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8-3 图的遍历
8-3 图的遍历 和树的遍历类似，图的遍历也是从某个顶点出发，沿着某条搜索路径对图中所有顶点各做一次访问。 若给定的是连通图，则从图中任一顶点出发顺着边可以访问到该图中所有的顶点。 ①首先让一个点V0入队列，然后将其所有 未访问过的邻接点 全部入队列； ②然后又将新入队的这些顶点的 未访问过的邻接点，依次入队列； ③重复②直至没有剩下顶点。 然后出队列操作即可。 不论采用深度优先搜索遍历， 还是广度优先搜索遍历，如果选定的出发点不同 或者 是 所建立的存储结构不一致， 则可能得到不同的遍历结果。 因此非连通图的遍历必须多次调用 深度优先搜索 或 广度优先搜索算法。 对于给定的无向图，如何构建它们相对应的生成树或者生成森林？ 其实在对无向图进行遍历的时候，遍历过程中所经历过的图中的顶点和边的组合， 就是图的生成树或者生成森林。
52710发布于 2019-07-02 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(8-3)
2.输入ssh-copy-id目标服务器的IP，再输入目标服务器的密码，就可以将公钥传到目标服务器 3.在192.168.190.187服务器上查看从192.168.190.186服务器上传送过来的公钥文件 （注意，仍然需要在mysql-port-list、hotdb-config-port中指定欲创建的存储节点实例） mgr-group-local-ip MGR本地端口绑定的本地 如果本机安装ntpd，则应当指定为计算节点集群外的时间源；如果本机不安装ntpd，则应当指定为计算节点集群内部的ntpd服务所在的服务器地址（如果主计算节点安装了ntpd服务的话），或内网中的ntpd服务器地址 如果本机安装ntpd，则应当指定为计算节点集群外的时间源；如果本机不安装ntpd，则应当指定为计算节点集群内部的ntpd服务所在的服务器地址（如果主计算节点安装了ntpd服务的话），或内网中的ntpd服务器地址 已知在配置了Bond的环境下，可能因为操作系统响应不够快或交换机响应不够快，导致短时间内的网络连接中断，进而导致SSH终端断连或计算节点连接中断，部分情况可通过缩短Bond 配置参数miimon=100
29110编辑于 2025-03-10 - 来自专栏信数据得永生
django 1.8 官方文档翻译： 8-3 点击劫持保护
点击劫持保护 点击劫持中间件和装饰器提供了简捷易用的，对点击劫持的保护。这种攻击在恶意站点诱导用户点击另一个站点的被覆盖元素时出现，另一个站点已经加载到了隐藏的frame或iframe中。 点击劫持的示例 假设一个在线商店拥有一个页面，已登录的用户可以点击“现在购买”来购买一个商品。用户为了方便，可以选择一直保持商店的登录状态。 一个攻击者的站点可能在他们自己的页面上会创建一个“我喜欢Ponies”的按钮，并且在一个透明的iframe中加载商店的页面，把“现在购买”的按钮隐藏起来覆盖在“我喜欢Ponies”上。 如果用户访问了攻击者的站点，点击“我喜欢Ponies”按钮会触发对“现在购买”按钮的无意识的点击，不知不觉中购买了商品。 Django提供了一些简单的方法来在你站点的响应中包含这个协议头： 一个简单的中间件，在所有响应中设置协议头。 一系列的视图装饰器，可以用于覆盖中间件，或者只用于设置指定视图的协议头。
67020编辑于 2022-11-27 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 8-3 过拟合与欠拟合
通过之前的小节了解了多项式回归的基本思路，有了多项式就可以很轻松的对非线性数据进行拟合，进而求解非线性回归的问题，但是如果不合理的使用多项式，会引发机器学习领域非常重要的问题过拟合以及欠拟合。 01 均方误差衡量多项式回归 测试用的数据集和前几个小节所创建的数据集是一样的： 创建的数据集具有一个特征； 生成的y和x之间是二次方的关系； 首先还是使用线性回归来拟合上面的非线性数据集： 最终在非线性的数据集上 有些人可能会有疑问，因为直接使用线性回归模型进行回归分析和添加多项式特征之后再使用线性回归，他们之间的方程是不一样的，相对应的线性回归系数的个数是不同的，他们处在不同的维度，所以如果此时使用R方来衡量两个不同方程的线性回归好坏 事实上，在degree设置为100的时候，绘制的图像并不是我们计算出来真正的拟合曲线，这是因为绘制出来的曲线，他们只是原有数据点之间对应y的预测值连接出来的结果，有很多地方可能没有那个数据点，所以连接的结果和原来的曲线不一样 ，使得整体均方误差拟合的误差值为0，当然如果让这个拟合的结果为0的话，相应的多项式的次数degree取值一定是非常高的。
1.3K60发布于 2019-12-25 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 习题8-3 数组循环右移
习题8-3 数组循环右移 本题要求实现一个对数组进行循环右移的简单函数：一个数组a中存有n（>0）个整数，将每个整数循环向右移m（≥0）个位置，即将a中的数据由（a0 a1⋯an−1）变换为 函数接口定义： int ArrayShift( int a[], int n, int m ); 其中 a[] 是用户传入的数组；n是数组的大小；m是右移的位数。 函数 ArrayShift 须将循环右移后的数组仍然存在a[]中。 = 0) printf(" "); printf("%d", a[i]); } printf("\n"); return 0; } /* 你的代码将被嵌在这里
1.1K20发布于 2020-09-15 - 来自专栏TechBlog
FPGA实验2组合逻辑实验
目录 【实验要求】 【实验软件工具】 【实验一】设计一个8-3线优先编码器（74LS148） 1. 实验内容与原理说明 2. 【实验一】设计一个8-3线优先编码器（74LS148） 1. 实验内容与原理说明 实验一为设计一个8-3线优先编码器，即可以将八个输入的编码，通过对于输入信号的分析，输出第几个信号是低电平。 001 11111110 000 Else 000 该设计模块的实验框图如下： 根据8-3线优先编码器可以列出其真值表如下： 2. 即将输入的三位二进制数根据一定的准则进行译码，输出八位二进制数，所代表的一位输出是高电平，其他的输出为低电平。 波形仿真图 4.门级电路图 【实验结果分析及思考】 本次实验主要设计8-3线优先编码器与3-8线译码器，这让我复习到了数电中所学过的相关知识，对于优先编码器74LS148是带有扩展功能的8-3线优先编码器
89810编辑于 2022-07-20 - 来自专栏米扑专栏
【leetcode】Best Time to Buy and Sell Stock II
the stock before you buy again). for example： array[] = { 2, 5, 3, 8, 9, 4 } ， maxProfit = (9-8) + (8-
46320发布于 2019-02-19 - 来自专栏全栈程序员必看
vb教程编程实例详解pdf_vb程序设计教程答案第四版实验
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 实验8-3 VB程序题：设计一个如图2.8.4所示的应用程序，要求如下： （1.）单击“打开文件”按钮弹出一个通用对话框，选择文件后显示在文本框中 （2）.单击“保存文件”按钮后弹出通用对话框，确定文件名后保存 如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
75410编辑于 2022-11-08 - 来自专栏JavaEdge
学习Netty BootStrap的核心知识，成为网络编程高手！
1 Bootstrap 类 引导类的层次结构包括一个抽象父类和两个具体的引导子类： 相比于将具体的引导类分别看作用于服务器、客户端的引导，记住它们的本意是用来支撑不同的应用程序的功能的更有裨益，即： 代码清单 8-3 展示了试图这样做的一个例子 EventLoopGroup group = new NioEventLoopGroup(); // 创建一个新的 Bootstrap类的实例，以创建新的客户端 图 8-3 展示 ServerBootstrap 在 bind()方法被调用时创建了一个 ServerChannel，并且该 ServerChannel 管理了多个子 Channel。 代码8-4 实现图 8-3 中所展示的服务器的引导过程： package io.netty.example.cp8; import io.netty.bootstrap.ServerBootstrap 可按 8.2.1 节中所描述的方式创建新的 Bootstrap 实例，但是这并不是最高效的解决方案，因为它要求你为每个新创建的客户端 Channel 定义另一个 EventLoop，会产生额外的线程，以及在已被接受的子
62960编辑于 2023-05-21 - 来自专栏Lauren的FPGA
如何获取Device DNA
Xilinx的每一片FPGA都有一个Device DNA（Device identifier），这个DNA就类似于我们每个人的ID一样，是独一无二的。 Device DNA是非易失的，不可更改的，换言之，它只有只读属性。那么如何获取这个DNA呢？ 当SHIFT有效且READ无效时，移位寄存器开始在SHIFT的控制下进行移位操作，最先从DOUT输出的是DNA的最低位。 ? 对于端口DIN会有如下图所示的三种处理方式（图片来源：Figure 8-3，Figure8-4，Figure8-5，ug570）。 该Primitive提供了一个仿真值，由参数SIM_DNA_VALUE确定，这有助于我们通过仿真来分析READ和SHIFT的时序关系。 ? 仿真结果如下图所示。
1.9K30发布于 2020-07-09 - 来自专栏代码飞升
变态面试题
前言 如果给你两个变量让你实现整数的交换，只需要创建一个临时变量。但如果不能创建临时变量呢？ ⼀道变态的面试题： 不能创建临时变量（第三个变量），实现两个整数的交换。 1.创建临时变量实现整数的交换 int main() { int a = 3; int b = 5; int c = 0; printf("交换前:a=%d b=%d\n", a, b); c = a; a = b; b = c; printf("交换后:a=%d b=%d\n", a, b); return 0; } 这是最常规的 2.不创建临时变量实现整数交换 int = 3; int b = 5; printf("交换前:a=%d b=%d\n", a, b); a = a + b;//a=8 b = a - b;//b=3 a = a - b;//a=8- 3=5 printf("交换后:a=%d b=%d\n", a, b); return 0; } 但是如果a跟b都很大，加起来超过整型的范围了呢 3.用位操作符实现整数交换 直接上代码 int main
12010编辑于 2025-08-28 - 来自专栏智能大数据分析
关联规则挖掘（一）
定义 8-3 设 X\subseteq I ， Y\subseteq I 且 X\cap Y=\phi ，称形如 X\Rightarrow Y 的蕴涵式为关联规则 (Association Rule Support (X\Rightarrow Y)=\frac{同时购买商品X和Y的交易数}{总交易数}\tag{8-3} 定义 8-5 设 X\subseteq I 和给定的最小支持度 MinS 例 8-3 对表8-2所示的交易数据库，其项集 I=\{a,b,c,d,e\} ，设最小支持度 MinS=0.4 ，请找出所有的频繁项目集。 定理 8-3（关联规则性质1）：设 X 为频繁项集， \phi≠Y\subset X 且 \phi≠Y'\subset Y 。 比如，令 X=\{b, c, e\} 且已知 \{e\}\Rightarrow\{b,c\} 是强关联规则，则由定理8-3立即得出 \{b,e\}\Rightarrow\{c\} 和 \{
42700编辑于 2025-01-22 - 来自专栏呼延
[随缘一题]后缀表达式问题
来源: 维基百科-后缀表达式 目标 将中缀表达式转换为后缀表达式,比如((5+2) * (8-3))/4 转换为5 2 + 8 3 - * 4 /. 解题思路 将表达式的字符逐一处理,如果是数字(变量)则直接输出,如果是字符入栈,并按以下规则进行处理. +/-: 低优先级,所以将栈中的所有运算符出栈,之后将自己入栈. *or\/:高优先级,将栈中的其他乘除运算符出栈,之后将自己入栈. (: 左括号则直接入栈. ): 右括号将栈中运算符逐一出栈,直到遇到左括号.
47630发布于 2019-07-01 - 来自专栏愿天堂没有BUG（公众号同名）
大牛用一文带你深入解析java虚拟机：C1编译器的编译流程
可以看出，连通Java字节码和JIT产出的机器代码的桥梁就是中间表示，C1的大部分工作也是针对中间表示做各种变换。 有一个取巧的办法可以得到C1详细的工作流程：C1会对编译过程中的每个小阶段做性能计时，这个计时取名就是阶段名字，所以可以通过计时查看详细步骤，如代码清单8-3所示。 代码清单8-3 C1编译详细流程 typedef enum { _t_compile, // C1编译 _t_setup, // 1)设置C1编译环境 _t_buildIR, // 2)构造HIR _t_hir_parse 一个直观的HIR表示可以参见代码清单8-6，它表示一个简单的a+b的加法操作，其中a和b是方法参数。 由于LIR代码近似于指令集表示，所以机器代码生成的过程可看作线性映射的过程，一些高级的LIR代码除外，因为这些需要更多的汇编模拟。
89620编辑于 2022-10-31 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
机器学习(6) -- SVM
本篇主要是对支持向量机(support vector machine , SVM) 总结性的文章，想详细的理解SVM的请看之前所发的支持向量机系列文章。 Content 8. 例如，图中的粉色和绿色直线，一旦输入数据稍有变化，将会得到错误的预测。换言之，这个划分超平面所产生的分类结果是最鲁棒的，对要预测数据集的泛化能力最强。 直观的如图8-2所示，图左为间距较小的情况，此时的 较小，为满足约束，导致目标函数变大，图右为最大间距的情况，此时的 是最大的，所以目标可以尽可能的小。 ? 是高斯核的参数，它的大小会影响核函数值的变化快慢，具体的，图8-3是一个二维情况下的特殊例子，但是所含有的性质是可推广的。即 越大，核函数变化(下降)越缓慢，反之， 越小，核函数变化越快。 图8-3 参数对高斯核的影响举例 下面对SVM的参数对偏差和方差的影响做简要分析： C: 由于C和(1 / λ)正相关，结合6.4.2节对λ的分析有： ? ?
1K50发布于 2018-04-04 - 来自专栏全栈程序员必看
网络流量统计技术
，无法满足对网络进行更细致的管理，需要一种新技术来更好的支持网络流量统计。 NetStream技术是一种基于网络流信息的统计技术，可以对网络中的业务流量情况进行统计和分析。在网络的接入层、汇聚层、核心层上，都可以通过部署NetStream。 网管人员可以根据这些信息判断网络的运行情况，尽早发现不合理的网络结构或是网络中的性能瓶颈，方便网管人员规划和分配网络资源。 Counter采样报文中的主要信息如表8-3所示。 表8-3 Counter采样报文中主要字段信息说明 字段内容 说明 Generic Interface Counters 通用接口统计信息，包括接口的基本信息，通用的接口流量统计。
3.4K10编辑于 2022-09-06 - 来自专栏Hadoop数据仓库
维度模型数据仓库（十三） —— 退化维度
退化维度 本篇讨论一种称为退化维度的技术。该技术减少维度的数量，简化维度数据仓库的模式。简单的模式比复杂的更容易理解，也有更好的查询性能。 当一个维度没有数据仓库需要的任何数据时就可以退化此维度。需要把退化维度的相关数据迁移到事实表中，然后删除退化的维度。 图（五）- 8-2 图（五）- 8-3 图（五）- 8-4 图（五）- 8-5 图（五）- 8-6 图（五）- 8-7 图（五）- 8-8 测试使用具有分配库房、出库、配送和收货里程碑的两个新订单。所以每个订单需要添加五行。清单（五）- 8-3里的脚本向源数据库里的sales_order表新增十行。 75) , (53, 2, 2, '2015-03-15', 'R', '2015-03-20', '2015-03-15', 1000, 10) ; COMMIT; 清单（五）- 8-
5.7K21编辑于 2022-12-02 - 来自专栏希里安
IP网段划分
在给公司规划网络使用的时候，免不了要进行网段划分，将网络划分成一个个的小网络，比如一个组、一个部门都可以通过划分子网，获得属于自己的网络，有利于安全性的提高，降低了网络交叉的复杂性，今天就来研究下是怎么个划分法 子网A类默认为255.0.0.0，B类默认子网掩码是255.255.0.0，C类网络子网掩码是255.255.255.0，子网掩码和ip地址进行逻辑“与”运算，就可以得到ip的网络地址，剩下的部分就是主机的地址 子网掩码可以让路由器知道ip地址的前几位是网络地址，后几位是主机地址，这样路由器就可以判断任意的ip地址，是否在同一个网段内，这样就可以正确的路由转发。 划分子网可以减少网络流量，提高网络性能和安全性，这里需要背下2的n次方（0-9），1、2、4、8、16、32、64、128、256、512，子网划分的越多，每个子网的主机就容纳的越少，因为不是每个网络都需要子网 ，可以很方便的计算： 例如： C类网络211.168.10.0划分5个子网 2^2<5<2^3,所以需要占用3位网络号，主机号为8-3=5 255.255.255.224 ，一个子网包含2^5-2主机就是
1.7K10编辑于 2023-10-30 - 来自专栏CSDNToQQCode
CSDN蓝桥杯算法题——题解Java版本——切面条
答案目标： 推导过程： 这个题应该找有几个节点，这个节点是干扰切断的关键。 这种题一般都会涉及2的次幂。 0折的时候，有0的节点，一刀分为了2条 1折的时候，有1个节点，一刀分为了3条，假如没有那个节点，应该是4条，所以 4 - 1 = 3 2折的时候，是在1折的基础上，本身已经有1个节点，然后再加上2个， 1 + 2 = 3个节点，一刀切开本身应该8条，所以8-3=5. 3折的时候，是在2折基础上，1 + 2 + 4 = 7个节点，一刀切开，本身应该16条，16-7=9条。 所以我们找出规律： n折的时候，节点数应该为 2的0次幂+......2的n-1次幂。也就是2的n次幂-1。所以10次的时候，有1024-1=1023个节点。 n折的时候本身应该有2的n+1次幂2048条。
37720编辑于 2023-02-16 - 来自专栏Python小屋
Python+matplotlib绘制三维图形5个精选案例
在绘制三维图形时，至少需要指定x、y、z三个坐标轴的数据，然后再根据不同的图形类型指定额外的参数设置图形的属性。 两个方向的步长，这决定了曲面上每个面片的大小；2）color用来指定面片的颜色；3）cmap用来指定面片的颜色映射表。 ) 其中常用的参数有：1）xs、ys、zs分别用来指定散点符号的x、y、z坐标，如果同时为标量则指定一个三点符号的坐标，如果同时为等长数组则指定一系列散点符号的坐标；2）s用来指定散点符号的大小，可以是标量或与 xs等长的数组；3）表8-3中这里没有提到的其他参数也适用于三维散点图。 、y方向的厚度和z方向的高度；3）color用来指定柱的表面颜色。
10.7K30发布于 2019-05-07
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