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算法导论——lec 10 图的基本算法及应用
搜索一个图是有序地沿着图的边訪问全部定点， 图的搜索算法能够使我们发现非常多图的结构信息， 图的搜索技术是图算法邻域的核心。 二、 广度优先的图搜索算法 给定一个图G=(V, E)和源点s， 广度优先搜索算法系统地探寻G全部的边。从而发现从s可达的全部 的顶点。并计算s到全部这些顶点的距离（最少边数）。 该算法同一时候生成一棵根为s且包括全部可达顶点的广度优先树。 对于从s出发的随意节点。广度优先树中从s到v的路径相应G中从s到v的最短路径。算法对有向图和无向图都相同有效。 white 3 d[v]<--0 4 pi[v]<--0 5 color[s]<--gray 6 d[s]<--0 7 pi[s]<--nil 8 Q<--NULL 9 Enqueue(Q, s) 10while Adj[u] 5 do if color[v] = white 6 pi[v]<--u 7 DFS-Visit(G, v) 8 color[u]<--black 9 time<--time+1 10f
63820编辑于 2022-07-08 - 来自专栏前端ACE
10大常用的排序算法(算法分析+动图演示)
1.2 动图演示 1.3 代码实现 C/C++实现： //冒泡排序 void bubble_sort(int a[], int n) {//n为a[]的实际长度-1，例如a[4]={3,2,9,10 2.2 动图演示 2.3 代码实现 C/C++实现： //选择排序 void selection_sort (int a[], int n) {//n为a[]的实际长度-1，例如a[4]={3,2,9,10 3.2 动图演示 3.2 代码实现 C/C++ 实现 //插入排序 void insertion_sort (int a[], int n) {//n为a[]的实际长度-1，例如a[4]={3,2,9,10 4.2 动图演示 4.3 代码实现 C/C++ 实现： //希尔排序 void shell_sort(int a[],int n){//n为a[]的实际长度-1，例如a[4]={3,2,9,10} 10.1 算法描述 取得数组中的最大数，并取得位数； arr为原始数组，从最低位开始取每个位组成radix数组； 对radix进行计数排序（利用计数排序适用于小范围数的特点）； 10.2 动图演示 10.3
67210编辑于 2022-11-21 - 来自专栏CreateAMind
10多表图对比：自监督表示学习算法大梳理
Beyond Just Vision: A Review on Self-Supervised Representation Learning on Multimodal and Temporal Data
28930编辑于 2022-11-22 - 来自专栏DeepHub IMBA
10种常用的图算法直观可视化解释
在这篇文章中，我将简要地解释10个对分析和应用非常有用的基本图形算法。 首先，让我们介绍图。 什么是图? 图由一组有限的顶点或节点和一组连接这些顶点的边组成。 最小生成树是图的边的子集，它连接所有边权值最小和的顶点，不包含任何循环。 图6是一个显示获得最小生成树的过程的动画。 算法 Prim算法、Kruskal算法 应用 用于在计算机网络中构建广播树。 算法 Kosaraju的算法、Tarjan的强连通分量算法 应用 用于计算Dulmage-Mendelsohn分解，它是完全二分图的一种分类。 图的色数是为图着色所需的颜色的最小数目。 图9显示了使用4种颜色的示例图的顶点着色。 算法 使用广度优先搜索或深度优先搜索的算法、贪婪着色 应用 用于制定时间表。 用于分配移动无线电频率。 图10显示了一个确定网络的最大流量和最终流量值的动画示例。 算法 Ford-Fulkerson算法、Edmonds-Karp算法、Dinic的算法 应用 用于航空公司调度，安排航班机组人员。
7.6K11发布于 2020-09-04 - 来自专栏华章科技
一图全解10个影响人类社会的算法
总之，随着我们在越来越多的事情上依赖算法，假如没有算法，社会就不能工作。因此，了解算法是什么，算法能做什么变得十分重要。 算法是什么？ 算法的特征 ? 1. 算法必须在某个点停止（有限性）。 堆排序算法（Heap Sort）使用优先队列来减少数据中的搜索时间。这些算法是数据挖掘、人工智能、链接分析和大多数计算操作使用的最重要的一些算法。 ? 傅里叶变换和快速傅里叶变换算法 这两种算法将来自时域的信号转换成频域，或反之。 戴克斯特拉算法（Dijkstra’s algorithm） 这是一种搜索算法，可以被建模成图，以便找到两个节点之间的最短路径。
95820发布于 2018-08-16 - 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
1.3K30发布于 2018-07-24 - 来自专栏五分钟学算法
10 大算法
01 归并排序(MERGE SORT) 快速排序(QUICK SORT) 和堆积排序(HEAP SORT) 为能准确说明，小编特意制作了一张对比图，不妨诸位可以好好看一下。 ? 看完这张图后，你肯定会问哪个排序算法效率最高？ 这要看情况。 这也就是我把3种算法放在一起讲的原因，可能你更常用其中一种，不过它们各有千秋。 只要能以“图”模型表示的问题，都能用这个算法找到“图”中两个节点间的最短距离。 虽然如今有很多更好的方法来解决最短路径问题，但代克思托演算法的稳定性仍无法取代。 链接分析算法的机制其实很简单：你可以用矩阵表示一幅“图“，形成本征值问题。本征值问题可以帮助你分析这个“图”的结构，以及每个节点的权重。 你正在看的这个网页就是使用数据压缩算法将信息下载到你的电脑上。除文字外，游戏，视频，音乐，数据储存，云计算等等都是。它让各种系统更轻松，效率更高。 10 随机数生成算法 ?
52840发布于 2019-06-03 - 来自专栏bigsai
再送10张关于算法的GIF 动图给你，记得查收
关注bigsai 回复 算法，有精心准备资料一份 来源：编程派 今天为大家整理了十张动图GIFS，有助于认识循环、递归、二分检索等概念的具体运行情况。 GIF 10：二分检索树 ?
1.1K20发布于 2019-09-24 - 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。 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。 10、当i和j相遇时，i和j都会指向pivot。在我们的分区方法里，把i返回，即在分区完成后把枢轴位置返回。 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.
3.6K60发布于 2018-04-02 - 来自专栏nnngu
数据结构10 图
那么关于图，我将从以下几点进行总结： 1、图的定义 2、图相关的概念和术语 3、图的创建和遍历 1、图的定义 什么是图呢？ 图是一种复杂的非线性结构。 图G由两个集合V(顶点Vertex)和E(边Edge)组成，定义为G=(V，E) 2、图相关的概念和术语 2-1、无向图和有向图 对于一个图，若每条边都是没有方向的，则称该图为无向图。图示如下： ? 有向图的顶点集和边集分别表示为： V(G)={V1，V2，V3} E(G)={1，V2>，2，V3>，3，V1>，1，V3>} 2-2、无向完全图和有向完全图 我们将具有n(n-1)/2条边的无向图称为无向完全图 2-6、连通图(无向图) 连通图是指图G中任意两个顶点Vi和Vj都连通，则称为连通图。比如图(b)就是连通图。下面是一个非连通图的例子： ? 上图中，因为V5和V6是单独的，所以是非连通图。 2-7、强连通图(有向图) 强连通图是对于有向图而言的，与无向图的连通图类似。 2-8、网 带”权值”的连通图称为网。如图所示： ?
97770发布于 2018-03-15 - 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. tuple(sorted(c) for c in communities)) 这会得到一个属于每个社群的节点的列表（k=1 的意思是我们期望得到 2 个社群）： ([0, 1, 3, 4, 5, 6, 7, 10 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。
4.3K22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 sampleNames,gruops=groups,groupnames=levels(groups)) 获取 disease数据列表 > disease SampleID Disease 1 CLL10 CLL14 progres. 6 CLL15 progres. 7 CLL16 progres. 8 CLL17 stable 9 CLL18 stable 10 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)。
1.3K70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， ? 选取最小距离，即B进入S集合，并且，Dijkstra算法要和dist字典中A->B 距离做一次比较， 如果dist(A->B)! 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 - 来自专栏智能大数据分析
【深度学习优化算法】10：Adam算法
在AdaGrad算法中，我们通过对每个坐标缩放来实现高效计算的预处理器。 在RMSProp算法中，我们通过学习率的调整来分离每个坐标的缩放。 Adam算法将所有这些技术汇总到一个高效的学习算法中。 前者在实践中效果略好一些，因此与RMSProp算法有所区分。通常，我们选择 \epsilon = 10^{-6} ，这是为了在数值稳定性和逼真度之间取得良好的平衡。 data_iter, feature_dim = d2l.get_data_ch11(batch_size=10) d2l.train_ch11(adam, init_adam_states(feature_dim p.grad.data.zero_() hyperparams['t'] += 1 data_iter, feature_dim = d2l.get_data_ch11(batch_size=10 Adam算法在RMSProp算法基础上创建的，还在小批量的随机梯度上使用EWMA。 在估计动量和二次矩时，Adam算法使用偏差校正来调整缓慢的启动速度。
60710编辑于 2025-08-02 - 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 \
3.1K30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 - 来自专栏数据科学与人工智能
【算法】10 种机器学习算法要点
小编邀请您，先思考： 1 你熟悉那些机器学习算法？ 2 你如何应用机器学习算法？ 常见机器学习算法名单 这里是一个常用的机器学习算法名单。 这些算法几乎可以用在所有的数据问题上： 线性回归 逻辑回归 决策树 SVM 朴素贝叶斯 K最近邻算法 K均值算法 随机森林算法 降维算法 Gradient Boost 和 Adaboost 算法 1、线性回归 更多请见：支持向量机的简化(http://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/10/support-vector-machine-simplified/) 将这个算法想作是在一个 princomp(train, cor = TRUE) train_reduced <- predict(pca,train) test_reduced <- predict(pca,test) 10
73890发布于 2018-03-27
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