即可表示一个图,顶点可以采取数组vector存储,那顶点和顶点之间的关系该如何存储呢?其实有两种方式可以存储顶点与顶点之间的关系,一种就是利用二维矩阵(二维数组),某一个点和其他另外所有点的连接关系和权值都可以通过二维矩阵来存储,另一种就是邻接表,类似于哈希表的存储方式,数组中存储每一个顶点,每个顶点下面挂着一个个的结点,也就是一个链表,链表中存储着与该结点直接相连的所有其他顶点,这样的方式也可以存储结点间的关系。
图是一种在计算机科学中广泛应用的数据结构,它能够模拟各种实际问题,并提供了丰富的算法和技术来解决这些问题。本篇博客将深入探讨图数据结构,从基础概念到高级应用,为读者提供全面的图算法知识。
栈是一种线性表,其限制只能在表尾进行插入或删除操作。由于该特性又称为后进先出的线性表。
无论是有向图还是无向图,主要的存储方式都有两种:邻接矩阵和邻接表。前者图的数据顺序存储结构,后者属于图的链接存储结构。
No.35期 缩图法(二) Mr. 王:现在我们一步一步来分析。首先,每加入一条边,都会构成一个新的连通分量,或者在已有的连通分量上增加一个点,这意味着每一个强连通分量的大小至少为 2。 由此可知,每
生成树的概念 最小生成树的定义 生成树的代价和最小生成树 MST性质 普利姆(prim)算法 图解: 使用哪一种结构进行存储? 数据结构设计 伪代码 实例 #include<iostream>
【视频】Copula算法原理和R语言股市收益率相依性可视化分析 R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率 【视频】量化交易陷阱和R语言改进股票配对交易策略分析中国股市投资组合 使用R语言对S&P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 R语言量化交易RSI策略:使用支持向量机SVM R语言资产配置: 季度战术资产配置策略研究 R语言动量交易策略分析调整后的数据 TMA三均线股票期货高频交易策略的R语言实现 R语言时间序列:ARIMA / GARCH模型的交易策略在外汇市场预测应用 R语言基于Garch波动率预测的区制转移交易策略 r语言多均线股票价格量化策略回测 使用R语言对S&P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 Python基于粒子群优化的投资组合优化研究 R语言Fama-French三因子模型实际应用:优化投资组合 R语言动量和马科维茨Markowitz投资组合(Portfolio)模型实现 Python计算股票投资组合的风险价值(VaR) R语言Markowitz马克维茨投资组合理论分析和可视化 R语言中的广义线性模型(GLM)和广义相加模型(GAM):多元(平滑)回归分PYTHON用RNN神经网络LSTM优化EMD经验模态分解交易策略分析股票价格MACD R语言深度学习:用keras神经网络回归模型预测时间序列数据 【视频】CNN(卷积神经网络)模型以及R语言实现回归数据分析 Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性 数据分享|PYTHON用KERAS的LSTM神经网络进行时间序列预测天然气价格例子 Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析 Matlab用深度学习长短期记忆(LSTM)神经网络对文本数据进行分类 RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测 结合新冠疫情COVID-19股票价格预测:ARIMA,KNN和神经网络时间序列分析 深度学习:Keras使用神经网络进行简单文本分类分析新闻组数据 用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 PYTHON用LSTM长短期记忆神经网络的参数优化方法预测时间序列洗发水销售数据 Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化 Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析 R语言中的神经网络预测时间序列:多层感知器(MLP)和极限学习机(ELM)数据分析报告 R语言深度学习:用keras神经网络回归模型预测时间序列数据 Matlab用深度学习长短期记忆(LSTM)神经网络对文本数据进行分类 R语言KERAS深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据(MNIST) MATLAB中用BP神经网络预测人体脂肪百分比数据 Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 R语言实现CNN(卷积神经网络)模型进行回归数据分析 SAS使用鸢尾花(iris)数据集训练人工神经网络(ANN)模型 【视频】R语言实现CNN(卷积神经网络)模型进行回归数据分析 Python使用神经网络进行简单文本分类 R语言用神经网络改进Nelson-Siegel模型拟合收益率曲线分析 R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测 R语言神经网络模型预测车辆数量时间序列 R语言中的BP神经网络模型分析学生成绩 matlab使用长短期记忆(LSTM)神经网络对序列数据进行分类 R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化 用R语言实现神经网络预测股票实例 使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测 python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经网络机器翻译 用于NLP的Python:使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类
上篇博客我们聊了图的物理存储结构邻接矩阵和邻接链表,然后在此基础上给出了图的深度优先搜索和广度优先搜索。本篇博客就在上一篇博客的基础上进行延伸,也是关于图的。今天博客中主要介绍两种算法,都是关于最小生成树的,一种是Prim算法,另一个是Kruskal算法。这两种算法是很经典的,也是图中比较重要的算法了。 今天博客会先聊一聊Prim算法是如何生成最小生成树的,然后给出具体步骤的示例图,最后给出具体的代码实现,并进行测试。当然Kruskal算法也是会给出具体的示例图,然后给出具体的代码和测试用例。当然本篇博客中
在学习了图的基本结构和遍历方式后,我们再继续地深入学习一些图的基本应用。在之前的数据结构中,我们并没接触太多的应用场景,但是图的这两类应用确是面试或考试中经常出现的问题,而且出现的频率还非常高,不得不来好好说一说。
visualgo是新加坡国立大学计算机学院一位很棒的博士老师Dr. Steven Halim 在2011年写的一个可视化数据结构和计算机常用算法的开源项目,虽然现在没有维护了,但不可否认他依旧是一个很棒的网站。它最初的目的是为了帮助他的学生更好地理解算法和数据结构,但随着时间的推移,它已经成为了一个广受欢迎的在线教育工具。
算法和数据结构是计算机科学中的核心概念,它们贯穿了软件开发的方方面面。在本文中,我们将深入探讨一些重要的算法和数据结构,包括排序、双指针、查找、分治、动态规划、递归、回溯、贪心、位运算、深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)以及图算法。通过理解这些概念和技巧,您将能够更好地解决各种计算问题,提高编程技能,并准备好面对编程挑战。
按照右手原则,每次选择上一顶点的最右边的下一顶点,走过一个顶点标记一个顶点,不能走被标记过的顶点,一条路走到黑,直到无路可走,然后回溯。 这个就是先走到最大深度,不能再深入后,再返回到有支路可走的顶点继续深入到最下面。
1. 顺序存储结构 ——把数据元素存放在地址连续的存储单元中,其数据间的逻辑关系和物理关系是一致的。
给定一个 n×m 的二维整数数组,用来表示一个迷宫,数组中只包含 0 或 1,其中 0 表示可以走的路,1 表示不可通过的墙壁。
图是非线性数据结构,是一种较线性结构和树结构更为复杂的数据结构,在图结构中数据元素之间的关系可以是任意的,图中任意两个数据元素之间都可能相关。
案例: 数组 {1,3, 8, 10, 11, 67, 100}, 编程实现二分查找, 要求使用非递归的方式完成.
1. 拓扑排序 拓扑排序是对有向无圈图的顶点的一种排序:如果存在一条vi到vj的路径,则vj排在vi后面(因为只要满足这个特性就是拓扑序列,所以它不一定是唯一的)。比如在众多的大学课程中,有些课有先修课,我们可以将其抽象为拓扑排序,有向边(v, w)表明课程v必须安排在w之前,否则课程w就无法进行。我们可以想象所有的课程以及课与课之间的关系可以用一个图来表示,而拓扑排序就可以知道课程安排的顺序。然而,如果图存在圈,就没有拓扑序列。比如如果要上课程A必须上课程B,要上课程B必须上课程C,而要上课程C必须上课程
含有n个顶点的无向完全图有多少条边? n×(n-1)/2条边 含有n个顶点的有向完全图有多少条弧? n×(n-1)条边
Dijkstra’s algorithm(迪杰斯特拉算法)是一种用于求解单源最短路径问题的经典算法。该算法可以计算从单个起始节点到图中所有其他节点的最短路径。Dijkstra’s algorithm适用于没有负权边的有向或无向带权图。
本文主要讲解 数据结构中的图 结构,包括 深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)、最小生成树算法等,希望你们会喜欢。
图是一种非线性数据结构,它由节点(也称为顶点)和连接这些节点的边组成。图可以用来表示各种关系和连接,比如网络拓扑、社交网络、地图等等。图的节点可以包含任意类型的数据,而边则表示节点之间的关系。图有两种常见的表示方法:邻接矩阵和邻接表。
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对于编程来说的话,只有掌握了算法才是了解了编程的灵魂,算法对于新手来说的话,属实有点难度,但是以后想有更好的发展,得到更好的进阶的话,对算法进行系统的学习是重中之重的。
又叫折半查找,要求待查找的序列有序。每次取中间位置的值与待查关键字比较,如果中间位置 的值比待查关键字大,则在前半部分循环这个查找的过程,如果中间位置的值比待查关键字小, 则在后半部分循环这个查找的过程。直到查找到了为止,否则序列中没有待查的关键字。
又要画图了。一到这里就莫名其妙的烦,之前写过的图相关博客已经让我都删了,讲的语无伦次。 希望这篇能写好点。
数据结构与算法 基本算法思想 动态规划 贪心算法 回溯算法 分治算法 枚举算法 算法基础 时间复杂度 空间复杂度 最大复杂度 平均复杂度 基础数据结构 数组 动态数组 树状数组 矩阵 栈与队列 栈 队列 阻塞队列 并发队列 双端队列 优先队列 堆 多级反馈队列 线性表 顺序表 链表 单链表 双向链表 循环链表 双向循环链表 跳跃表 并查集 哈希表(散列表) 散列函数 碰撞解决办法: 开放地址法 链地址法 再次哈希法 建立公共溢出区 布隆过滤器 位图 动态扩容 树 二叉树: 各种遍历,递归与非递归 二
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。
树(Tree)是一种非线性的数据结构,由若干个节点(Node)组成。树的定义包括以下几个术语:
图的遍历是指从图中的某一顶点出发,按照某种搜索方法沿着图中的边对图中的所有顶点访问一次且仅访问一次。注意到树是一种特殊的图,所以树的遍历实际上也可以看作是一种特殊图的遍历。图的遍历是图的一种最基本的操作,其他许多操作都建立在图的遍历操作基础之上。
在上一篇博客判断有向图是否有圈中从递归的角度简单感性的介绍了如何修改深度优先搜索来判断一个有向图是否有圈。事实上, 它的实质是利用了深度优先生成树(depth-first spanning tree)的性质。那么什么是深度优先生成树?顾名思义,这颗树由深度优先搜索而生成的,由于无向图与有向图的深度优先生成树有差别,下面将分别介绍。 一. 无向图的深度优先生成树 无向图的深度优先生成树的生成步骤: 深度优先搜索第一个被访问的顶点为该树的根结点。 对于顶点v,其相邻的边w如果未被访问,则边(v, w)为该树的树
我们先不讲算法的原理,也不讲一些七七八八的概念,因为对于初学者来说,看到这些术语和概念往往会很头疼。头疼也是正常的,因为无端突然出现这么多信息,都不知道它们是怎么来的,也不知道这些信息有什么用,自然就会觉得头疼。这也是很多人学习算法热情很高,但是最后又被劝退的原因。
排序算法是一类用于对一组数据元素进行排序的算法。根据不同的排序方式和时间复杂度,有多种排序算法。常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。
数据结构 数组 Array 栈 Stack 队列 Queue 优先队列(Priority Queue, heap) 链表 LinkedList(single/double) Tree/ Binary Tree Binary Search Tree HashTable Disjoint Set Trie BloomFliter LRU Cache 算法分类 线性结构 莫队 (Mo’s Algorithm) 前缀和 基本数组 向量 链接表(linked list) 栈(stack) 队列 块状链表
设图 G = (V, E)是一个有 n 个顶点的图,则图的邻接矩阵G.arcs[n][n]定义为:
环形队列可以用数组(大小等于n)实现,包含front(起始位置)和rear(结束位置),通常只能存储n-1项,以区分空(front==(rear+1)%n)和满(front==(rear+2)%n)的状态。
网上相关例子基本都是 ztree,然后个人去看了看官网,看了半天没找到合适又简单的,ztree,由于界面不适合项目里面的,要是修改他的样式我还可能出现更多的错误,于是打算自己手写一个,一个是锻炼自己的
PHP数据结构(二十五)——并归排序 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 并归排序是将两个或两个以上的有序表组合成一个新的有序表。采用并归的思想进行排序的方式如下: 假设初始序列含有n个记录,则看成是n个有序的子序列,每个子序列长度是1,然后两两合并,得到n/2个长度为2或者1(元素总数是奇数时,最后一个元素是单个的)的子序列。然后再进行归并,直至归并成一个数组。此方法也成为2-路并归排序。 二、算法 并归排序有两个核心——拆分、合并。 1)对于拆分,需要把数组拆成仅含一
在本文中,我们探索了一种简单的方法,为每个方面自动生成离散意见树结构。用到了RL。
圣诞季节是个充满欢乐和创意的时刻。在这个技术博客中,我们将深入探讨如何使用Python的turtle库创建一个有趣的圣诞主题绘图。这个项目包含了圣诞树、彩灯、雪花等元素,通过代码实现了一个生动的冬季场景。
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DFS 01.排列数字 题目描述 给定一个整数 n,将数字 1∼n 排成一排,将会有很多种排列方法。 现在,请你按照字典序将所有的排列方法输出。 输入格式 共一行,包含一个整数 n。 输出格式 按字典序输出所有排列方案,每个方案占一行。 数据范围 1\le n\le 7 输入样例: 3 输出样例: 1 2 3 1 3 2 2 1 3 2 3 1 3 1 2 3 2 1 题解 时间复杂度 O(n\cdot n!) 核心思想 用 path 数组保存排列,当排列的长度为 n 时,是一种方案,输出。 用 st 数组
这道题和之前的一道不同的二叉搜索树差不多了,只是之前只需要输出种类数,本题需要输出二叉树
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