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【图】Dijkstra算法
Tu[b][a]=c; } dijkstra(1,size); } /* 样例输入 4 5 1 2 4 1 3 5 2 3 2 2 4 3 3 4 2 样例输出 11 HustWolf:~ zhangzhaobo$ /Users/zhangzhaobo/program/C++/Dijkstra ; exit; 4 5 1 2 4 1 3 5 2 3 2 2 4 3 3 4 2 11
1.3K30发布于 2018-07-24 - 来自专栏机器学习/数据可视化
pyecharts-11-绘制饼图
Pyecharts-11-绘制饼图 饼图在实际的工作还是会经常使用，能够很清晰的显示各类数据和占比情况，曾经在工作中绘制了环饼图和多饼图的结合。 本文中介绍的是如何利用Pyecharts绘制饼图和进阶的环状饼图和玫瑰图 基本案例 位置和颜色 图例滚动 环形饼图 多饼图 玫瑰图 ? 环形饼图 x_data = ["直接访问", "邮件营销", "联盟广告", "视频广告", "搜索引擎"] y_data = [335, 310, 234, 135, 1548] c = ( , radius=[60, 80], ) .add( "", [list(z) for z in zip(["惊悚", "其他"], [11 环状饼图 本案例讲解的是如何绘制环状饼图（内嵌饼图） import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Pie from pyecharts.globals
4K20发布于 2021-03-01 - 来自专栏数据小魔方
sparklines迷你图11——Composition(Stacked)
今天要分享的是sparklines迷你图系列12——Composition(Stacked)。 Stack中文含义为堆积，该图表也就是我们常用到的堆积图。 通过函数填充功能，可以做出一排整齐的堆积图。
68970发布于 2018-04-11 - 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。 11、接下来，让分出的两个数组分别按上述步骤各自分区，这是个递归的过程，直到数组不能再分时，排序完成。 快速排序是很天才的设计，实现不复杂，关键是它真的很快~ ? 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 - 来自专栏算法工程师之路
每日算法题：Day 11
作者：TeddyZhang，公众号：算法工程师之路 Day 11, 概率统计知识点走起~ 1 编程题 【剑指Offer】栈的压入，弹出序列 输入两个整数序列，第一个序列表示栈的压入顺序，请判断第二个序列是否可能为该栈的弹出顺序
58810发布于 2019-08-13 - 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. 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, 11 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 groupnames=levels(groups)) 获取 disease数据列表 > disease SampleID Disease 1 CLL10 <NA> 2 CLL11 CLL15 progres. 7 CLL16 progres. 8 CLL17 stable 9 CLL18 stable 10 CLL19 progres. 11 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 - 来自专栏机器学习/数据可视化
Highcharts-11-饼图绘制大全
Highcharts-11-利用Highcharts绘制饼图 本文中介绍的是如何利用python-highcharts绘制各种饼图来满足不同的需求，主要包含： 基础饼图 单色+多色饼图制作 带上图例+数据的饼图 双层饼图的制作 扇形饼图 ? 我们改变下设置，绘制另一种颜色的饼图： ? ? 多色饼图 如果我们想某几个区块显示相同的颜色，可以设置相同的数值，首先看看具体的效果图： ? ? 双层饼图 上面介绍了各种单个饼图的制作，下面讲解如何利用python-highcharts制作双层饼图。看看整体的效果： ? 扇形图 上面介绍的都是如何制作各种饼图，下面介绍一种制作$\color{red}{扇形图}$的方法。首先看看整体的效果： ? 上面显示了5个类别的数据，同时显示了图例，并且在扇形图中显示了数据。
2.1K30发布于 2021-03-08 - 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 - 来自专栏技术大杂烩
【算法题解】 Day11 数学
根据题意，需要爬 n 阶楼梯才能到达楼顶，并且每次只能爬1或2个台阶，问有几种方法？
31520编辑于 2023-08-31 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。
11610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。 这个问题也是困扰了我，在偶然的机会，看到哈希感知算法。这个分两种，一种是基本的均值哈希感知算法(dHash)，一种是余弦变换哈希感知算法(pHash)。dHash是我自己命名的，为了和pHash区分。 例如a.jpg和b.jpg对比 有11个位置的字符不一样，则汉明距离是11。汉明距离越小就说明图片越相识。超过10就说明图片很不一样。 在dHash算法中，它们是不同的。而我们肉眼可以看出其实是一样的。前面说过dHash算法比较较真、比较敏感。若要处理一定程度的变形，得要调整一下这个算法。 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。
1.9K20编辑于 2022-03-04 - 来自专栏半生瓜のblog
【图】最短路径算法
图的最短算法 从起点开始访问所有路径，可以到达终点的有多条地址,其中路径权值最小的为最短路径。 最短路径算法有深度优先遍历、广度优先遍历、Bellman-Ford算法、弗洛伊德算法、SPFA(Shortest Path Faster Algorithm)算法和迪杰斯特拉算法等。 void createGraph(AdjListGraph& G) { cout << "请输入该图的顶点数以及边数" << endl; cin >> G.vex >> G.edge; cout first;//头插法-类似于hashtable中的插入数据 temp->weight = weight; G.adjlist[i1].first = temp; } } } //图的最短路径算法 ;//路径回退 } temp = temp->next; } } int main(void) { AdjListGraph G; //初始化 initGraph(G); //创建图
3.6K20编辑于 2023-05-13 - 来自专栏工科狗和生物喵
【图】广度优先算法（BFS)
Output： Last login: Sun Mar 18 11:46:37 on ttys000 = * = * = * = * = * = * = * = * = * = * = * = *
1.1K40发布于 2018-07-24 - 来自专栏Excel和Access学习笔记
算法和流程图
大家好，今天不写代码，改为教大家画画，不过不是教素描或者油画之类的，而是画流程图。 在画流程图之前，先简单介绍下算法的概念，理解即可。然后通过画流程图来复习下前面学过的几种程序控制结构。 根据这些方法和步骤来编写计算机程序代码，这些具体的步骤和方法就是解决问题的算法。 根据算法，选择一种编程语言来编写可以完成任务的代码，就是编制程序。 对于复杂的应用程序，我们在开始编写代码之前，都应先设计起算法。 二、流 程 图 流程图就是一种描述算法的方式，相比于纯文字的描述，可以把解决问题的思路以更清晰、直观的方式展现出来，有助于更好的设计程序过程。 那么首先来看一下常用的流程图符号（在excel中“插入”选项卡，插入“形状”，流程图部分都有下列常用的符号。） ? 下面就通过流程图来复习下学习过的控制程序结构。
3.2K20发布于 2019-10-14
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