原理参考论文 代码已提交到git(https://github.com/YYRise/find_path/blob/master/jps.py)

class Graph: def __init__(self): self.V = [] class Vertex: def __init__(self, x): self.key = x self.color = 'white' self.d = 10000 self.f = 10000 self.pi = None self.adj = [] self.next = None class Solution: def Dfs(self, G): for u in G.V: u.color =

现在你总共有 numCourses 门课需要选,记为 0 到 numCourses - 1.给你一个数组 prerequisites ,其中 prerequisites[i] = [ai, bi] ,表示在选修课程 ai 前 必须 先选修 bi . 例如,想要学习课程 0 ,你需要先完成课程 1 ,我们用一个匹配来表示:[0,1] . 返回你为了学完所有课程所安排的学习顺序.可能会有多个正确的顺序,你只要返回 任意一种 就可以了.如果不可能完成所有课程,返回 一个空数组 . 示例 1: 输入:n

如何自行搭建一个威胁感知大脑 SIEM?| 硬创公开课 本文作者:谢幺 2017-03-10 10:09 专题:硬创公开课 导语:十年安全产品经验的百度安全专家兜哥,手把手教你用开源项目搭建SIEM安全系统. 近年来态势感知.威胁情报等等新词不断出现,其实万变不离其宗,它们都是利用已知的数据来判断风险,甚至预知未发生的威胁.这如同一个老练的探险者孤身穿行在原始丛林,他能轻巧自然地避开蛇虫鼠蚁,用脚印来预知猛兽的威胁.这一切都依赖于他那颗善于思考,经验丰富的大脑. 在网络安全的原始森林里,SIEM

https://www.freebuf.com/special/127172.html https://www.freebuf.com/special/127264.html https://www.freebuf.com/articles/network/127988.html 前言 SIEM(security information and event management),顾名思义就是针对安全信息和事件的管理系统,针对大多数企业是不便宜的安全系统,本文结合作者的经验介绍下如何使用开源软件

发现自己并没有真的理解拓扑排序和多重继承,再次学习了下 拓扑排序要满足如下两个条件 每个顶点出现且只出现一次. 若A在序列中排在B的前面,则在图中不存在从B到A的路径. 拓扑排序算法 任何无回路的顶点活动网(AOV网)N都可以做出拓扑序列: 从N中选出一个入度为0的顶点作为序列的下一顶点. 从N网中删除所选顶点及其所有的出边. 反复执行上面两个步骤,知道已经选出了图中的所有顶点,或者再也找不到入度为非0的顶点时算法结束. 如果剩下入度非0的顶点,就说明N中有回路,不存在拓扑排序. 存在回路,意味

python自定义mininet拓扑 前言 闲来无聊,想到很早之前都是用GUI来自定义拓扑,这次用python来自定义一下(以前留下的苦果) 转自Mininet 自定义网络拓扑 过程相对简单 实现过程 三个函数 增加主机 addHost('hostname') 增加交换机 addSwitch('switchname') 增加链路 addLink(node1,node2,node1_port,node2_port) 那我们就建一个哑铃型拓扑吧 from mininet.topo import To

      python代码创建拓扑: from mininet.net importMininet net =Mininet() # Creating nodes in the network. c0 = net.addController() //创建一个控制器 h0 = net.addHost('h0') //创建一台主机 s0 = net.addSwitch('s0') //创建一台交换机 h1 = net.addHost('h1') # Creating links between n

硬件:XENA Valkyrie 或 Vantage主机,测试板卡不限,本方法适用于其100M~400G所有速率端口 环境配置:Python 3 实现功能: 1.控制流量仪进行流量测试,预定配置的流量发送,报文统计,丢包率,延迟等信息的统计 2.单个Python脚本配合不同的JSON对象文件,来实现不同端口数量,不同拓扑模型下的流量测试 3.在发包测试前及运行过程中都对发包端口的链路状态进行监控100M/1G/2.5G/5G/10G 4.嵌入ARP探测,获取DUT的MAC信息,并记录在测试日志中

利用Python脚本完成如下图所示的一个Fat-tree型的拓扑(交换机和主机名需与图中一致,即s1~s6,h1~h8) 参考资料 修改代码如下: from mininet.topo import Topo from mininet.net import Mininet from mininet.node import RemoteController,CPULimitedHost from mininet.link import TCLink from mininet.util import

Graph Search and Connectivity Generic Graph Search Goals 1. find everything findable 2. don't explore anything twice Generic Algorithm (given graph G, vertex S) --- initialize S explored (all others unexplored) --- while possible: --- choose an edge(

selenium 最开始我碰到SE,是上学期期末,我们那个商务小组做田野调查时发的问卷的事情.当时在问卷星上发了个问卷,但是当时我对另外几个组员的做法颇有微词,又恰好开始学一些软件知识了,就想恶作剧(一方面是小小地报复下他们,另一方面也是为了让做数据分析的自己分析起来更方便).当时就是用了SE操作浏览器刷了一波问卷,知道页面出现了验证码不让我再刷.虽然最终没想到问卷星还会统计每张问卷的完成时间导致最终的报表有一堆问卷两三秒就完成了,不知道被组员看出破绽没有,不过就刷问卷而言是顺利结束了.之后再深

本文章适合黄金段位的LOL大神,同样更适合出门在外没有导航,就找不到家的孩子. 在英雄联盟之中,当你和你的队友都苦苦修炼到十八级的时候,仍然与敌方阵营不分胜负,就在你刚买好装备已经神装的时候,你看见信息框中一条队友的消息:“大龙集合”,这个时候你鼠标移到大龙处,轻点右键,然后你就像一个吃瓜群众一样盯着你的英雄,看他走进野区小路,因为你买了日炎斗篷,路过三狼的时候三狼还追着你咬了几口,你的英雄也没有去理会,三狼可算是出了一口气,牛逼坏了!然后你还顺路采了几个蘑菇,因烫到了蓝buff被蓝buff追杀

[Numpy] 先感叹下最近挖坑越来越多了.. 最近想不自量力地挑战下ML甚至DL.然而我也知道对于我这种半路出家,大学数学也只学了两个学期,只学了点最基本的高数还都忘光了的渣滓来说,难度估计有点大..总之尽力而为吧.在正式接触ML的算法之前,Numpy是一个必须知道的Python库.其中有很多关于线代的类和方法可以直接用. 当然Numpy不是内建的库,但是pip install numpy一下也很简单. ■ 方法罗列 我也不知道怎么开始写好,按书上的教程,罗列下提到的方法吧..书上代码一个大前

拓扑排序是对有向无环图的一种排序,满足例如以下两个条件: 1.每一个顶点出现且仅仅出现一次. 2.若A在序列中排在B的前面.则在图中不存在从B到A的路径. 如上的无环有向图,v表示顶点:v=['a','b','c','d','e'].e表示有向边:e=[('a','b'),('a','d'),('b','c'),('d','c'),('d','e'),('e','c')].代码例如以下: def indegree0(v,e): if v==[]: return None tmp=v[:] for

在计算机科学领域中,有向图的拓扑排序是其顶点的先行排序,对于每个从顶点u到顶点v的有向边uv,在排序的结果中u都在v之前. 如果图是有向无环图,则拓扑排序是可能的(为什么不说一定呢?) 任何DAG具有至少一个拓扑排序,并且这些已知算法用于在线性时间内构建任何DAG的拓扑排序 图论:是组合数学的一个分支,它和其他分支比如:群论.拓扑学.矩阵论有着密切的关系.图是图论的主要研究对象.图是由若干给定的顶点以及连接两定点的变构成的图形,这些图形通常用来描述某些事物间的某种特定关系.顶点用于代表事物,而顶

日期:2020.01.29 博客期:137 星期三 [本博客的代码如若要使用,请在下方评论区留言,之后再用(就是跟我说一声)] 所有相关跳转: a.[简单准备] b.[云图制作+数据导入] c.[拓扑数据](本期博客) d.[数据修复] e.[解释修复+热词引用] f.[JSP演示+页面跳转] g.[热词分类+目录生成] h.[热词关系图+报告生成] i . [App制作] 嗯,先声明一下 “拓扑数据”的意思,应老师需求,我们需要将热词的解释.引用等数据从百科网站中爬取下来,之后将统一的热词数据

概念 很多问题都可转化为图, 利用图算法解决 例如早餐吃薄煎饼的过程 制作松饼的难点在于知道先做哪一步.从图7-18可知,可以首先加热平底锅或者混合原材料.我们借助拓扑排序这种图算法来确定制作松饼的步骤. 从工作流程图得到工作次序排列的算法,称为"拓扑排序" 拓扑排序处理一个DAG(向无环图), 输出顶点的线性序列使得两个顶点v,w,如果G中有(v,w)边,在线性序列中v就出现在w之前. 拓扑排序广泛应用在依赖事件的排期上,还可以用在项目管理. 数据库查询优化和矩阵乘法的次序优化上 算

面 Must Not Have Gaps (Area) | Must Not Overlap (Area) 面面 | Must Be Covered By Feature Class Of (Area-Area) | Must Cover Each Other (Area-Area) | Must Be Covered By (Area-Area) | Must Not Overlap With (Area-Area) 线面 | Must Be Covered By Boundary Of (L

概要 我的上一篇写遗传算法解决排序问题,当中思想借鉴了遗传算法解决TSP问题,本质上可以认为这是一类问题,就是这样认为:寻找到一个序列X,使F(X)最大. 详解介绍 排序问题:寻找一个序列,使得这个序列的逆序对的倒数最大. TSP问题:寻找一个序列,使得这个序列的总路径长的倒数最大. 这两个问题有一个共同的特点是,所有的节点都要用上,而使用遗传算法解决排序问题(每一个格子可以认为是一个节点),是需要从众多的节点之中寻找到某些节点构成一个序列X. 序列X必须满足的条件是: 相邻节点直接邻接 无重复