- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏工科狗和生物喵
【图】Dijkstra算法
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 #include<iostream> usin
1.4K30发布于 2018-07-24 - 来自专栏全栈程序员必看
SMART S7-200PLC流量累计算法实现(梯形图算法详解+优化)
3、累计流量算法（积分法） 注意：在进行面积计算的时候，我们需要将度量衡统一，比如我们计算的是位移的话。 流量累计算法也是一样的处理。
7.2K30编辑于 2022-09-30 - 来自专栏猴子聊数据分析
7张图学会SQL
因此，我这里总结出了一份7周快速掌握SQL基础的指南，每周完成一张图里的内容就可以了啦。 这份指南的内容都是基于《SQL基础教程》这本书来完成哦~那么我们就开始吧。 第7周：集合运算 在有多张表的情况下，表和表之间的运算和联系就变得很重要，利用集合运算就可以将不同表中的数据整合起来。 总结 7周的内容掌握的如何？ 可以用下面这张图来汇总复习一下 我是猴子社群会员，知乎：一颗橙子 这是第32期下周很重要， 精通某项技能大约需要7年时间， 如果你活到88岁，11岁之后你还有11个成为某个领域大师的机会， 这就是你一生的许多辈子
53030发布于 2019-08-30 - 来自专栏秘籍酷
算法（各种排序算法，有图！）
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。 7、现在让游标i向后扫描，寻找比枢轴大的元素y，找到后停下来，与pivot进行交换。 完成后的位置关系是pivot ... y，此时i指向pivot，即pivot移到了i的位置。 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？
1.5K30发布于 2019-08-08 - 来自专栏猴子聊数据分析
7张图学会SQL
因此，我这里总结出了一份7周快速掌握SQL基础的指南，每周完成一张图里的内容就可以了啦。 这份指南的内容都是基于《SQL基础教程》这本书来完成哦~那么我们就开始吧。 第7周：集合运算 在有多张表的情况下，表和表之间的运算和联系就变得很重要，利用集合运算就可以将不同表中的数据整合起来。 总结 7周的内容掌握的如何？ 可以用下面这张图来汇总复习一下 我是猴子社群会员，知乎：一颗橙子 这是第32期下周很重要， 精通某项技能大约需要7年时间， 如果你活到88岁，11岁之后你还有11个成为某个领域大师的机会， 这就是你一生的许多辈子
96200发布于 2019-07-11 - 来自专栏算法channel
图算法|Dijkstra算法python实现
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. begins to C is: 3 shortest distance from A begins to D is: 6 shortest distance from A begins to E is: 7
3.6K60发布于 2018-04-02 - 来自专栏机器之心
图论与图学习（二）：图算法
本文是其中第二篇，介绍了图算法。 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。现在我们更加详细地介绍图分析/算法以及分析图的不同方式。 一 寻路和图搜索算法 寻路算法是通过最小化跳（hop）的数量来寻找两个节点之间的最短路径。 搜索算法不是给出最短路径，而是根据图的相邻情况或深度来探索图。这可用于信息检索。 1. 分层聚类 7. 聚类系数 聚类系数衡量的是两个节点倾向于聚类到一起的程度。 局部聚类系数是以节点 i 为中心的三角形的数量与以节点 i 为中心的三节点的数量的比。 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。
4.4K22发布于 2019-08-06 - 来自专栏菜鸟学数据分析之R语言
gcRMA算法-聚类分析图PCA图
) > library(affycoretools) > data("CLLbatch") > data("disease") > CLLgcrma<-gcrma(CLLbatch) #使用gcrma算法预处理数据 CLL11 progres. 3 CLL12 stable 4 CLL13 progres. 5 CLL14 progres. 6 CLL15 progres. 7 stable 18 CLL3 progres. 19 CLL4 progres. 20 CLL5 progres. 21 CLL6 progres. 22 CLL7 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
1.4K40发布于 2020-08-06 - 来自专栏mathor
图的常见算法
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。
1.6K20发布于 2018-08-17 - 来自专栏软件开发 -- 分享 互助 成长
图的遍历算法
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)。
1.4K70发布于 2018-02-05 - 来自专栏算法channel
图算法|Dijkstra最短路径算法
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， ? 再进一步，找S集合的最后一个元素C在V中与之关联的所有边：B，D，E，因此 A->B = 3 + 2 =5 A->D = 3 + 3 = 6 A->E = 3 + 4 = 7 根据Dijkstra算法， 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。
7.2K50发布于 2018-04-02 - 来自专栏null的专栏
推荐算法——基于图的推荐算法PersonalRank算法
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 \
3.2K30发布于 2019-01-31 - 来自专栏null的专栏
推荐算法——基于图的推荐算法PersonalRank算法
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，
3.3K100发布于 2018-03-20 - 来自专栏机器学习/数据可视化
Highcharts-7-下钻图制作
Highcharts-7—下钻图形 本文中只讲解一个图形的制作：下钻图 下钻表示的是通过层级的方式来展示数据，比如我们想查看国内人口数的占比情况，我们可以先看各个省份的情况，接着我们想看具体某个省中各个地级市的占比 ["v27", 0.17], ["v29", 0.16] ] options = { 'chart': { 'type': 'column' # 表的类型：柱状图 选择第3个图形，我们选择的是饼图pie，看下实际的效果： ? 这便是下钻图表的效果?
2.2K10发布于 2021-03-04 以图搜图（二）：python dHash算法
different Hash算法 dHash中文叫差异哈希算法，在对图片进行哈希转换时，通过左右两个像素大小的比较，得到最终哈希序列。相比于aHash算法。dHash速度快，判断效果也要好。
14510编辑于 2026-01-23- 来自专栏机器学习AI算法工程
以图搜图：Python实现dHash算法
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。 哈希值 = 'ffffc38383c3c3e7' Python代码如下： 看看其他图片的哈希值： 这3张图片的哈希值分别和a.jpg(举例的那张图片)的哈希值对比。 a.jpg和c.jpg的汉明距离是8； a.jpg和d.jpg的汉明距离是7。 说明在这3张图片中，d.jpg和a.jpg最相似。 大致算法就是这样，汉明距离的代码我没给出，这个比较简单。 pHash算法就是基于dHash算法调整而来的，用第一次计算得到的值进行余弦变换。所以命名为余弦哈希感知算法。它可以识别变形程度在25%以内的图片。 2.jpg和3.jpg的哈希值和与1.jpg对比的汉明距离分别是： 2.jpg：7ffc0000ffffe000，汉明距离是5 3.jpg：7fff0000fffff800，汉明距离是5 很明显，pHash
1.9K20编辑于 2022-03-04 - 来自专栏网络收集
图表7 仪表盘图
7、图表7 仪表盘图1.仪表盘的实现步骤步骤1 ECharts 最基本的代码结构<!
82140编辑于 2022-06-16 - 来自专栏Unity3D
☆打卡算法☆LeetCode 7、整数反转 算法解析
一、题目 1、算法题目 “将给定的整数进行反转输出。” MAX_VALUE这个溢出条件来看 当出现 digit > MAX_VALUE / 10 且 还有rev需要添加 时，则一定溢出 当出现 digit == MAX_VALUE / 10 且 rev > 7 时，则一定溢出，7是2^31 - 1的个位数 从**digit * 10 + pop < MIN_VALUE**这个溢出条件来看 当出现 **digit < MIN_VALUE / 10** 且 还有 三、总结 小于2^31的10位数，首位只能是1或2，反转过来末位是1或2，小于7。 如果大于7，输入就溢出了。所以不用考虑末位的7和-8，只要保证其余9位满足条件就行。
46420编辑于 2022-08-07 - 来自专栏决策智能与机器学习
算法基础（7）| 主流智能算法概览
本文将其中智能算法有关精彩观点进行摘要。 PDF报告全文下载，请关注公众号并回复：20180917 2.算法的分类归纳：回归、分类和聚类 回归是一种用于连续型数值变量预测和建模的监督学习算法。 分类算法用于分类变量建模及预测的监督学习算法，分类算法往往适用于类别（或其可能性）的预测。 4.三种典型的算法应用：智能语音、计算机视觉、自然语言处理 ? 之后的检测算法主要分为两类，一是基于区域建议的目标检测算法，通过提取候选区域，对相应区域进行以深度学习方法为主的分类，如 RCNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN、SPP-net 和 Mask
81630发布于 2020-08-04 - 来自专栏营琪的小记录
算法：树和图-理论
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<K,V> extends AbstractMap<K,V> 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
1.3K10发布于 2019-11-04
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号