01 — Dijkstra算法的理论部分 关于Dijkstra算法的原理部分,请参考之前的推送: 图算法|Dijkstra最短路径算法 Dijkstra算法总结如下: 1....此算法是计算从入度为0的起始点开始的单源最短路径算法,它能计算从源点到图中任何一点的最短路径,假定起始点为A 2.
向AI转型的程序员都关注了这个号 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 期研究了一下以图搜图这个炫酷的东西。百度和谷歌都有提供以图搜图的功能,有兴趣可以找一下。当然,不是很深入。...Python深度学习当然不在话下。 这个功能最核心的东西就是怎么让电脑识别图片。 这个问题也是困扰了我,在偶然的机会,看到哈希感知算法。...这里两种方法,我都用Python实现了^_^ 哈希感知算法基本原理如下: 1、把图片转成一个可识别的字符串,这个字符串也叫哈希值 2、和其他图片匹配字符串 算法不是耍耍嘴皮子就行了,重点是怎么把图片变成一个可识别的字符串...《美团机器学习实践》_美团算法团队.pdf 《深度学习入门:基于Python的理论与实现》高清中文PDF+源码 《深度学习:基于Keras的Python实践》PDF和代码 特征提取与图像处理(第二版...及使用技巧速查(打印收藏) python+flask搭建CNN在线识别手写中文网站 中科院Kaggle全球文本匹配竞赛华人第1名团队-深度学习与特征工程 不断更新资源 深度学习、机器学习、数据分析、python
正文之前 好久没弄C++了,上学期颓废了半学期,这学期开学就搞课程设计快疯了。待会要考试CSP,所以弄点代码储备,待会到了考场说不定能省点功夫! 正文 #in...
用 Objective-C 实现几种基本的排序算法,并把排序的过程图形化显示。其实算法还是挺有趣的 ^ ^. 选择排序 冒泡排序 插入排序 快速排序 选择排序 以升序为例。...因我们不讨论三向切分的快排优化算法,所以这里答案是:不理它。 随着一趟一趟的排序,它们会慢慢被更小的元素往后挤,被更大的元素往前挤,最后的结果就是它们都会和枢轴一起移到了中间位置。...结果很明显,当某个算法所需要进行的比较操作越少时,它排序就会越快(根据上面四张图的比较,毫无疑问快排所进行的比较操作是最少啦~)。 那么如何模拟出比较操作的耗时时间呢?
这是一个很有趣也让人觉得很厉害的技术,是你从没有玩过的船新版本切图工具。 接缝剪裁算法这种很新颖的技术,能让我们在没有损失图像中重要内容的情况下裁切图像。...到底这种算法有多奇妙?我们看下面这个图: 使用接缝剪裁算法,我们可以把它变成这样: 可以看到,图片中的大部分重要内容比如小船都完整的保存了下来。...如果我们在切图时,既想获得合适的图像大小,也想保留图像的完整内容,使用传统的切图方法几乎无法做到。而使用接缝剪裁算法就能实现二者兼得。...在本文我(作者Karthik Karanth——译者注)就以上面所举的例子为素材,重点讲讲如何用Python基本实现接缝剪裁算法。...我自己试验了几次,发现这样能使算法运行的更快,每次迭代时去除的缝隙数量越多,算法就越快,不过图像质量会有明显的损失。另一个优化方式是在 GPU 上计算能量图。
引言 图是计算机科学中一种重要的数据结构,用于表示各种关系和网络。在算法高级篇课程中,我们将深入探讨如何有效地表示和存储图,以及如何优化这些表示方法。...本文将详细介绍图的基本概念、不同的表示方法,以及如何在 Python 中实现它们。 ❤️ ❤️ ❤️ 1. 什么是图? 图是由节点(顶点)和它们之间的边组成的抽象数据结构。...使用示例 让我们通过一个简单的示例来演示如何在 Python 中表示图。我们将创建一个无向图,并使用邻接表表示法。...通过了解这些概念,你将能够更好地理解和应用图算法,从而解决各种实际问题。 如果你有兴趣进一步学习图算法,可以探索最短路径算法、最小生成树算法、图遍历算法等内容。...图算法在社交网络分析、路线规划、网络分析等领域都有广泛的应用,是算法高级篇课程中的重要主题之一。
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 本文涵盖以下主题: 主要的图算法 示意图和用例 Python...networkx 是一个用于复杂网络的结构、动态和功能的创建、操作和研究的 Python 软件包。 我会尽量以实用为目标,努力阐释每个概念。 前一篇文章介绍了图的主要种类以及描述一个图的基本特性。...为了理解上下文,这里给出一些图算法的用例: 实时欺诈检测 实时推荐 精简法规遵从性 复杂网络的管理和监控 身份和访问管理 社交应用/功能 … 目前大多数框架(比如 Python 的 networkx 或...四 总结 现在我们已经介绍了图的基础知识、图的主要类型、不同的图算法和它们使用 networkx 的 Python 实现。
) > library(affycoretools) > data("CLLbatch") > data("disease") > CLLgcrma<-gcrma(CLLbatch) #使用gcrma算法预处理数据...通过采用两个主成分构建分类图,可以看出稳定组(矩形)和恶化组(菱形)根本不能很好分开,在主成分分析时,考虑两个组成分的代表性以及累计贡献率,若低于60%,需要采用多维尺度分析
前言:学习图的遍历算法之前,需要先了解一下图的存储方式(这里只以无向图作为讨论了)。
图的表示方式 图是由一系列点和边的集合构成的,一般有邻接矩阵和邻接表两种表示方式,c/c++可以看我的这篇文章:搜索(1) 这篇文章主要讲java语言中图的相关算法。... 图的拓扑排序以下图来举例,假设你要学课程A,但是课程A有先导课,必须上完先导课才能上A,因此你必须先上BCD,但是由于BD也有先导课K,所以必须先上K。... 图的最小生成树算法用于无向图,只选择图中的某些边,达到整体边的权重加起来是最小的,并且各个点之间是连通的,连通的意思是假设[1,2]之间有条边,[2,3]之间有条边,那么[1,3]之间就是连通的,图的最小生成树算法有两个...,分别是K算法和P算法,他俩产生的结果都是一样的,只不过决策的过程不一样。...K算法 ? 以上面的图为例,K算法的思想是以边进行考虑,优先选择小权重的边。
比如,从A到D的最短路径,通过肉眼观察可以得出为如下,A->C->D,距离等于3+3=6,其中A->C边上的数值3称为权重,又知这是无向图,从C到A的权重也为3。 ?...02 — Dijkstra算法求单源最短路径 这个算法首先设置了两个集合,S集合和V集合。S集合初始只有源顶点即顶点A,V集合初始为除了源顶点以外的其他所有顶点,如下图所示: ?...设置一个从A到各顶点的缓存字典,作为算法的输出,初始时,统一设置为 -1, ?...选取最小距离,即B进入S集合,并且,Dijkstra算法要和dist字典中A->B 距离做一次比较, 如果dist(A->B)!...以上分析就是Dijkstra算法的基本思想,直到集合V的元素个数为0为止,最终的dist字典如下: ? 03 — Dijkstra算法总结 算法的基本思路: 1. 初始化两个集合,S集合和V集合。
推荐的算法有很多,包括协同过滤(基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤)以及其他的一些基于模型的推荐算法。...二、基于图的推荐算法PersonalRank算法 1、PersonalRank算法简介 在协同过滤中,主要是将上述的用户和商品之间的关系表示成一个二维的矩阵(用户商品矩阵)。...而在基于图的推荐算法中,将上述的关系表示成二部图的形式,为用户A推荐商品,实际上就是计算用户A对所有商品的感兴趣程度。...PersonalRank算法对通过连接的边为每个节点打分,具体来讲,在PersonalRank算法中,不区分用户和商品,因此上述的计算用户A对所有的商品的感兴趣的程度就变成了对用户A计算各个节点B,C,...PersonalRank算法的具体过程如下(对用户A来说): 初始化: PR(A)=1,PR(B)=0,⋯,PR(d)=0 PR\left ( A \right )=1,PR\left ( B \
推荐的算法有很多,包括协同过滤(基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤)以及其他的一些基于模型的推荐算法。...二、基于图的推荐算法PersonalRank算法 1、PersonalRank算法简介 在协同过滤中,主要是将上述的用户和商品之间的关系表示成一个二维的矩阵(用户商品矩阵)。...而在基于图的推荐算法中,将上述的关系表示成二部图的形式,为用户A推荐商品,实际上就是计算用户A对所有商品的感兴趣程度。...PersonalRank算法对通过连接的边为每个节点打分,具体来讲,在PersonalRank算法中,不区分用户和商品,因此上述的计算用户A对所有的商品的感兴趣的程度就变成了对用户A计算各个节点B,C,
在这篇文章中将为大家介绍一些重要的图算法,以及Python 的代码实现。 1、连通分量 具有三个连通分量的图 将上图中的连通分量算法近似看作一种硬聚类算法,该算法旨在寻找相关数据的簇类。...基于BFS / DFS的连通分量算法能够达成这一目的,接下来,我们将用 Networkx 实现这一算法。 代码 使用 Python 中的 Networkx 模块来创建和分析图数据库。...该算法可以在不同的数据上运行,以满足前文提到的两种其他运用。 应用 零售:很多客户使用大量账户,可以利用连通分量算法寻找数据集中的不同簇类。...具有较高介数中心性的节点被认为是信息的传递者,移除任意高介数中心性的节点将会撕裂网络,将完整的图打碎成几个互不连通的子图。 应用 中心性度量的指标可以作为机器学习模型的特征。...总结 在这篇文章中,我们介绍了了一些最有影响力的图算法。随着社交数据的出现,图网络分析可以帮助我们改进模型和创造价值,甚至更多地了解这个世界。最后,贴上本文代码地址。
Python 算法基础篇之图的遍历算法:深度优先搜索和广度优先搜索 引言 图的遍历是计算机科学中的一项重要任务,用于查找和访问图中的所有节点。...深度优先搜索( DFS )和广度优先搜索( BFS )是两种常用的图遍历算法。本篇博客将重点介绍这两种算法的原理、应用场景以及使用 Python 实现,并通过实例演示每一行代码的运行过程。...2.1 DFS 的实现 下面是深度优先搜索算法的 Python 实现: def dfs(graph, node, visited): if node not in visited:...3.1 BFS 的实现 下面是广度优先搜索算法的 Python 实现: from collections import deque def bfs(graph, start): visited...每一种算法都有其特定的应用场景,可以根据具体问题选择合适的算法。 图的遍历是计算机科学中的基础算法,它在图的应用中起到了至关重要的作用,例如社交网络中的好友关系分析、路网中的最短路径规划等。
正文之前 好久没弄C++了,上学期颓废了半学期,这学期开学就搞课程设计快疯了。待会要考试CSP,所以弄点代码储备,待会到了考场说不定能省点功夫! 正文 #inc...
关于Map数据类型可以访问,算法:列表List、映射Map、集合Set-理论 public class TreeMap extends AbstractMap implements...这个算法直接看容易懵,需要按图服用。下面给出每种情况调用的图例。 情况1,父亲节点在祖父节点左边,且叔叔节点为红色。 ?...fixAfterInsertion方法逻辑顺序图 ? 引入图 在树的基础上,我们知道当前节点中有多个指向下一节点的引用,假如还存在零个及以上指向上一节点(或者根节点)的引用,我们称之为图。...图(Graph)是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成,通常表示为:G(V,E),其中,G表示一个图,V是图G中顶点的集合,E是图G中边的集合。 ?...JDK源码中好像并没有图这种数据结构。 下面给出几个Java实现图的博文。 Java数据结构和算法-图 数据结构(Java随笔)—图
图的最短算法 从起点开始访问所有路径,可以到达终点的有多条地址,其中路径权值最小的为最短路径。...最短路径算法有深度优先遍历、广度优先遍历、Bellman-Ford算法、弗洛伊德算法、SPFA(Shortest Path Faster Algorithm)算法和迪杰斯特拉算法等。...void createGraph(AdjListGraph& G) { cout << "请输入该图的顶点数以及边数" << endl; cin >> G.vex >> G.edge; cout...first;//头插法-类似于hashtable中的插入数据 temp->weight = weight; G.adjlist[i1].first = temp; } } } //图的最短路径算法...;//路径回退 } temp = temp->next; } } int main(void) { AdjListGraph G; //初始化 initGraph(G); //创建图
大家好,今天不写代码,改为教大家画画,不过不是教素描或者油画之类的,而是画流程图。 在画流程图之前,先简单介绍下算法的概念,理解即可。然后通过画流程图来复习下前面学过的几种程序控制结构。...根据这些方法和步骤来编写计算机程序代码,这些具体的步骤和方法就是解决问题的算法。 根据算法,选择一种编程语言来编写可以完成任务的代码,就是编制程序。...对于复杂的应用程序,我们在开始编写代码之前,都应先设计起算法。...二、流 程 图 流程图就是一种描述算法的方式,相比于纯文字的描述,可以把解决问题的思路以更清晰、直观的方式展现出来,有助于更好的设计程序过程。...那么首先来看一下常用的流程图符号(在excel中“插入”选项卡,插入“形状”,流程图部分都有下列常用的符号。) ? 下面就通过流程图来复习下学习过的控制程序结构。
思路:回到二叉搜索树,当前节点大于左子树,小于右子树。假如此树是二叉搜索树,那么应该满足这种有序的状态。
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