登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
SPFA-图论-最小路径
飞机降落岛屿个数接龙数列子串简写日期统计整数删除N 架飞机准备降落到某个只有一条跑道的机场。其中第 i 架飞机在 Ti 时刻到达机场上空，到达时它的剩余油料还可以继续盘旋 Di 个单位时间，即它最早可以于 Ti 时刻开始降落，最晚可以于 Ti + Di 时刻开始降落。降落过程需要 Li个单位时间。一架飞机降落完毕时，另一架飞机可以立即在同一时刻开始降落，但是不能在前一架飞机完成降落前开始降落。请你
L1-1 最好的文档， L1-2 什么是机器学习， L1-3 程序员买包子， L1-4 进化论， L1-5 猜帽子游戏， L1-6 剪切粘贴， L1-7 分寝室， L1-8 谁管谁叫爹， L2-1 堆宝塔， L2-2 天梯赛的赛场安排， L2-3 锦标赛， L2-4 寻宝图， L3-1 超能力者大赛， L3-2 完美树， L3-3 血染钟楼
本文详细介绍了python中函数的定义以及无参函数、有参函数、传参方式、缺省参数、可变参数*args、关键参数**kwargs、return语句、函数注释、递归函数、回调函数、闭包函数、多态函数的使用方式。
本文介绍了BFS和DFS两种算法及其实现过程，以及通过这两种算法解决迷宫复杂问题和七段码问题的解题思路以及完整代码展示！
1.问题简介给定一个迷宫，指明起点和终点，找出从起点出发到终点的有效可行路径，就是迷宫问题（maze problem）。迷宫可以以二维数组来存储表示。0表示通路，1表示障碍。注意这里规定移动可以从上、下、左、右四方方向移动。坐标以行和列表示，均从0开始，给定起点（0,0）和终点（4,4），迷宫表示如下：int maze[5][5]={{0,0,0,0,0},{0,1,0,1,0}
给定$n$种物品和一背包。物品$i$的重量是$w_i$，其价值为$v_i$，背包的容量为$C$。问：应该如何选择装入背包的物品，使得装入背包中物品的总价值最大？在选择装入背包的物品时，对每种物品$i$只有两种选择，即装入背包或不装入背包。不能将物品$i$装入背包多次，也不能只装入部分的物品$i$。因此，该问题称为0-1背包问题。此问题的形式化描述是：给定$C>0,w_i>0,v_i>0,1 \le
拓扑排序(topological sorting)介绍及Python实现，介绍了拓扑排序基本算法原理，并给出基于深度优先搜索和基于广度优先搜索的Python实现。
《数据结构》实验报告：图的相关概念 + 深度/广度优先遍历算法 + 拓扑排序算法 + prim算法 + dijkstra算法
若通过邻接表表示图，则每个顶点都入队一次，即所需时间为O(|V|)，搜索顶点的邻接顶点所需时间为O(|E|)，其时间复杂度为O(|V|+|E|)。若通过邻接表表示图，则查找所有顶点的邻接顶点所需时间为O(|E|)，访问顶点所需时间为O(|V|)，即总时间复杂度为O(|V|+|E|)。4、查看V7单链表，其邻接顶点为2，即V3，它已经被访问过，于是回到V3单链表，搜索下一个未被访问的邻接顶点；11、
深度优先和广度优先是在图和树的遍历搜索中比较常用的搜索方法深度优先算法简介DFS是可用于遍历树或者图的搜索算法，DFS与回溯法类似，一条路径走到底后需要返回上一步，搜索第二条路径。在树的遍历中，首先一直访问到最深的节点，然后回溯到它的父节点，遍历另一条路径，直到遍历完所有节点。图也类似，如果某个节点的邻居节点都已遍历，回溯到上一个节点。深度优先搜索是图论中的经典算法，利用深度优先搜索算法可以产生目
跟随carl代码随想录刷题语言：python👍carl哥太牛了！！！
广度优先搜索算法，找出一个顶点到另外一个顶点需要最少经过的边数#!python#coding=utf-8"""广度优先搜索算法，解决获取图中某点到某点最短路径问题：即从出发点到终点的边数最少)时间复杂度O(V+E) V:图的顶点数 E:图的边数假如有如下图所示：郑州(ZZ)---------------广州(GZ)---深圳(SZ)|...
Overview什么是规划规划的本质如何解决一个规划问题传统的规划方法机器人学基础经典算法无人车的规划RoutingPlanningLattice PlannerAPOLLO如何求解规划问题EM PlannerDP、QP求解What is motion planning?Planning确实是目前无人车最困难也最有挑战的部分本质是什么？argminxf(x)argmin_{x}f(x)argmin
洛谷 / 题目列表 / 题目详情 P2895[USACO08FEB]Meteor Shower SBFS测试数据不能比0小，但是可以比300大#include<iostream>#include<cstdio>#include<queue>#include<cstring>#include<algorithm>#define MAXN 3
设G=（V，E）是无向图，如果根据顶点V可分割为两个互不相交的子集（A，B），且图中的每条边（i，j）所关联的两个顶点i和j分属这两个不同的顶点集（i∈A，j∈B），则图G就是一个二分图。该算法的基本思路是从起点开始，每次选择一个距离起点最近的节点，并更新起点到各个节点的距离。二分图有最大匹配和最小匹配问题，在二分图中的一个匹配是指边集中任意两条边都不依附于同一个顶点，极大匹配是指在当前已完成的匹
学习的同时别忘了娱乐，注意劳逸结合。
Deddens等学者提出先对原始数据集调整扩充后再拟合 log-binomial模型，称为COPY方法扩充原始数据集的步骤：当log-binomial 回归模型不收敛时，将原始数据集中Y=1的个案增加 c-l倍 ，然后再将原始数据集Y值互换 ，将这两个新的数据集合并成一个数据集， 即为复制(COPY )数据集 ， 再利用 COPY 数据集拟合log-binomial 回归模型从而达到解决模型不收敛
良苦用心
测试环境：Ubuntu16.04 + Kernel：4.4.0-31系统级性能优化通常包括两个阶段：性能剖析（performance profiling）和代码优化。性能剖析的目标是寻找性能瓶颈，查找引发性能问题的原因及热点代码。代码优化的目标是针对具体性能问题而优化代码或编译选项，以改善软件性能。在性能剖析阶段，需要借助于现有的profiling工具，如perf等。在代码优化阶段往往需要借助开发
广度优先
——广度优先
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
GitCode 开源社区
CSDN学习社区
华为云开发者联盟
杭州城市开发者社区
AI大模型技术社区
