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动态规划(DynamicProgramming,DP)是一种通过将复杂问题分解为重叠子问题并存储中间结果来优化计算的算法设计方法。其核心思想是避免重复计算,通过空间换时间提高效率。动态规划核心要素重叠子问题问题可以被分解为多个重复出现的子问题(如斐波那契数列)。最优子结构问题的最优解包含其子问题的最优解(如最短路径问题)。状态转移方程定义子问题之间的关系式,描述如何从已知状态推导新状态。动态规划实
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前置文章:dijkstra算法为什么高效有向图的负权值边与建模求单源最短路径的新方法前天晚上实现了一个基于dijkstra算法的求单源最短路径的新算法,整理了一篇文章。我非常不愿意把一些直观的问题太过于技术化,但多年的职业经历偏偏让一篇好好的文字写着写着就变成技术博客了,非常不适。我的新算法强调“只需要一次广度优先遍历”,文章求单源最短路径的新方法里的图解释得已经很明白了,但这和dijkstra算
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如何解决C++编程题目:从基础到高级在C++编程中,解决一个编程题目通常需要经过几个关键步骤:问题分析、算法设计、代码实现、测试和优化。今天,我们将通过多个具体的例子,从基础到高级,逐步探讨这些步骤。一、问题分析(一)题目选择为了全面覆盖不同类型的编程题目,我们选择以下三个题目:高精度加法:实现两个大整数的加法。字符串反转:实现一个函数,将输入的字符串反转。最短路径问题:在一个加权图中找到从起点到
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问题描述我们有一个n×m的地窖房间网格,每个房间有一个特定的"可进入时间"moveTime[i][j]。我们从左上角(0,0)出发,每次可以移动到相邻的房间(上下左右)。移动时间的规则很特别:第一次移动花费1秒,第二次2秒,第三次1秒,第四次2秒...如此交替。我们的目标是找到到达右下角(n-1,m-1)的最短时间。问题分析这个问题结合了图论中的最短路径问题和特殊的移动时间规则。我们需要考虑:网格
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目录1.全背包问题2.矩阵路径计数3.最小编辑距离(LevenshteinDistance)4.全文总结简介:在前两篇博文中,我们介绍了动态规划的基本概念与思想,并讲解了几个常见的动态规划(DP)的例子,比如斐波那契数列,0/1背包问题,找零钱和最短路径问题。这篇文章将介绍另外三个经典的动态规划问题,全背包问题,矩阵路径计数,和最小编辑距离计算。1.全背包问题问题描述:给定一组物品,每个物品有一个
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《算法导论(第4版)》学习第5天,p7-p8总结,总计2页。一、技术总结1.算法解决什么问题?DNA测序问题(DynamicProgramming,动态规划),寻找路径问题,加密问题,利益最大化问题(linearprogramming,线性规划),最短路径问题(graph),拓扑排序问题(topologicalsorting),医疗诊断(clusteringalgorithm,聚类算法),文件压缩
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目录分支限界法概述与回溯法的区别基本思想常见类型限界函数的构造分支限界法的应用1.单源最短路径问题2.0/1背包问题3.旅行商问题4.指派问题5.批处理作业问题优先级的确定与LC检索博弈搜索总结在计算机科学的算法设计与分析领域,分支限界法作为一种强大的工具,在解决各种最优化问题中发挥着关键作用。它为众多复杂问题提供了有效的求解思路,能够在合理的时间内找到问题的最优解。本文将深入探讨分支限界法的基本
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Bellman-Ford算法是一种解决最短路径问题的动态规划算法,该问题是求解从源节点到其他节点的最短路径。与Dijkstra算法不同的是,Bellman-Ford算法可以处理带有负权边的图。该算法的时间复杂度为O(V*E),其中V是节点的数量,E是边的数量。Bellman-Ford算法的原理如下:1.初始化所有节点的距离为无穷大,源节点的距离为0。2.进行V-1次循环,每次循环遍历所有的边,对于
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图论应用解析:从Dijkstra到Floyd算法背景简介在计算机科学领域,图的应用无处不在,尤其是在解决最短路径问题上。第7章深入讲解了图论中的一些经典应用,包括最短路径、最小生成树、拓扑排序和关键路径等。本篇博文将重点解读最短路径问题中的两个重要算法——Dijkstra算法和Floyd算法。最短路径问题的Dijkstra算法算法简介Dijkstra算法是由荷兰计算机科学家迪科斯彻提出的,旨在解决
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python贪心算法最短路径
最短路径给定一张带权图和其中的一个点(作为源点),求源点到其余顶点的最短路径基本思想1)源点u,所有顶点的集合V,集合S(S中存有的顶点,他们到源点的最短路径已经确定,源点u默认在S中),集合V-S(V-S中的顶点,他们到源点的最短路径待确定)2)特殊路径:从源点u出发经过集合S中的所有点到集合V-S中的某个点(这个点是上一次加入S的顶点的邻节点)的路径3)贪心策略:每次选择当前特殊路径长度最短的
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最短路径问题:任给一个简单带权图G=及u,v属于V,求u,v之间的最短路径及距离。下面介绍最短路径问题的一个有效算法,它是E.W.Dijkstra于1959年给出的。Dijkstra算法适用于所有边的权大于等于0的情况,它可以求从给定的一个顶点到其余所有顶点的最短路径及距离。设G=,V={v1,v2,…,vn},求从v1到其余各顶点的最短路径和距离。Dijkstra算法是一种标号法,每一个顶点有一
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手可摘星chen.
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注:你的关注,点赞,评论让我不停更新一、蓝桥杯图论常见题型最短路径问题单源最短路径(Dijkstra算法)多源最短路径(Floyd-Warshall算法)带有负权边的最短路径(Bellman-Ford算法)最小生成树(MST)Kruskal算法(并查集+贪心)Prim算法(优先队列优化)遍历与连通性DFS/BFS求连通块强连通分量(Tarjan算法)网络流与匹配二分图匹配(匈牙利算法)最大流问题(
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续上篇~图论--DFS搜索图/树-CSDN博客先看第一次学习的博客!!有一些问题是广搜和深搜都可以解决的,例如岛屿问题,这里我们记dfs的写法就好啦,基本bfs能解决的,dfs也能解决,除了最短路问题!!!所以广搜的搜索方式就适合于解决两个点之间的最短路径问题。最短路问题也是之前认真学过的,看这两篇就可以了!!图论--最短路问题总结-CSDN博客嘻嘻嘻
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最近又把图论的所有算法重新复习一遍,因为这里的算法模版都比较复杂,所以现在重新整理一遍。在图论中一共有一下这几种问题:一、最短路径问题1.没有负权边在没有负权边的情况下,我们就使用Dijkstra算法,如果是稠密图,我们就使用矩阵来存储边,如果是稀疏图,我们就是用邻接表来存储图。最经典的Dijkstra算法:intDijkstra(){memset(dist,0x3f,sizeofdist);di
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在图论中,最短路径问题是非常常见的基本问题之一。Dijkstra算法是解决单源最短路径问题中最经典、最常用的算法之一,适用于带权有向图,边权非负的情况。本文将结合一段完整的Java实现,带你从原理到代码逐步深入掌握Dijkstra算法。一、Dijkstra算法的基本原理Dijkstra的目标是:给定起点$S$,找到图中从$S$到所有点的最短路径长度。它的核心思想是:贪心+已知最短路径的节点不会再被
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今天一共三道题,前两道看题解的,最后一道自己AC的,总体不算特别难。110.字符串接龙(卡码网)这道题没什么思路,直接看的题解,这道题用广度优先搜索是最合适的,这里我也明白了一个道理,到凡涉及到最短路径问题,用BFS是最合适的,要么就找不到,一旦找到了,就一定是最短的。这道题的字符串字典用unordered_set来实现,用来存储strList中的字符串。此外,本题还需要定义一个哈希表,键为字符串
- 【C语言】Dijkstra算法详解
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一、引言二、Dijkstra算法原理三、Dijkstra算法的C语言实现四、Dijkstra算法的应用场景五、总结一、引言 Dijkstra算法是一种著名的图论算法,用于解决单源最短路径问题。它是由荷兰计算机科学家EdsgerW.Dijkstra在1956年提出的。本文将详细介绍Dijkstra算法的原理、步骤,并提供C语言的实现示例。二、Dijkstra算法原理 Dijkstra算法的核心思想是
- 从底层原理到实际应用:BFS 算法借助队列征服迷宫
Reese_Cool
数据结构与算法洛谷STL算法宽度优先
文章目录一.题目分析二、算法思路三、BFS算法详解☆BFS算法中队列的操作1.初始化队列2.标记节点已访问&记录初始距离3.循环处理队列(核心逻辑)4.完整BFS示例(迷宫最短路径)关键操作总结在算法领域,迷宫问题一直是经典的挑战。本文将为您深入剖析BFS(广度优先搜索)算法和队列数据结构的紧密联系,揭示它们是如何高效解决迷宫最短路径问题的。输入样例:55010000101000000011100
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9-1最短路径问题和松弛操作例如:路径规划,工作任务规划。之前说讲过的广度优先遍历:其实求出的是一个点(起点)到其他顶点的最短路径问题,通过BFS,得到了一棵树,这棵树就叫做最短路径树(shortestpathtree):即所有顶点距离起始顶点的总权值最小(注意和上一章所讲的最小生成树的区别)求得这个最短路径树的答案,其实就是解决了一个**单源最短路径(SingleSourceShortestPa
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BFS算法——严格层序的BFS核心思路原生广度优先遍历的特点本来就是由源点向外发散,我们通过对队列大小的暂存,可以实现严格的按层遍历,层数即路径长度。适用场景因为本算法将层数看作路径长度,所以这要求图的所有边要么无权、要么权值相等。单源的;可以求到某一个点的最短路径,也可以求到所有点的最短路径。代码实现privatevoidDFS(boolean[][]graph,intsource){intle
- 图论-最短路径算法总结
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笔记图论数据结构算法
文章目录图论单源最短路径全源最短路径问题最小生成树Prim算法Kruskal算法图论单源最短路径边权全部为正的时候,Dijkstra算法最优秀,还可以优先队列优化。Dijkstra算法朴素版需要循环枚举出来当前的最小值(作为优化的起点)所以可以用大顶堆来优化设置集合S存放已被访问的顶点,然后执行①②每次从集合(未被攻占)中选择与起点最短距离最小的点(记为U),访问并加入集合(被攻占)令顶点U为中介
- 最短路径算法(Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法)
佛渡红尘
计算机应用与算法算法数据结构
最短路径算法是解决图论中节点之间最短路径问题的经典算法。以下是两种常见的最短路径算法:Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法。Dijkstra算法Dijkstra算法用于解决单源最短路径问题,即给定一个起点,找到起点到其他所有节点的最短路径。基本思想:初始化距离数组dist[],将起点到自己的距离设为0,到其余各点的距离设为无穷大(表示不可达)。创建一个集合S,用于存放已找到最短路
- 基本数据类型和引用类型的初始值
3213213333332132
java基础
package com.array;
/**
* @Description 测试初始值
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:31:53
*/
public class ArrayTest {
ArrayTest at;
String str;
byte bt;
short s;
int i;
long
- 摘抄笔记--《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》
白糖_
高质量代码
记得3年前刚到公司,同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》这本书,当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到,于是乎又找来看看,我的天,真是非常多的干货,对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。
看完整本书,也记了不少笔记
- 【备忘】Django 常用命令及最佳实践
dongwei_6688
django
注意:本文基于 Django 1.8.2 版本
生成数据库迁移脚本(python 脚本)
python manage.py makemigrations polls
说明:polls 是你的应用名字,运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整
查看该次迁移需要执行的 SQL 语句(只查看语句,并不应用到数据库上):
python manage.p
- 阶乘算法之一N! 末尾有多少个零
周凡杨
java算法阶乘面试效率
&n
- spring注入servlet
g21121
Spring注入
传统的配置方法是无法将bean或属性直接注入到servlet中的,配置代理servlet亦比较麻烦,这里其实有比较简单的方法,其实就是在servlet的init()方法中加入要注入的内容:
ServletContext application = getServletContext();
WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtil
- Jenkins 命令行操作说明文档
510888780
centos
假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/
基本的格式为
java
基本的格式为
java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args]
下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法
1. &nb
- UnicodeBlock检测中文用法
布衣凌宇
UnicodeBlock
/** * 判断输入的是汉字 */ public static boolean isChinese(char c) { Character.UnicodeBlock ub = Character.UnicodeBlock.of(c);
- java下实现调用oracle的存储过程和函数
aijuans
javaorale
1.创建表:STOCK_PRICES
2.插入测试数据:
3.建立一个返回游标:
PKG_PUB_UTILS
4.创建和存储过程:P_GET_PRICE
5.创建函数:
6.JAVA调用存储过程返回结果集
JDBCoracle10G_INVO
- Velocity Toolbox
antlove
模板toolboxvelocity
velocity.VelocityUtil
package velocity;
import org.apache.velocity.Template;
import org.apache.velocity.app.Velocity;
import org.apache.velocity.app.VelocityEngine;
import org.apache.velocity.c
- JAVA正则表达式匹配基础
百合不是茶
java正则表达式的匹配
正则表达式;提高程序的性能,简化代码,提高代码的可读性,简化对字符串的操作
正则表达式的用途;
字符串的匹配
字符串的分割
字符串的查找
字符串的替换
正则表达式的验证语法
[a] //[]表示这个字符只出现一次 ,[a] 表示a只出现一
- 是否使用EL表达式的配置
bijian1013
jspweb.xmlELEasyTemplate
今天在开发过程中发现一个细节问题,由于前端采用EasyTemplate模板方法实现数据展示,但老是不能正常显示出来。后来发现竟是EL将我的EasyTemplate的${...}解释执行了,导致我的模板不能正常展示后台数据。
网
- 精通Oracle10编程SQL(1-3)PLSQL基础
bijian1013
oracle数据库plsql
--只包含执行部分的PL/SQL块
--set serveroutput off
begin
dbms_output.put_line('Hello,everyone!');
end;
select * from emp;
--包含定义部分和执行部分的PL/SQL块
declare
v_ename varchar2(5);
begin
select
- 【Nginx三】Nginx作为反向代理服务器
bit1129
nginx
Nginx一个常用的功能是作为代理服务器。代理服务器通常完成如下的功能:
接受客户端请求
将请求转发给被代理的服务器
从被代理的服务器获得响应结果
把响应结果返回给客户端
实例
本文把Nginx配置成一个简单的代理服务器
对于静态的html和图片,直接从Nginx获取
对于动态的页面,例如JSP或者Servlet,Nginx则将请求转发给Res
- Plugin execution not covered by lifecycle configuration: org.apache.maven.plugin
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/6352208/how-to-solve-plugin-execution-not-covered-by-lifecycle-configuration-for-sprin
maven报错:
Plugin execution not covered by lifecycle configuration:
- 发布docker程序到marathon
ronin47
docker 发布应用
1 发布docker程序到marathon 1.1 搭建私有docker registry 1.1.1 安装docker regisry
docker pull docker-registry
docker run -t -p 5000:5000 docker-registry
下载docker镜像并发布到私有registry
docker pull consol/tomcat-8.0
- java-57-用两个栈实现队列&&用两个队列实现一个栈
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
/*
* Q 57 用两个栈实现队列
*/
public class QueueImplementByTwoStacks {
private Stack<Integer> stack1;
pr
- Nginx配置性能优化
cfyme
nginx
转载地址:http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20956605
大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装,修改这里或那里的几行配置,好了,你已经有了一个Web服务器了。而且,在大多数情况下,一个常规安装的nginx对你的网站来说已经能很好地工作了。然而,如果你真的想挤压出Nginx的性能,你必
- [JAVA图形图像]JAVA体系需要稳扎稳打,逐步推进图像图形处理技术
comsci
java
对图形图像进行精确处理,需要大量的数学工具,即使是从底层硬件模拟层开始设计,也离不开大量的数学工具包,因为我认为,JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作,需要从开发一些基础的,类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手,而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件......
&nb
- MonkeyRunner的使用
dai_lm
androidMonkeyRunner
要使用MonkeyRunner,就要学习使用Python,哎
先抄一段官方doc里的代码
作用是启动一个程序(应该是启动程序默认的Activity),然后按MENU键,并截屏
# Imports the monkeyrunner modules used by this program
from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
- Hadoop-- 海量文件的分布式计算处理方案
datamachine
mapreducehadoop分布式计算
csdn的一个关于hadoop的分布式处理方案,存档。
原帖:http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1506112。
Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式,让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同ja
- 以資料庫驗證登入
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yii
以資料庫驗證登入
由於 Yii 內定的原始框架程式, 採用綁定在UserIdentity.php 的 demo 與 admin 帳號密碼: public function authenticate() { $users=array( &nbs
- github做webhooks:[2]php版本自动触发更新
dcj3sjt126com
githubgitwebhooks
上次已经说过了如何在github控制面板做查看url的返回信息了。这次就到了直接贴钩子代码的时候了。
工具/原料
git
github
方法/步骤
在github的setting里面的webhooks里把我们的url地址填进去。
钩子更新的代码如下: error_reportin
- Eos开发常用表达式
蕃薯耀
Eos开发Eos入门Eos开发常用表达式
Eos开发常用表达式
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2014年8月18日 15:03:35 星期一
&
- SpringSecurity3.X--SpEL 表达式
hanqunfeng
SpringSecurity
使用 Spring 表达式语言配置访问控制,要实现这一功能的直接方式是在<http>配置元素上添加 use-expressions 属性:
<http auto-config="true" use-expressions="true">
这样就会在投票器中自动增加一个投票器:org.springframework
- Redis vs Memcache
IXHONG
redis
1. Redis中,并不是所有的数据都一直存储在内存中的,这是和Memcached相比一个最大的区别。
2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,hash等数据结构的存储。
3. Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。
4. Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。
Red
- Python - 装饰器使用过程中的误区解读
kvhur
JavaScriptjqueryhtml5css
大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于AOP(面向切面编程)的场景,较为经典的有插入日志,性能测试,事务处理,Web权限校验, Cache等。
原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5563.htm
Python语言本身提供了装饰器语法(@),典型的装饰器实现如下:
@function_wrapper
de
- 架构师之mybatis-----update 带case when 针对多种情况更新
nannan408
case when
1.前言.
如题.
2. 代码.
<update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List">
<foreach collection="list" item="list" index=&
- Algorithm算法视频教程
栏目记者
Algorithm算法
课程:Algorithm算法视频教程
百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1qWFjjQW 密码: 2mji
程序写的好不好,还得看算法屌不屌!Algorithm算法博大精深。
一、课程内容:
课时1、算法的基本概念 + Sequential search
课时2、Binary search
课时3、Hash table
课时4、Algor
- C语言算法之冒泡排序
qiufeihu
c算法
任意输入10个数字由小到大进行排序。
代码:
#include <stdio.h>
int main()
{
int i,j,t,a[11]; /*定义变量及数组为基本类型*/
for(i = 1;i < 11;i++){
scanf("%d",&a[i]); /*从键盘中输入10个数*/
}
for
- JSP异常处理
wyzuomumu
Webjsp
1.在可能发生异常的网页中通过指令将HTTP请求转发给另一个专门处理异常的网页中:
<%@ page errorPage="errors.jsp"%>
2.在处理异常的网页中做如下声明:
errors.jsp:
<%@ page isErrorPage="true"%>,这样设置完后就可以在网页中直接访问exc