题目: 题目描述 N 个景区,任意两个景区之间有一条或多条双向的路来连接,现在 Mr.Zeng 想找一条旅游路线,这个路线从A点出发并且最后回到 A 点,假设经过的路线为 V1,V2,....VK,V1,那么必须满足 K>2,就是说至除了出发点以外至少要经过 2 个其他不同的景区,而且不能重复经过同一个景区.不存在这样的景区X:从 X 出发不到达其他景区马上回到 X.现在 Mr.Zeng 需要你帮他找一条这样的路线,并且长度越小越好. 输入格式 第一行包含两个正整数:景区个数 N (N<=10

文本主题模型之LDA(一) LDA基础 文本主题模型之LDA(二) LDA求解之Gibbs采样算法 文本主题模型之LDA(三) LDA求解之变分推断EM算法 本文是LDA主题模型的第三篇,读这一篇之前建议先读文本主题模型之LDA(一) LDA基础,同时由于使用了EM算法,如果你对EM算法不熟悉,建议先熟悉EM算法的主要思想.LDA的变分推断EM算法求解,应用于Spark MLlib和Scikit-learn的LDA算法实现,因此值得好好理解. 1. 变分推断EM算法求解LDA的思路 首先,回顾L

原文地址:转载:DSP6000图像位移与变形典型算法作者:Jane 李现路:DSP6000图像位移与变形典型算法 一.图像的平移算法 图像平移的数学表达式原理: 初始坐标为(x0,y0)的点经过平移(tx,ty)(以向右,向下为正方向)后,坐标变为(x1,y1).这两点之间的关系是x1=x0+tx,y1=y0+ty. 这样,平移后的图像上的每一点都可以在原图像中找到对应的点.例如,对于新图中的(0,0)像素,代入上面的议程组,可以求出对应原图中的点,可以直接将它的像素值同意设置为0或者255(对

一. 问题描述 已知n个人,分别以编号1,2,3,...,n表示,围坐在一张圆桌周围.从编号为k的人开始报数1,数到m的那个人出列:他的下一个人又从1开始报数,数到m的那个人又出列:依此规律重复下去,直到圆桌周围的人全部出列,求最后一个出列人的编号,可记为P(n,m,k),或记为P(n,m,k,s = 1),其中s为起始编号. 二. 递归求解 n(假设n值很大,而k.m值都很小)个人围成一圈,从k开始以m为步长报数,第k+m-1个人出列:于是转化为n-1个人围成一圈,从(k+m-1)+1开始以m

Evacuation Plan Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 3384   Accepted: 888   Special Judge Description The City has a number of municipal buildings and a number of fallout shelters that were build specially to hide municipal wo

求[(5+2√6)2^x+1 ] mod p 的值,其中 0 ≤ x < 232 , p 是个质数,p ≤ 46337 .(这里介绍的是一种暴力的做法) (5+2√6)2^n+1 = an + bn·√6 ----©, (5-2√6)2^n+1 = an - bn·√6 ; 所以(5+2√6)2^n+1 + (5-2√6)2^n+1 = 2an ; 因为5-2√6<1 , 所以[(5+2√6)2^x+1 ] = 2an - 1 ; 然后(5+2√6)2^x+1 = (5+2√6) ·(an-1

总的来说,信息爆炸,产生了信息过载.解决的方法主要有两类:检索和推荐.检索是主动的有目的的.意图明确,推荐是非主动的.意图不明确. 推荐方面最经典的,就是协同过滤推荐了.我博客这里有两篇,一篇偏理论,一篇讲ALS实战. <协同过滤 CF & ALS 及在Spark上的实现> <协同过滤 & Spark机器学习实战> 其他的还有一些典型推荐的算法,如下: 典型推荐特征,如下: 典型推荐系统框架,如下:

作为支持向量机系列的基本篇的最后一篇文章,我在这里打算简单地介绍一下用于优化 dual 问题的 Sequential Minimal Optimization (SMO) 方法.确确实实只是简单介绍一下,原因主要有两个:第一这类优化算法,特别是牵涉到实现细节的时候,干巴巴地讲算法不太好玩,有时候讲出来每个人实现得结果还不一样,提一下方法,再结合实际的实现代码的话,应该会更加明了,而且也能看出理论和实践之间的差别:另外(其实这个是主要原因)我自己对这一块也确实不太懂. . 先回忆一下我们之前得出的

原文地址http://jncumter.blog.51cto.com/812546/243961   图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤.去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割.边缘检测等.图像信号在产生.传输过程中都可能会受到噪声的污染,一般数字图像系统中的常见噪声主要有:高斯噪声(主要由阻性元器件内部产生).椒盐噪声(主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声)等: 目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种: 均值滤波算法:也称线性滤波,主要思想

1. 迷宫问题求解 #include <stdio.h> #define m 8 //迷宫内有8列 #define n 8 //迷宫内有8行 #define MAXSIZE 100//栈尺寸最大为100 int maze[m+2][n+2]= //迷宫情况,见书P50页图3.4, 1代表不可走,0代表可走 { {1,1,1,1,1,1,1,1,1,1}, {1,0,0,1,0,0,0,1,0,1}, {1,0,0,1,0,0,0,1,0,1}, {1,0,0,0,0,1,1,0,0,1}, {

这也是我们聚会时常常做的游戏之一. 算法思路: 此处我使用循环链表模拟人围城一圈,每一个结点代表一个人.链表是一个有序链表,链表结点数据域是一个整型,代表人的序号.出局等同于链表删除元素,每次出局后重新从1k开始数.知道剩下最后一个.最后一个的判定是:while((p->num)!=(p->next->num)).循环跳出,就是到最后一个人. 算法代码如下: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define NUM 5

x = A\B; x = mldivide(A, B); matlab 在这里的求解与严格的数学意义是不同的, 如果 A 接近奇异,matlab 仍会给出合理的结果,但也会提示警告信息: 如果 A 为方阵,如果解存在的话,x = A\B 的解就是 Ax=B(代入就会成立) 如果 A 不为方阵,返回的是 Ax=B 的最小二乘解: 1. A 和 B 是 full 型矩阵(一般的矩阵) 2. A 为 sparse 型矩阵

Kosaraju算法解析: 求解图的强连通分量 欢迎探讨,如有错误敬请指正 如需转载,请注明出处 http://www.cnblogs.com/nullzx/ 1. 定义 连通分量:在无向图中,即为连通子图. 上图中,总共有四个连通分量.顶点A.B.C.D构成了一个连通分量,顶点E构成了一个连通分量,顶点F,G和H,I分别构成了两个连通分量. 强连通分量:有向图中,尽可能多的若干顶点组成的子图中,这些顶点都是相互可到达的,则这些顶点成为一个强连通分量. 上图中有三个强连通分量,分别是a.b.e以

1. 简介 目前商业化的PCB仿真软件主要有: Cadence公司的Sigrity.Ansys公司的SIwave/HFSS.CST公司的CST.Mentor公司的HyperLynx.Polor公司的Si9000等.不同的仿真软件所使用的电磁场求解器各不一样,但是可以大致分为几类: 按仿真维度分: 2D.2.5D.3D 按逼近类型分: 静态.准静态.TEM波.全波 下表中列出了各种电磁场求解器的特点以及适用的结构和场合. 维度 逼近类型 适合结构 应用场合 特点 2D 准静态 横截面在长度方向无变

精确覆盖问题的定义:给定一个由0-1组成的矩阵,是否能找到一个行的集合,使得集合中每一列都恰好包含一个1 例如:如下的矩阵 就包含了这样一个集合(第1.4.5行) 如何利用给定的矩阵求出相应的行的集合呢?我们采用回溯法 矩阵1: 先假定选择第1行,如下所示: 如上图中所示,红色的那行是选中的一行,这一行中有3个1,分别是第3.5.6列. 由于这3列已经包含了1,故,把这三列往下标示,图中的蓝色部分.蓝色部分包含3个1,分别在2行中,把这2行用紫色标示出来 根据定义,同一列的1只能有1个,故紫色的

基线介绍 基线为历史数据统计而成的数据,具有参考价值,并利用基线数据与当前值的对比,通过一定的报警机制,形成实时监控架构.SQL Server计数器采用同比和环比两种方式. 同比:可以计算未来一周的基线数据,取近八周同一天同一时刻的均值. /****************************** 功能描述:<同比基线算法> * 创建者:<HuangCH〉 * 创建日期:<2014-11-05> * 备注说明:<每天执行一次> ########## Chang

在前一篇文章中,我们给出了感知器和逻辑回归的求解,还将SVM算法的求解推导到了最后一步,在这篇文章里面,我们将给出最后一步的求解.也就是我们接下来要介绍的序列最小最优化算法. 序列最小最优化算法(SMO): 首先回顾一下.我们使用广义拉格朗日函数,将目标函数和限制条件写到一起,然后证明了原始问题能够转化成对偶问题来求解.并且使用KKT条件将对偶问题化简,得到下面的问题(以非线性可分SVM的研究问题作为例子,求解): $\max \limits_{a} \ -\frac{1}{2}\sum_{i=

文本主题模型之LDA(一) LDA基础 文本主题模型之LDA(二) LDA求解之Gibbs采样算法 文本主题模型之LDA(三) LDA求解之变分推断EM算法(TODO) 本文是LDA主题模型的第二篇,读这一篇之前建议先读文本主题模型之LDA(一) LDA基础,同时由于使用了基于MCMC的Gibbs采样算法,如果你对MCMC和Gibbs采样不熟悉,建议阅读之前写的MCMC系列MCMC(四)Gibbs采样. 1. Gibbs采样算法求解LDA的思路 首先,回顾LDA的模型图如下: 在Gibbs采样算

问题的提出:如下图,用13块俄罗斯方块覆盖8*8的正方形.如何用计算机求解? 解决这类问题的方法不一而足,然而核心思想都是穷举法,不同的方法仅仅是对穷举法进行了优化 用13块不同形状的俄罗斯方块(每个方块只能使用一次)覆盖住棋盘,很容易就想到这是“精确覆盖问题”(13个俄罗斯方块完全覆盖住8*8的正方形).而舞蹈链算法(Dancing Links)是比较好求解“精确覆盖问题”的算法,因为该算法在穷举的过程中,不再额外增加空间负担,状态的回溯也比较方便,能快捷的排除无效的穷举过程.有关舞蹈链算法(

1 EM算法的引入1.1 EM算法1.2 EM算法的导出2 EM算法的收敛性3EM算法在高斯混合模型的应用3.1 高斯混合模型Gaussian misture model3.2 GMM中参数估计的EM算法4 EM推广4.1 F函数的极大-极大算法 期望极大值算法(expectation maximizition algorithm,EM).是一种迭代算法,1977年由Dempster总结提出,用于含有隐变量(hidden variable)的概率模型参数的极大似然估计或极大后验估计.EM算法分为

DAG是公认的下一代区块链的标志.本文从算法基础去研究分析DAG算法,以及它是如何运用到区块链中,解决了当前区块链的哪些问题. 关键字:DAG,有向无环图,算法,背包,深度优先搜索,栈,BlockChain,区块链 图 图是数据结构中最为复杂的一种,我在上大学的时候,图的这一章会被老师划到考试范围之外,作为我们的课后兴趣部分.但实际上,图在信息化社会中的应用非常广泛.图主要包括: 无向图,结点的简单连接 有向图,连接有方向性 加权图,连接带有权值 加权有向图,连接既有方向性,又带有权值 图是由一