二分图最优匹配：对于二分图的每条边都有一个权（非负），要求一种完备匹配方案，使得所有匹配边的权和最大，记做最优完备匹配。（特殊的，当所有边的权为1时，就是最大完备匹配问题）解二分图最优匹配问题可用穷举的方法，但穷举的效率=n！，所以我们需要更加优秀的算法。先说一个定理：设M是一个带权完全二分图G的一个完备匹配，给每个顶点一个可行顶标(第i个x顶点的可行标用lx[i]表示，第j个y顶点的可行标用ly
KMP算法是一种改进的模式匹配算法，相比于朴素的模式匹配算法效率更高。下面讲解KMP算法的基本思想与实现。 先来看一下朴素模式匹配算法的基本思想与实现。 朴素模式匹配算法的基本思想是匹配过程中如果该位置相等，继续匹配各自的下一位，直至匹配完成，或者出现一位不匹配，如果该位置不相等，主串的匹配位置返回上次开始匹配位置的下一位，副串的匹配位置再次从头开始。实现程序如下： 主串s，副串t，如果
好家伙,学算法,这篇看完,如果没有学会KMP算法,麻烦给我点踩希望你能拿起纸和笔,一边阅读一边思考,看完这篇文章大概需要(20分钟的时间)我们学这个算法是为了解决串匹配的问题那什么是串匹配?举个例子:我要在"彭于晏吴彦祖"这段字符串中找到"吴彦祖"字符串这就是串匹配这两个算法太抽象了,我们直接做题吧题目如下:在A=“abcaaabaabaaac”中查找子串B=“aabaaa”，写出采用BF算法和K
A new Graph Game Time Limit: 8000/4000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 2360 Accepted Submission(s): 951
原创
2021-07-21 15:47:26
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啦啦啦！KM算法是通过给每个顶点一个标号（叫做顶标）来把求最大权匹配的问题转化为求完备匹配的问题的。设顶点Xi的顶标为A[i]，顶点Yi的顶标为B[i]，顶点Xi与Yj之间的边权为w[i,j]。在算法执行过程中的任一时刻，对于任一条边(i,j)， A[i]+B[j]>=w[i,j]始终成立。KM算法的正确性基于以下定理：* 若由二分图中所有满足A[i]+B[j]=w[i,
KMP匹配算法
KMP算法（Knuth–Morris–Pratt Algorithm）,Knuth就是高德纳。
KMP算法是从朴素匹配算法改进而来：就是穷搜匹配。朴素匹配算法：原串：ABCDE 模式串：ACD 1. 将原串和模式串左对齐，然后一位一位比较，直到有一个字符不匹配 2. 发现第二位的B和C不匹配，模式串右移一位 3. 重复这
二分图之匈牙利算法
今天也开始学习了下二分图匹配二分图匹配是网络流最大流的一种特殊情况。二分图形式类似于下图点分为了左右两部分，两部分之间的点有若干条线段相连，但在左部分或右部分之间的点没有线段相连。好比左边三位男员工，右边三位女员工，连线代表着他们之间互有好感233但现在我们需要一男一女一起搭配干活（不累嘛~）于是乎问题来了，最大能搭配几对互有好感的男
KM算法该算法是通过给每个顶点一个标号（叫做顶标）来把求最大权匹配的问题转化为求完备匹配的问题的。设顶点Xi的顶标为A[ i ]，顶点Yj的顶标为B[ j ]，顶点Xi与Yj之间的边权为w[i,j]。在算法执行过程中的任一时刻，对于任一条边(i,j)，A[ i ]+B[j]>=w[i,j]始终成立。 KM算法的正确性基于以下定理： 若由二分图中所有满足A[ i ]+B[j]=w[i,j
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2023-09-05 11:56:12
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K-means是聚类算法中的一种，由于其原理简单，实现方便，收敛速度快，在数据挖掘、模式识别等领域有着广泛的应用。本文先引出K-means的基础概念，比如：闵可夫斯基距离、曼哈顿距离、欧氏距离等；接着介绍K-means的原理，重点阐述了如何确定K值、如何选取初始中心点等；然后介绍K-means的Python实现、K-means的Sklearn实现、泰坦尼克号的聚类具体应用；最后对K-means进行
前言：分析体检数据希望不拘泥于Sklearn库中已有的聚类算法，想着改一下Kmeans算法。本着学习的目的，现在开始查看sklearn的源代码。希望能够写成一个通用的包。有必要先交代一下我使用的python版本：python3.9.2 环境：pycharm现在先学习学习Sklearn是如何写的～第一步：找到sklearn的源代码>>> import sys
>>>
题干： 粘贴不过来。。。题目大意： 500*500带权格子，每行每列要确定一个值，使row[
原创
2022-06-18 00:22:41
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Going HomeTime Limit: 1000MSMemory Limit: 65536KTotal Submissions: 20115Accepted: 10189DescriptionOn a grid map there are n little men and n houses. I...
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2015-11-12 22:12:00
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题干：On a grid map there are n little men and n houses. In each unit time, every little man can move one unit step, either horizontally, or v
原创
2022-06-15 10:10:16
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简介通过使用python语言实现KMeans算法，不使用sklearn标准库。 该实验中字母代表的含义如下：p:样本点维度n:样本点个数k:聚类中心个数实验要求使用KMeans算法根据5名同学的各项成绩将其分为3类。数据集数据存储格式为csv，本实验使用数据集如下：实验步骤引入需要的包 本实验只需要numpy和pandas两个包， 其中numpy用于数值计算，pandas用于读取数据。import
KMP算法1.普通比较算法首先我们先来了解普通的比较算法 从左到右一个一个匹配，先从第一位比较，能完全匹配则返回匹配位置，反之子串向右移动一位，继续匹配，直到匹配主串结束。 如下图： 根据以上可以得到以下代码（暴力匹配，逻辑简单）：/**
* 暴力破解法
* @param ts 主串
* @param ps 模式串
* @return 如果找到，返回在主串中第一个字符出现的下标，否则为-1
参考cz_xuyixuan的营员交流。 #include<bits/stdc++.h> #define fo(i, x, y) for(int i = x, _b = y; i <= _b; i ++) #define ff(i, x, y) for(int i = x, _b = y; i < _
原创
2023-05-09 19:35:38
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题干：传说在遥远的地方有一个非常富裕的村落,有一天,村长决定进行制度改革：重新分配房子。 这可是一件大事,关系到人民的住房问题啊
原创
2022-06-15 10:17:06
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KMP算法思想及其代码实现概念解释： KMP也是一种模式匹配算法，简单来说就是将子串与主串去匹配，查找子串是否存在与主串中。之前分析过得BF算法，虽然它也是一种简单常用的模式匹配算法，但我们可以发现，在BF算法中主串的每一个字符都要和子串第一位进行匹配，时间复杂度是O（m*n）,有很多重复的步骤，所以KMP算法算是简化了BF的步骤，利用之前判断过得信息，通过一个next数组，保存模式串中前后最长公
O(n^4)
算法#include <cstdio>#include <cstring>#include <algorithm>using namespac][N]; bool S[N], T[N]; void update()
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2023-04-07 13:33:42
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KMP是由 D.E.Knuth，J.H.Morris 和 V.R.Pratt提出的，用来在长字符串中找子串的算法。在不理解KMP的情况下，光看代码有点一头雾水，弄明白之后发现其实挺简单的，所以记录一下给自己加深理解。KMP算法主要分两步：第一步要计算样本字符串里每个字符前面重复字符串的长度信息，将该信息记录到一个与样本字符串一一对应的表里；第二步将被匹配的源字符串与样本字符串进行一对一匹配，当源字
