图论专题

Nacos架构与原理 - 通信通道

作者简介：大家好，我是码炫码哥，前中兴通讯、美团架构师，现任某互联网公司CTO，兼职码炫课堂主讲源码系列专题代表作：《jdk源码&多线程&高并发》，《深入tomcat源码解析》，《深入netty源码解析

码炫课堂-码哥·2025-03-25 05:14

图论-最短路径算法总结

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。

lkcc·2025-03-25 04:42

图论--单源最短路

BELLMAN-FORD/*bellman可以处理负权的单源最短路问题基本原理：每一次遍历所有的边，在第i次遍历所有边的时候就确定了由源点经过i条边所能到达的最进点由于n个点的最短路径中最多只有n-1条边-->边的遍历“最多”进行n-1次故复杂度为O(NM),有点高呐~优化：当某一轮遍历所有边后都没有进行过松弛操作-->则在该轮之前就已经确定了最短路负环的情况：遍历了n-1次边后仍然可以进行松弛操

weixin_30399821·2025-03-25 04:12

图论--最短路算法

图论–最短路算法–yangkai在解决最短路问题时，优秀的最短路算法是必不可少的工具在这里介绍几种实用的算法1Floyd2Dijkstra算法3Dijkstra+堆优化4Bellman-Ford5SPFA

Dream_Maker_yangkai·2025-03-25 04:38

图论--最短路问题总结

往期文章：算法-图-dijkstra最短路径-CSDN博客Bellman_ford算法--带负权值的单源最短路问题，边列表存储-CSDN博客bellman_ford之判断负权回路-CSDN博客bellman_ford之单源有限最短路-CSDN博客Floyd算法--多源最短路-CSDN博客至此已经讲解了三大最短路算法，分别是Dijkstra、Bellman_ford和Floyd。如果遇到单源且边为正

微臣愚钝·2025-03-25 04:37

python matplotlib绘制 3D图像专题（三维柱状图、曲面图

x=np.arange(-4.0,4.0,delta)生成代表Y轴数据的列表y=np.arange(-3.0,4.0,delta)对x、y数据执行网格化X,Y=np.meshgrid(x,y)Z1=np.exp(-X2-Y2)Z2=np.exp(-(X-1)**2-(Y-1)**2)计算Z轴数据（高度数据）Z=(Z1-Z2)*2绘制3D图形ax.plot_surface(X,Y,Z,rstride

前端node资料大全·2025-03-25 02:58

(建议收藏)一文多图，彻底搞懂Floyd算法(多源最短路径)

前言在图论中，在寻路最短路径中除了Dijkstra算法以外，还有Floyd算法也是非常经典，然而两种算法还是有区别的，Floyd主要计算多源最短路径。

程序员bigsai·2025-03-25 02:26

算法-双指针、BFS与图论-1101. 献给阿尔吉侬的花束

题目思路BFS可以搜环，有环也没有关系，如果有解：一定可以找到一条最小步数的合法的路径Python中collections模块的详细用法介绍_pythoncollections-CSDN博客引用自上述文章：append(x)：添加x到右端。appendleft(x)：添加x到左端。clear()：移除所有元素，使其长度为0.copy()：创建一份浅拷贝。3.5新版功能.count(x)：计算deq

哆啦A梦阳·2025-03-25 02:56

最短路径算法（Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法）

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。

佛渡红尘·2025-03-25 02:55

图论算法之最短路径（Dijkstra、Floyd、Bellman-ford和SPFA）

图论算法之最短路径（Dijkstra、Floyd、Bellman-ford和SPFA）1、图论最短路径概述图论算法为了求解一个顶点到另一个顶点的最短路径，即如果从图中某一顶点（称为源点）到达另一顶点（称为终点

HX_2022·2025-03-25 02:55

C++ 图论之求图的连通块数量（邻接矩阵版）

1.连通块的定义块内每个点之间都有一条路径。2.思路我们可以用dfs深度优先搜索：从一个点出发遍历图将遍历过的点全部标记，标记过的点则不会再遍历到。再写一个循环枚举所有的点（枚举起点），如果没标记就代表可以作为起点，数量加一，进行dfs标记点。3.代码#includeusingnamespacestd;longlongn,m,ans;//n点数，m边数，ans连通块数量。boola[105][10

JuRuo_Yuan·2025-03-24 22:28

c++基础算法（认识图论）

大家好，我是图论，我在大部分领域都有一席之地；接下来，请跟随我的视角，走进图论的世界，第一章、自我介绍：图论是数学中的一个分支，研究图的性质和图的相关问题。

sjzwer_·2025-03-24 22:57

啸叫抑制（AFS）从算法仿真到工程源码实现-第一节-效果演示

一、概述啸叫抑制算法也叫声反馈抑制，本专题我们讨论啸叫抑制算法的平台搭建，算法仿真和设备端的工程落地实现。完整记录一个扩声系统的搭建。

aflyingwolf_pomelo·2025-03-24 18:55

大模型提示词工程师的自我修养-应用二（RAG数据合成与数据多样性问题的解决） -（专题4）

1.生成数据大型语言模型（LLMs）具有生成连贯文本的强大能力。通过有效的提示策略，可以引导模型生成更好、一致且更有事实依据的响应。LLMs也特别适用于生成数据，这对于进行各种实验和评估非常有用。例如，我们可以用它来为情感分类器生成快速样本，如下所示：提示词生成10个情感分析的示例。示例分为正面或负面类别。生成2个负面示例和8个正面示例。示例如下格式：Q:A:输出Q:我刚刚得到了最棒的消息！A:正

AI专题精讲·2025-03-24 11:28

leetcode-hot100-python-专题三：滑动窗口

1、无重复字符的最长子串中等给定一个字符串s，请你找出其中不含有重复字符的最长子串的长度。示例1:输入:s=“abcabcbb”输出:3解释:因为无重复字符的最长子串是“abc”，所以其长度为3示例2:输入:s=“bbbbb”输出:1解释:因为无重复字符的最长子串是“b”，所以其长度为1。示例3:输入:s=“pwwkew”输出:3解释:因为无重复字符的最长子串是“wke”，所以其长度为3。请注意，

༺ Dorothy ༻·2025-03-24 00:15

使用 NetworkX 进行图论分析与可视化

使用NetworkX进行图论分析与可视化NetworkX是一个用于创建、操作和研究复杂网络的Python库。它提供了丰富的图论算法和数据结构，适用于各种网络分析任务。

aiweker·2025-03-23 21:18

html5 相册翻转效果,HTML5 css3：3D旋转木马效果相册

这篇博客的目的是因为上篇HTML5CSS3专题诱人的实例CSS3打造百度贴吧的3D翻牌效果中有个关于CSS3D效果的比较重要的知识点没讲到，就是perspective和tranlateY效果图：嘿嘿，我把大学毕业时的一些照片

岑依惜·2025-03-23 18:58

《南京日报》专题报道 | 耘瞳科技“工业之眼”加码“中国智造”

在江宁开发区，机器人已不再是科幻电影里的遥远想象，他们就像人类的“同事”，在工地上忙着贴砖、刷墙、搬运、检测；在体育训练场上帮助运动员矫正姿势；在医院里帮助医生发现帕金森早期征兆，在智慧工厂里与人类分工协作……作为南京市机器人产业“一核多翼”布局的“核”，江宁开发区当前聚集人工智能产业核心及上下游关联企业超百家。近日，《南京日报》走访了多家链条上的“明星企业”，耘瞳科技作为中国领先的智能检测与测量

耘瞳科技·2025-03-22 17:04

算法刷题记录——LeetCode篇(1) [第1~100题](持续更新)

更新时间：2025-03-21LeetCode刷题目录：算法刷题记录——专题目录汇总技术博客总目录：计算机技术系列博客——目录页优先整理热门100及面试150，不定期持续更新，欢迎关注！

Allen Wurlitzer·2025-03-22 16:56

Pytorch使用手册-DCGAN 指南（专题十四）

1.Introduction本教程将通过一个示例介绍DCGANs（深度卷积生成对抗网络）。我们将训练一个生成对抗网络（GAN），在给它展示大量真实名人照片后，它能够生成新的“名人”图片。这里的大部分代码来源于PyTorch官方示例中的DCGAN实现，而本文档将对该实现进行详细解释，并阐明这种模型的运行机制及其背后的原因。无需担心，你不需要事先了解GAN的知识，但初次接触的读者可能需要花一些时间来理

AI专题精讲·2025-03-22 08:43

代码随想录算法训练营第八天| 344 反转字符串、541 反转字符串II

这两天开的是字符串专题，我准备在做题的时候用C++做一遍，再用C做一遍，因为一直刷leetcode用的都是C++，导致C的基础太薄弱了，之后工作中有可能用到C，相当于再复习复习一、Leetcode344

Anjoubecoding·2025-03-22 04:33

Java多线程与高并发专题——Callable 和 Runnable 的不同？

为什么需要Callable？Runnable的缺陷Runnable是JDK1.0就有的，而Callable是JDK1.5新增的，那我们为什么需要Callable？要想回答这个问题，我们先来看看先有的Runnable有哪些缺陷？不能返回一个返回值第一个缺陷，对于Runnable而言，它不能返回一个返回值，虽然可以利用其他的一些办法，比如在Runnable方法中写入日志文件或者修改某个共享的对象的办法

黄雪超·2025-03-21 19:47

数据结构、图论---数组模拟单链表邻接表

比赛中使用静态链表代替指针型链可以减少内存分配带来的时间消耗，并且使用方式也比较简单比赛中的单链表或者邻接表也可以用vector实现，达到动态内存分配的效果，其实就是类似于指针链表，不过使用方式也比较简单直观比如图论模型

wow_awsl_qwq·2025-03-21 18:10

图论：以二维数组表示的连通图/树应如何表示？leetcode1042.不邻接种花

1042.不邻接植花-力扣（LeetCode）容器在这道题中输入类似[[1,2],[3,4]]，这意味着花园1连通了花园2，花园3连通了花园4。那么该怎么根据这个输入，获取一个方便后面算法的表示呢？我们通常管这种存放邻居的数据格式叫做：邻接表通常我的思路是使用下列容器作为邻接表：哈希表，key就是花园i，value是与花园i接壤的其他所有花园。二维数组，第i个数组中的元素是与花园i接壤的其他所有花

坠金·2025-03-21 18:39

图论——Prim算法

53.寻宝（第七期模拟笔试）题目描述在世界的某个区域，有一些分散的神秘岛屿，每个岛屿上都有一种珍稀的资源或者宝藏。国王打算在这些岛屿上建公路，方便运输。不同岛屿之间，路途距离不同，国王希望你可以规划建公路的方案，如何可以以最短的总公路距离将所有岛屿联通起来（注意：这是一个无向图）。给定一张地图，其中包括了所有的岛屿，以及它们之间的距离。以最小化公路建设长度，确保可以链接到所有岛屿。输入描述第一行包

水代码的程序猿·2025-03-21 18:07

数组模拟邻接表 #图论

文章目录为什么要用数组来模拟邻接表存储思路遍历思路树是特殊的图，因此邻接表可以存储图和树两种数据结构。为什么要用数组来模拟邻接表在算法设计当中，利用数组来代替结构体模拟各种数据结构会更加简单。存储思路给定如下数据,我们可以构造如下的一个邻接表请看代码/**idx:索引,代表数组哪个位置,是否连续不重要,因为我们的存储是链式的。h[idx]:顶点表,下标idx代表是哪个顶点,初始值全部为-1,代表没

旧物有情·2025-03-21 17:32

二叉树的三种遍历【树的遍历】（C++实现）Binary Tree Traversal

图论入门【数据结构基础】：什么是树？如何表示树？

Vitalia·2025-03-21 14:01

笔记：代码随想录算法训练营day56:图论理论基础、深搜理论基础、98. 所有可达路径、广搜理论基础

学习资料：代码随想录连通图是给无向图的定义，强连通图是给有向图的定义朴素存储：二维数组邻接矩阵邻接表：list基础知识：C++容器类|菜鸟教程深搜是沿着一个方向搜到头再不断回溯，转向；广搜是每一次搜索要把当前能够得到的方向搜个遍深搜三部曲：传入参数、终止条件、处理节点+递推+回溯98.所有可达路径卡码网题目链接（ACM模式）先是用邻接矩阵，矩阵的x,y表示从x到y有一条边主要还是用回溯方法遍历整个

jingjingjing1111·2025-03-21 07:01

【数组模拟邻接表】

前言在做图论算法题的过程中，总会遇到用数组来模拟邻接表进而表示图。之前一直没弄明白在用数组模拟邻接表相关的细节。如今明白了，记录一下。帮助不理解的小伙伴。

奋斗的阿庆·2025-03-21 05:15

【图论】数组模拟邻接表存储(链式前向星)

图的邻接表存储法又叫链式存储法可以用数组模拟定义structedge{intnext;//下一条边的编号intto;//这条边到达的点intdis;//这条边的长度}edge[size];//COYG核心代码加入一条从from到to距离为dis的单向边inlinevoidadd(intfrom,intto,intdis){edge[++num].next=head[from];edge[num].

ars4me·2025-03-21 05:11

Pytorch使用手册—扩展 TorchScript 使用自定义 C++ 操作符（专题五十三）

提示本教程自PyTorch2.4起已弃用。有关PyTorch自定义操作符的最新指南，请参阅PyTorch自定义操作符。PyTorch1.0版本引入了一种名为TorchScript的新编程模型。TorchScript是Python编程语言的一个子集，可以被TorchScript编译器解析、编译和优化。此外，编译后的TorchScript模型可以选择序列化为磁盘文件格式，随后你可以从纯C++（以及Py

AI专题精讲·2025-03-21 04:36

Python函数专题：引用传参

在Python编程中，函数是一个非常重要的概念。函数不仅能提高代码的可重用性，还能够使代码结构更加清晰。在函数的设计和使用中，参数的传递方式是一个关键的因素。Python中的参数传递有两种主要形式：值传递和引用传递。虽然Python的参数传递机制有时被称为"引用传递"，但实际上它更接近于"对象引用传递"。本文将深入探讨Python中的引用传参及其相关概念。一、基本概念在讨论引用传参之前，首先要理解

圣逸·2025-03-21 00:05

人工智能之数学基础：数学对人工智能技术发展的作用

本文重点数学是人工智能技术发展的基础，它提供了人工智能技术所需的数学理论和算法，包括概率论、统计学、线性代数、微积分、图论等等。本文将从以下几个方面探讨数学对人工智能技术发展的作用。

每天五分钟玩转人工智能·2025-03-20 23:23

《算法笔记》9.2小节——数据结构专题(2)-＞二叉树的遍历问题 A: 复原二叉树（同问题 C: 二叉树遍历）

题目描述小明在做数据结构的作业，其中一题是给你一棵二叉树的前序遍历和中序遍历结果，要求你写出这棵二叉树的后序遍历结果。输入输入包含多组测试数据。每组输入包含两个字符串，分别表示二叉树的前序遍历和中序遍历结果。每个字符串由不重复的大写字母组成。输出对于每组输入，输出对应的二叉树的后续遍历结果。样例输入DBACEGFABCDEFGBCADCBAD样例输出ACBFGEDCDAB分析：不建树直接找的方法。

圣保罗的大教堂·2025-03-20 22:20

计算机视觉毕业设计选题推荐：选题技巧建议收藏

HaiLang_IT·2025-03-20 20:02

人形机器人报告：新一代GPU、具身智能与AI应用

今天分享的是人形机器人系列深度研究报告：《人形机器人专题：新一代GPU、具身智能与AI应用》。（报告出品方：中泰证券）核心观点GTC2024召开在即，关注新一代GPU、具身智能、AI应用三大方向。

小报告达人·2025-03-20 13:05

Vue.js的watch监听

前端开发工程师、技术日更博主、已过CET6阿珊和她的猫_CSDN博客专家、23年度博客之星前端领域TOP1牛客高级专题作者、打造专栏《前端面试必备》、《2024面试高频手撕题》、《前端求职突破计划》蓝桥云课签约作者

阿珊和她的猫·2025-03-20 09:34

flutter 专题一百零三

前不久，谷歌官方正式发布了Flutter的首个发布预览版（ReleasePreview1），这标志着谷歌进入了Flutter正式版（1.0）发布前的最后阶段，同时作为Google的重量级跨平台开发方案，此次更新也吸引了多数的移动开发者的关注。使用Flutter从头开始写一个App是一件非常轻松惬意的事情，但在原生APP中接入Flutter会是什么效果呢，似乎并不是一件容易的事情，下面就讲解在iOS

leluckys·2025-03-20 08:49

《算法笔记》9.4小节——数据结构专题(2)-＞二叉查找树（BST）问题 A: 二叉排序树

题目描述输入一系列整数，建立二叉排序数，并进行前序，中序，后序遍历。输入输入第一行包括一个整数n(1#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#defineINF0x3f3f3f3f#definedb1(x)coutleft);Fre

圣保罗的大教堂·2025-03-20 07:46

图论并查集小结

这周学习了并查集的有关内容，简单说一下并查集并查集主要用于处理一些不相交集合的合并问题。。使用并查集时，第一步会存在一组不相交的动态集合，一般都会使用一个整数表示集合中的一个元素。每个集合可能包含一个或多个元素，并选出集合中的某个元素作为代表。每个集合中具体包含了哪些元素是不关心的，具体选择哪个元素作为代表一般也是不关心的。我们关心的是，对于给定的元素，可以很快的找到这个元素所在的集合（的代表），

_C9·2025-03-20 03:43

【图论】并查集的学习和使用

目录并查集是什么？举个例子组成父亲数组：find函数：union函数：代码实现：fa[]初始化code:findcode：递归实现:非递归实现:unioncode:画图模拟：路径压缩：路径压缩Code：并查集是什么？是一种树形的数据结构，一般用来处理集合的合并，查询操作。举个例子告诉你1的父节点是22的父节点是34的父节点是56没有父节点那么可以画出三个集合，或者说是树。然后我们一般用并查集判断：

猪猪成·2025-03-20 02:06

医图论文 CVPR‘24 | 适应医学图像中泛化异常检测的视觉-语言模型

论文信息题目：AdaptingVisual-LanguageModelsforGeneralizableAnomalyDetectioninMedicalImages适应医学图像中泛化异常检测的视觉-语言模型作者：ChaoqinHuang，AofanJiang，JinghaoFeng，YaZhang，XinchaoWang，YanfengWang源码：https://github.com/Medi

小白学视觉·2025-03-19 21:21

Dev Container 系列专题（3）：深入配置：自定义你的 Dev Container

在前两期中，我们了解了DevContainer的概念并快速搭建了一个基于预定义镜像的开发环境。这次，我们将更进一步，探索如何通过自定义配置打造一个完全符合项目需求的DevContainer。本篇将以一个Python项目为例，带你学习配置文件的核心字段、使用Dockerfile定制镜像，并配置开发工具。一、为什么要自定义DevContainer？预定义镜像（如Node.js或Python的官方镜像）

不出名的架构师·2025-03-19 06:17

百度站群收录2025最新：实战策略与趋势解读

一、2024实战案例拆解案例背景：某母婴用品品牌通过「三级站群矩阵」实现收录突破：1个品牌主站（权重培育）5个地域分站（长尾词覆盖）9个产品专题站（精准流量捕获）RewriteRule^(.*)/product

SEO黑猫·2025-03-19 00:22

人工智能专业毕业设计选题清单：热点课题推荐

HaiLang_IT·2025-03-18 21:04

flutter 专题九十三 Flutter开发之基础Widgets

Widgets概念Flutter里有一个非常重要的核心理念：一切皆为组件，Flutter的所有元素都是由控件构成的。与原生开发中控件所代表的含义不同，Flutter中widget的概念更加广泛，它不仅可以表示UI元素，也可以表示一些功能性的组件，如用于手势检测的GestureDetectorwidget、用于应用主题数据传递的Theme等等。而原生开发中的控件通常只是指UI元素。由于Flutter

leluckys·2025-03-18 17:36

VLLM专题（三十五）—多模态数据处理

为了在vLLM中实现各种优化，例如分块预填充和前缀缓存，我们使用BaseMultiModalProcessor来提供占位符特征标记（例如）与多模态输入（例如原始输入图像）之间的对应关系，基于HF处理器的输出。以下是BaseMultiModalProcessor的主要特性：提示更新检测HF处理器的主要职责之一是使用占位符标记更新提示。例如：在字符串的开头插入特征占位符标记（例如…，其数量等于特征大小

AI专题精讲·2025-03-18 16:56

代码随想录算法训练营第六十五天| 图论10

Bellman_ford队列优化算法（又名SPFA）代码随想录importcollectionsdefmain():n,m=map(int,input().strip().split())edges=[[]for_inrange(n+1)]for_inrange(m):src,dest,weight=map(int,input().strip().split())edges[src].append

Rachela_z·2025-03-18 10:34

2.8滑动窗口专题：最小覆盖子串

1.题目链接LeetCode76.最小覆盖子串2.题目描述给定字符串s和t，要求找到s中最小的窗口，使得该窗口包含t的所有字符（包括出现次数）。若不存在，返回空字符串。示例：输入：s="ADOBECODEBANC",t="ABC"输出："BANC"（最短窗口包含A、B、C，且长度最短）。3.示例分析以s="ADOBECODEBANC",t="ABC"为例：滑动窗口法：right移动到索引5时，窗口

熊峰峰·2025-03-18 07:40

代码随想录算法训练营第六十六天| 图论11

Floyd算法精讲Floyd算法代码很简单，但真正理解起原理还是需要花点功夫，大家在看代码的时候，会发现Floyd的代码很简单，甚至看一眼就背下来了，但我为了讲清楚原理，本篇还是花了大篇幅来讲解。代码随想录if__name__=='__main__':max_int=10005#设置最大路径，因为边最大距离为10^4n,m=map(int,input().split())grid=[[[max_i

Rachela_z·2025-03-18 05:23

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