一.绪论要学习最短路算法我们首先应该知道什么是图以及什么是最短路。图在离散数学中的定义为：图G=（V,E）是一个二元组（V,E）使得E⊆[V]的平方，所以E的元素是V的2-元子集。为了避免符号上的混淆，我们总是默认V∩B=Ø。集合V中的元素称为图G的定点（或节点、点），而集合E的元素称为边（或线）。通常，描绘一个图的方法是把定点画成一个小圆圈，如果相应的顶点之间有一条边，就用一条线连接这两个小圆圈

1.随机森林基本原理随机森林的基本原理，以及数学示例，可以看以前博客：【机器学习】【随机森林-1】RandomForest算法讲解+示例展示数学求解过程2.Python实现代码随机森林可以自己实现，下面是一个在

什么是插入算法，顾名思义，具有插入操作的算法举个生活中的例子，我们平时打扑克牌的时候，习惯性的按照点数的大小进行排序，我们先看到一个牌，然后需要把这个牌和这个牌所在位置的前面所有位置的牌进行一个对比，插入到他能插入的最前面位置。比如[10,9,7,5,6,3]第一遍，选第一张牌10：首先我们拿到第一张牌，是10，因为是第一张，所以不需要排序，保持顺序[10,9,7,5,6,3]第二遍，选第二张牌9

大津算法原理在opencv中对图像进行二值化的过程中我们可能会使用大津算法，大津算法的主要作用是分割前景与背景部分区域，先将图像灰度化，假设图像有[0,255]个灰度等级，在数学中有方差这个概念，如果两个事物之间的方差越大，则他们的关联性则越小，在图像中计算前景与背景间的类间方差，方差越大，越能认为两部分关联性越小，即前景与背景区域，所以大津算法即寻找使背景与前景方差最大的阈值有如下假设：W0：背

目录适用条件基本操作函数功能实现函数测试使用图算法讲解初始化迭代弗洛伊德算法代码全部代码实验结果最短路径算法比较适用条件图中可以有负权，但不能有负圈（圈中弧或边的权值之和小于0）基本操作函数InitGraph

这就是我们在编写盲分离程序(尤其是像fastICA这类算法)的时候总是会遇到一些问题，这是我们没有把程序的基本思想给搞明白，下面，我们将一一讲解如何编写程序，我们将首先从最基础的实数域fastICA算法开始讲解，我们直接给出其不动点的算法(1)上式的推导可以参看文献A.HyvarinenandE.Oja.Afastfixedpointalgorithmforindependentcomponent

回溯算法讲解回溯算法将解空间看作一定的结构，通常为树形结构，一个解对应于树中的一片树叶。算法从树根（即初始状态出发），尝试所有可能到达的结点。

先贴几个链接，以后再写欧几里得算法讲解模板题：https://vjudge.net/contest/389069#problem/D题解：https://blog.csdn.net/sr_19930829

算法讲解：ahsfP229链接：https://pan.baidu.com/s/1r-tbk_TCMrpk_tclb-X4vA提取码：mp5m图的割点算法模板：//图的割点#includeusingnamespacestd

算法讲解：https://blog.csdn.net/u014097230/article/details/51554905算法模板：//KM#includeusingnamespacestd;constintmaxLen

原理说明在解决有向图的最短路径算法时，无论是赋权图还是无权图，都需要维护一个表，该表有三个表项参数：known、d、p，其中known是已知定点标记；d为从初始点s开始，经过已知顶点到达当前顶点的最短路径长；p表示引起d变化的最后的顶点。（下面会通过一个例子讲解说明以上3个表项的变化）赋权图（正权值）最短路径算法的解决方法之一是Dijkstra算法，是一种贪婪算法，运用Dijkstra算法实现单源

这篇博客对k-means算法讲解比较详细。K-means算法参考自《统计学习方法》K-means算法：输入：n个样本的集合输出：样本集合的聚类初始化，随机取k个样本点作为初始聚类中心对样本进行聚类。

唐宇迪《python数据分析与机器学习实战》学习笔记22降维算法-PCA主成分分析一、算法讲解比如（3,2）是建立在我的基上，一旦改变就不能这么表达那个点了。线性无关，X轴Y轴的数据不相互影响。

2、算法讲解  算法原理：遍历表中结点，找到要删除结点的前一个结点，进行删除操作。  

算法描述最小生成树算法，顾名思义就是给你一些边，让你把这些边连成一棵树，使这棵树的边权和最小。这么看来，这个算法其实就是贪心，那怎么贪呢？下面就来介绍一下我们的kruskal算法。当然，除了kruskal以外还有Prim也是最小生成树算法，不过个人认为还是kruskal更加方便一些，所以我还是更倾向于使用kruskal。Kruskal这个算法的思路十分简洁易懂，就是在一堆边中选出其中最小且不形成环

讲解方法主要是结合参数说明的算法讲解。卡尔曼滤波是什么这里是让大家对卡尔曼有一个映像，后面通过原理说明来解释。

该算法讲解来源：https://www.cnblogs.com/gtarcoder/p/4890739.html最小费用最大流通过EK，Dinic，ISAP算法可以得到网络流图中的最大流，一个网络流图中最大流的流量

1.审题Givenanarrayofintegers,everyelementappearsthreetimesexceptforone,whichappearsexactlyonce.Findthatsingleone.Note:Youralgorithmshouldhavealinearruntimecomplexity.Couldyouimplementitwithoutusingextra

我的收藏：自己搜素整理的资源，包括各种算法讲解，教程合集等等。

一、梯度下降1.原理讲解在讲梯度下降之前，先向大家推荐一门课程《数值分析》，有的书也将它称为《计算方法》。数值分析(numericalanalysis)，为数学的一个分支，是研究分析用计算机求解数学计算问题的数值计算方法及其理论的学科。它以数字计算机求解数学问题的理论和方法为研究对象，为计算数学的主体部分。这门课程详细得介绍了如何用计算机求解积分、微分、导数、方程根、微分方程、一元线性方程组、函数

很形象的！卡尔曼滤波的原理说明，附源代码http://bbs.elecfans.com/jishu_484128_1_1.html(出处:中国电子技术论坛)【开源】分享一个经典的串级PID算法，附源代码http://bbs.elecfans.com/jishu_486485_1_1.html(出处:中国电子技术论坛)在某莫上看到的，makeflyeasy大神的作品就分享给大家科普一下先分享一些算法

Dijkstra算法~~四种进阶优化一、对边的优化1、链式前向星2、vector实现邻接表二、利用优先队列实现对时间的优化1、链式前向星优化2、vector邻接表优化注：博主已经发表过一篇Dijkstra的算法讲解

b56abfea998fcc22bcd10d4d.htmlGAMS入门：https://blog.csdn.net/weixin_42421209/article/details/86469867粒子群算法讲解

建议各位在看本篇博客之前，先看一下我的博客的算法讲解（二），了解一些关于矩阵乘法和矩阵的相关知识这里先来一道矩阵乘法好题，前几天看到的设n元向量x=[x1,x2,…,xn]，y=[y1,y2,…,yn]

kruskal和prim算法讲解对于kruskal和prim算法的讲解这里有个秒懂视频，讲解的很详细，可以参考下。

一、前言该系列文章的内容有：Pytorch的基本使用语义分割算法讲解先从最简单的语义分割基础与开发环境搭建开始讲解。

网络流算法问题描述:对应下图流量图的输油网络，只有一个入口和一个出口，每条管道都有相应的容量，中间每个节点的流入量和流出量要相同，怎样设计流量网络可以使出口的流量最大。流量图可以很自然的转换成有向图，每条边有容量限制和当前的流量，示意图如下：FordFulkerson算法也叫做增广路径算法可以解决最大流问题，该算法的思路是寻找一条从起点s到终点t的路径，该路径每条边的剩余流量不能为0,找出每条边剩

双位编码压缩对于DNA编码ATAGATGCATAGCGCATAGCTAGATGTGCTAGC，如果按ACSII码来存储，需要8*35=280位，而DNA编码只有ACGT这4个字母，所以可以用两位00代表A,01代表C,10代表G,11代表T,只需要2*35=70位代码实现如下：publicclassGenome{//Donotinstantiate.privateGenome(){}publics

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从现在开始每周一个算法讲解，在讲的同时，让自己更加了

选择排序，就是直接从待排序数组里选择一个最小(或最大)的数字,每次都拿一个最小数字出来，和剩下的数进行比较，再顺序放入新数组,直到全部拿完举个例子，有数组[10,1,18,30,23,12,7,5,18,17]，我们使用从小到大的排序方法第一趟，外排下标为0，对应数组值10内排开始①下标0和下标1的值进行比较。10和1比，发现1比10小，进行互换，内排一次完成，结果是[1,10,18,30,23,

五子棋游戏源码和核心算法的讲解（简易五子棋web版)最下面有所有的源码感想：写扫雷游戏的主要原因是因为这段时间刚好迷上了扫雷，便有了写出这个游戏的想法。写代码的过程中，我觉得比较重要的算法有两部分：1、初始化游戏时，若该格子不是雷，那么格子中的数字怎么计算得来2、游戏时，点到空白的格子，怎么将空白格子所在的空白区域翻开（空白格子周围又有空白格子）一、样式body{background:url(图片

最近在一次笔试中遇到这道题，这道题也是leetcode上的原题，但是由于自己刷题太少，最终没有解出这道题。所以记录一下这次惨痛的经历，题目如下：一些恶魔抓住了公主（P）并将她关在了地下城的右下角。地下城是由MxN个房间组成的二维网格。我们英勇的骑士（K）最初被安置在左上角的房间里，他必须穿过地下城并通过对抗恶魔来拯救公主。骑士的初始健康点数为一个正整数。如果他的健康点数在某一时刻降至0或以下，他会

目录前言缓存冷启动缓存预热开发方案访问流量上报实时统计流量访问次数数据恢复实战项目nginx+lua实现实时上报kafka基于storm+kafka完成商品访问次数实时统计拓扑的开发基于storm完成LRUMap中topn热门商品列表的算法讲解与编写基于

请各位对空中机器人，地面机器人，教育机器人有兴趣的同学将简历发送至[email protected]正文开始：这篇文章分为三个部分：PID原理普及常用四轴的两种PID算法讲解(单环PID、串级PID

临近的两个元素进行比较，然后互换顺序，一趟走完之后最大的或者最小的元素排在第一个或者最后一个位置（最大或者最小看实际需求），给的的感觉就是一个小泡泡一直冒啊冒，所以有个好听的名字叫冒泡算法举个例子，有数组[10,1,18,30,23,12,7,5,18,17]，我们使用从小到大的排序方法第一趟，外排下标为0，对应的值为10内排开始①下标0和下标1的值进行比较。10和1比，发现1比10小，进行互换，

从面向找工作的角度出发，我觉得以下课程有很大帮助：首推RobertSedgewick，也是我觉得对我帮助最大的老师，讲课特点是能把复杂的算法讲解清楚（典型例子：红黑树，KMP算法）他在Coursera有四门课

（杭电1558求线段相交+并查集求集合内个数）最小生成树1、模板prim+kruskal2、算法讲解算法导论prim+kruskal3、题目有n个村庄，村庄间已经有若干条路，要继续为村庄建路，使得所有的村庄都能连通

本文系转载汇总，仅供学习参考实用，转载链接见结尾正文开始：这篇文章分为三个部分：PID原理普及常用四轴的两种PID算法讲解(单环PID、串级PID)如何做到垂直起飞、四轴飞行时为何会飘、如何做到脱控？

KCF算法讲解的资源很多，这里不仔细介绍，主要讲解下几种典型的改进算法，SAMF算法是最早出现的一种改进算法。

希尔排序是插入排序的一种，不过更加高效，也成为缩小增量排序，直接上例子原始数组[1,0,2,10,9,70,5,6,3]我们先选择增量length/2，如上9/2=4，分为4组，分别是【1,9】，【0,70】，【2,5】，【10，6】加上剩下的一组【3】然后给每个数组进行排序，得到[1,0,2,6,9,70,5,10,3]然后再选择增量length/2/2，如上9/2/2=2，分为2组，分别是【1

注：看多了各种解说会发现，有些算法讲解和代码实现有出入，主要是因为针对的字符串存储方式不一样，要先明确串的值从0还是1单元开始存放。

1.归并排序几个高级排序算法之一，具体原理可以参考这个视频：归并排序算法讲解。

1.概念高精度运算,是指参与运算的数(加数,减数,因子……）范围大大超出了标准数据类型（整型，实型）能表示的范围的运算。例如，求两个200位的数的和。这时，就要用到高精度算法了高精度使用数组来存储整数，模拟手算进行四则运算2.高精度运算涉及到的问题（1）数据的输入（2）数据的存储（3）数据的运算：进位和借位（4）结果的输出：小数点的位置和处于多余的03.高精度加法#include#include#

原作者：书呆子Rico《递归的内涵与经典应用》http://my.csdn.net/justloveyou_摘要：大师L.PeterDeutsch说过：ToIterateisHuman,toRecurse,Divine.中文译为：人理解迭代，神理解递归。毋庸置疑地，递归确实是一个奇妙的思维方式。对一些简单的递归问题，我们总是惊叹于递归描述问题的能力和编写代码的简洁，但要想真正领悟递归的精髓、灵活地

该系列文章的内容有：Pytorch的基本使用语义分割算法讲解本文的开发环境如下：开发环境：Windows开发语言：Python3.7.4框架版本：Pytorch1.3.0CUDA：10.2cuDNN：7.6.0

算法PPT另附目录一、天然萤火虫的行为二、算法原则1、无性别2、最优解3、吸引力法则4、距离反比三、伪代码四、萤火虫算法详解1、算法公式2、算法代码参考文献一、天然萤火虫的行为天然萤火虫在寻找猎物、吸引配偶和保护领地时表现出惊人的闪光行为。萤火虫的吸引力取决于它的光照强度，对于任何一对萤火虫来说，较亮的萤火虫会吸引另一只萤火虫。所以，亮度较低的个体移向较亮的个体，同时光的亮度随着距离的增加而降低。

说明：下述内容除了少许图片选取自他人网站，其余均为本人独创。0、排序算法导论排序的概念  数据结构中的一个重点概念就是内部排序，内部排序是指待排序列完全存放在内存中所进行的排序过程，适合不太大的元素序列。其功能是对一个数据元素集合或序列重新排列成一个按数据元素某个相知有序（递增，递减）的序列。排序的分类插入类排序：直接插入排序、希尔排序。交换类排序：冒泡排序、快速排序。选择排序：简单选择排序、堆排

算法讲解类的书籍，网友推荐了基本经典的，《数字图像处理第二版中文版(冈萨雷斯)》、《模式识别-第二版(西奥多里蒂斯著，李晶皎译)》，这俩是国外著名的，国内应该更多，反正现在也没时间看，先不了解那么多。

注：遗传算法属于标准的随机算法，绝大多数随机算法比如退火算法、蚁群算法都有可以归结为遗传算法的一种特殊形式。本文是从通用的思想方式去讲解及探讨，更着重于如何理解完善该算法，而对算法具体实现方式，请参考相关文档。绝大多数问题我们都可把其归结为状态空间的搜寻及选择的问题，通常我们的做法是逐一遍历所有的状态空间，进行比较选择得到最优值。比对一个找最大值的问题，下面就是其代码for(inti=0;iMax