一、双向广搜 190. 字串变换 #include <iostream> #include <cstring> #include <algorithm> #include <unordered_map> #include <queue> using namespace std; const int N = 6; int n; string a[N],b[N]; int extend(queue<string>&q,uno
最短路径Ⅰ 前置知识——图 在学习最短路径前，先要了解图。 图的定义：图(Graph)是由顶点的有穷非空集合\(V( G )\)和顶点之间边的集合\(E ( G )\)组成，通常表示为: \(G = ( V , E )\)，其中，\(G\) 表示个图，\(V\)是图\(G\)中顶点的集合，\(E\)是图\(G\) 中边的集合。若V = {$ v_1 , v_2 , .
题目描述 题目链接 题目思路 A*算法：终点第一次从终点弹出时，一定是最小值 估价函数：从当前点到终点的最短距离，估计距离<=真实距离（在终点跑一遍dijkstra算法即可） 终点弹第几次就是第几短路 题目代码 #include <iostream> #include <cstring> #include <algorithm> #include <queue>
最短路算法是图论算法中的一个十分经典的问题，它是求在一个图中，若每条边都有一个数值（权值，可以是长度、成本、时间……），则找出两节点之间（或者多个点到一个点）经过边权值之和最少的一条路径。 最短路算法的分类如下图所示： 其中，Bellman-Ford算法
今天讲的这两个算法是Bellman-Ford算法和SPFA算法。 Bellman-Ford算法主要适合求有边数限制的最短路，即路径上最多经过k条边的最短路。该算法效率较低，但代码复杂度小。它的原理是连续进行松弛，在每次松弛时把每条边都更新一下。若在 n-1 次松弛后还能更新，则
题目描述 题目链接 解决思路 启发函数：只需要搜索非常少的状态，就可以搜到从起点到终点的最短路径 估价函数：当前状态中每个数与它的目标位置的曼哈顿距离之和 A*算法 优先级为：从起点到当前点的真实距离 + 从当前点到终点的估计距离 题目代码 #include <iostream> #include <cstri
[USACO08JAN]Telephone Lines S 题目描述 Farmer John wants to set up a telephone line at his farm. Unfortunately, the phone company is uncooperative, so he needs to pay for some of the cables required to connect his farm to the phone system. There are N (1 ≤ N
目录配置前端代理地址通过IDEA启动前端打包成dist文件用于部署 配置前端代理地址 通过IDEA启动前端 打包成dist文件用于部署
原文地址 slides GitHub 代码 本文发表于 2021 ICML，提出了一个新颖的神经网络计算方式：对于网络中的每个神经元，不采用传统的线性转换+非线性激活函数的方式，而是计算输入与参数之间的 \(\ell_{\infty}\)-distance，作者将其称为 \(\ell_{\infty}\)-dist net，网络中的神经元称为 \(\ell_
引用文献链接： 最短路 - OI Wiki (oi-wiki.org) 链式前向星 优先队列的使用方法（自定义排序） 最短路 - Bulbul 最短路 - SugarT 最短路题单： 最短路分类及时间复杂度： 松弛操作： 以下为官方解释（非人话解释）： 以下为人话解释 Floyd算法 是用来求任意两个结点之间的最短
营救 这个题的大概意思：n个小区，m条路，每个路有一个拥挤值，从s到t，使拥挤值最大值的最小是多少 第一种解法 堆优化版dijkstra 将判断条件改一下就行 点击查看代码 #include <iostream> #include <queue> using namespace std; const int N = 1e4+10,M = 4e4+10; int h[N],ne[M],e[M]
题目链接 题目描述 见题目链接！ 解题思路 将每一种魔板看作一个点，从初始状态12345678搜到目标状态 用unordered_map进行哈希，如：<String, int> ==> <"21345678", 2>，指从初始状态到目前状态需要操作多少次 因为还要输出进行的操作序列，如<String, pair<char, String>> ==> <"X", <'
例题链接 Dijkstra算法是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法，解决的是有权图中最短路径问题。其主要特点是从起始点开始，采用贪心算法的策略，每次遍历到始点距离最近且未访问过的顶点的邻接节点，直到扩展到终点为止 具体流程： 代码实现： #include<iostream> #include<cstdio> #includ
路由router：是由vue官方提供的用于实现组件跳转的插件。基于vue。 1.路由插件的引用。 离线引用： 下载js文件：v4.x: https://unpkg.com/vue-router@4.1.2/dist/vue-router.global.js v3.x: https://unpkg.com/vue-router@3.1.2/dist/vue-router.js <!DOCT
安装 7z { "scripts": { "start": "electron .", "pack": "electron-builder --dir", "7z": "7z a ./dist/%npm_package_name%_%npm_package_version%.zip ./dist/win-unpacked/*", &
宽度优先搜索和深度优先搜索的区别是，宽度优先要先让当前点横向到达所有可以一步到达的点，判断在这些点中是否有自己需要的终点（注意别重复走，要去重），如果有就停下来，这样可以找出最短路径，如果没有就将这些点放入队列中用于下一次的更新，也就是说每一次都是从一个点开始走到尽可能多的点
每天都要开心哦~~~ 今天来个双语文档 先放出来官方文档 https://www.npmjs.com/package/copyfiles 先来说一下npm 执行的方式 1.首先，进入项目目录，下载依赖，添加到dev依赖 1.First, Go to your application project, Install copyfiles dependency with the below command Note:
题目描述 [USACO08JAN]Telephone Lines S 题目描述 Farmer John wants to set up a telephone line at his farm. Unfortunately, the phone company is uncooperative, so he needs to pay for some of the cables required to connect his farm to the phone system. There are
1. vue项目打包 1.1 在终端输入打包命令，进行打包 npm run build 打包后会生成文件夹dist 1.2 把打包好的文件移动到/opt/下面 sudo mv dist/ /opt/ 2. 开始配置NGINX 2.1 进入到配置目录下 cd /etc/nginx//sites-enabled/ 2.2 使用vim打开default文件进行配
import numpy as np res = np.load('D:\\python_test\\sekiguchi_bss_bd\\src\\ss_dr_eval\\' 'src_2_rt60_610ms_mic_space_8cm_dist_1&2m_min_degree_15_AR_FastMNMF.npy') np.savetxt('D:\\python_test\\sekigu
1、如果是vue 运行npm run build 如果是nuxt 运行 npm run generate 打包dist 到根目录 2、在linux安装nginx进行映射 3、nginx.conf配置 server { listen 8099; #listen somename:8080; server_name localhost;
基于springboot+vue的前后端分离后项目部署方案 在传统模式下，项目部署只可能是后端开发人员的事，与前端开发人员没有什么关系。而前后端分离后，可能会有些许改变。 常见的部署方案如下： 一、前后端一起部署，前端打包成静态文件，拷贝到后端项目中，然后部署后端项目。 二、前后端分开部署，
jenkins发布拷贝不了文件到远程 好久没写这个专题了~~~~ 今天部署一个工单系统的时候，架构前后端分离：前端nginx代理的静态目录（npm编译），后端一个war包（跑在tomcat里面） 简单介绍下这个项目结构，前后端代码用的是同一个gitlab地址，所以需要用不同目录来区分前
《问题一：通过边权的转化自动建立起图的结构》 1 920. 最优乘车 2 3 H 城是一个旅游胜地，每年都有成千上万的人前来观光。 4 5 为方便游客，巴士公司在各个旅游景点及宾馆，饭店等地都设置了巴士站并开通了一些单程巴士线路。 6 7 每条单程巴士线路从某个巴士站出发，依次途经
聚类(Clustering)是按照某个特定标准(如距离)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。也即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同类数据尽量分离。 1.K-Means聚类鸢尾花数据 from sklearn.d
