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搜索资源列表

  1. ACM算法模版大集合

  2. 一大堆模版 自己可以下来参考 应该有200个以上吧 自己下来看看 其中一个目录 图论 路径问题 0/1边权最短路径 BFS 非负边权最短路径（Dijkstra） 可以用Dijkstra解决问题的特征 负边权最短路径 Bellman-Ford Bellman-Ford的Yen-氏优化 差分约束系统 Floyd 广义路径问题 传递闭包 极小极大距离 / 极大极小距离 Euler Path / Tour 圈套圈算法 混合图的 Euler Path / Tour Hamilton Path / Tou

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-10-15
    • 文件大小：922kb
    • 提供者：jordankan

  1. ACM算法模板大集合

  2. 其中一个目录 图论 路径问题 0/1边权最短路径 BFS 非负边权最短路径（Dijkstra） 可以用Dijkstra解决问题的特征 负边权最短路径 Bellman-Ford Bellman-Ford的Yen-氏优化 差分约束系统 Floyd 广义路径问题 传递闭包 极小极大距离 / 极大极小距离 Euler Path / Tour 圈套圈算法 混合图的 Euler Path / Tour Hamilton Path / Tour 特殊图的Hamilton Path / Tour 构造 生成树

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-04-19
    • 文件大小：922kb
    • 提供者：yiyemu

  1. 软件工程-理论与实践(许家珆)习题答案

  2. 习 题 答 案 习题一答案 一、选择题 1. 软件的主要特性是(A B C)。 A) 无形 B) 高成本 C) 包括程序和文档 　　D) 可独立构成计算机系统 2. 软件工程三要素是(C D)。 A) 技术、方法和工具　 B) 方法、工具和过程　 C) 方法、对象和类　 D) 过程、模型、方法 3. 包含风险分析的软件工程模型是(A)。 A) 螺旋模型 B) 瀑布模型 C) 增量模型 D) 喷泉模型 4. 软件工程的主要目标是(C)。 A) 软件需求 　B) 软件设计　 C) 风险分析 　D)

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2011-01-12
    • 文件大小：296kb
    • 提供者：fengjliang2009

  1. 数据结构（C语言版）\Java数据结构和算

  2. 第1章 基本概念 1.1 概观：系统生命周期 1.2 指针和动态存储分配 1.3 算法形式规范 1.4 数据抽象 1.5 性能分析 1.6 性能度量 1.7 参考文献和选读材料 第2章 数组和结构 2.1 数组 2.2 数组的动态存储分配 2.3 结构体和联合体 2.4 多项式 2.5 稀松矩阵 2.6 多维数组的表示 2.7 字符串 2.8 参考文献和选读材料 2.9 补充习题 第3章 栈与队列 3.1 栈 .3.2 动态栈 3.3 队列 3.4 动态循环队列 3.5 迷宫问题 3.6 表达

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2012-12-19
    • 文件大小：25mb
    • 提供者：fighter_5210

  1. 《WPF揭秘》

  2. 1.1 回顾过去 2 1.2 步入WPF 3 1.3 作为.NET Framework 的组成部分 7 1.3.1 为托管代码而设计 8 1.3.2 强调声明式描述 8 1.4 小结 9 第2 章 XAML 揭秘 10 7 2.1 XAML 定义 11 2.2 元素和特性 11 2.3 命名空间 12 2.4 属性元素 14 2.5 类型转换器 15 2.6 标记扩展 16 2.7 对象元素的子元素 18 2.7.1 内容属性 18 2.7.2 集合项 19 2.7.3 更多类型转换 20 2

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2013-05-07
    • 文件大小：31mb
    • 提供者：anubis1986

  1. 并查集C/C++代码实现

  2. 按照算法导论的描述的并查集，集合并操作O（1），查找操作O(lgn)的复杂度。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2008-09-11
    • 文件大小：466byte
    • 提供者：huang1196

  1. C++开源算法库OpenSAL1.1(Open Standardized Algorithm Library) ——静态链接库

  2. OpenSAL1.1 包含了算法导论中所有数据结构和算法以及其他内容，本资源为该算法库的静态链接库 内容如下（*号表示1.1版本新增内容）： 数据结构：一般堆、二项堆、斐波那契堆、红黑树、通用散列（采用全域散列和完全散列技术）、不相交集合、任意维数组、高维对称数组。 图论算法（兼容有向图，无向图）：广度和深度优先遍历、确定图是否存在回路、拓扑排序、强连通分支、欧拉环（欧拉路径）、最小生成树（Kruskal、Prim）、单源最短路径（3种）、每对顶点间最短路径（2种）、最大流（2种）等等。 代数

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-03-01
    • 文件大小：680kb
    • 提供者：lmtc15173241052

  1. C++开源算法库OpenSAL1.1(Open Standardized Algorithm Library)——动态链接库

  2. OpenSAL1.1 包含了算法导论中所有数据结构和算法以及其他内容，本资源为该算法库的动态链接库 内容如下（*号表示1.1版本新增内容）： 数据结构：一般堆、二项堆、斐波那契堆、红黑树、通用散列（采用全域散列和完全散列技术）、不相交集合、任意维数组、高维对称数组。 图论算法（兼容有向图，无向图）：广度和深度优先遍历、确定图是否存在回路、拓扑排序、强连通分支、欧拉环（欧拉路径）、最小生成树（Kruskal、Prim）、单源最短路径（3种）、每对顶点间最短路径（2种）、最大流（2种）等等。 代数

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-03-01
    • 文件大小：683kb
    • 提供者：lmtc15173241052

  1. 用于不相交集合结构

  2. 算法导论上的算法，用于不相交集合数据结构，按秩合并，路径压缩

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2014-12-20
    • 文件大小：1kb
    • 提供者：kkewwei

  1. 数据结构的有关二叉树的定义

  2. 二叉树(binary的tree)由结点(node)的有限集合组成,这个集合或者为空(empty),或者由一个根结点(root)以及两棵不相交的二叉树组成,这两棵二叉树分别称作这个根的左子树(left subtree)和右子树(right subtree)。这两棵子树的根称为此二叉树根结点的子结点(children)。从一个结点到它的两个子结点都有边(edge)相连,这个结点称为它的子结点的父结点(parent)。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-01-05
    • 文件大小：934kb
    • 提供者：yujianrong

  1. 并查集并查集是一种树型的数据结构，用于处理一些不相交集合的合并问题。.ppt

  2. 并查集是一种树型的数据结构，用于处理一些不相交集合的合并问题。 并查集的主要操作有 1－合并两个不相交集合 2－判断两个元素是否属于同一个集合 3－路径压缩

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-02-22
    • 文件大小：289kb
    • 提供者：sfz11071125

  1. 数据结构与算法之并查集(不相交集合)

  2. 并查集是一种挺高效的数据结构。实现简单，只是所有元素统一遵从一个规律所以让办事情的效率高效起来。这篇文章主要介绍了数据结构与算法——并查集(不相交集合),需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-08-25
    • 文件大小：528kb
    • 提供者：weixin_38739900

  1. 聚类算法在数据挖掘中的应用

  2. 聚类在数据挖掘、模式识别等许多领域有着重要的应用提出了一种新颖的聚类算法:一种基于最大不相含核心点集的聚类算法LSNCCP，在密度定义的基础上 ,考察核心点之间的距离关系 ,定义相含、相交、相离这 3 种核心点之间的关系 ,最后找出一个最大不相含核心点集 ,在此基础上进行聚类 ,并且找到解决丢失点问题的快速方法该最大不相含核心点集只是全部核心点集合的一个很小的子集 ,因此有效地缩减了同类算法中搜寻核心点的时间理论和实验上证明了这种算法的可行性和优越性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-11-02
    • 文件大小：73kb
    • 提供者：acd007

  1. Princeton-Projects:普林斯顿大学算法1和2的编程任务-源码

  2. 普林斯顿项目 普林斯顿大学主持的算法1和2的编程任务 作者：大二CS学生杨达恩 渗滤：确定NxM矩阵是否渗滤（具有从上到下的路径），并通过蒙特卡洛模拟计算渗滤阈值-使用不相交的集合数据结构和加权联合查找wihout路径压缩-顶部和底部虚拟节点，用于在检查是否存在连接时将运行时间从O（N ^ 2）减少到O（1）-源文件：Percolation.java PercolationStats.java PercolationVisualizer.java 共线点：给定具有不同点的图，确定哪些点形成4点

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：46mb
    • 提供者：weixin_42127020

  1. 如此蓝色的算法：学你妹，太难了-源码

  2. 如此蓝色的算法 学你妹，太难了 union_find_map和union_find_point是自己看了一半以为懂完了，扣脑壳扣出来的代码 quick_find，quick_union和weighted_union是看了别人的，一体了一下下而已:) 不相交的数据结构：是几个不相交的集合，对他们进行union和find。所以又叫他union-find。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：170kb
    • 提供者：weixin_42131352

  1. PAA:海量数据上一种有效的近似聚集查询算法

  2. 聚集查询是一种常用但是耗时的数据库操作.相对于准确查询,以少得多的响应时间向用户返回满足置信区间的近似结果通常是一种更好的选择.现有的近似查询方法无法在海量数据上高效地处理满足任意精度的近似聚集查询.提出一种新的算法PAA(partition-based approximate aggregation)来有效处理满足任意置信区间的近似聚集.维属性的数据空间被划分为同样大小的空间区域,每个分片维护着维属性落入对应空间区域的元组.PAA算法维护表的随机样本RS,其执行包括两个阶段.在阶段1,如果利用

  3. 所属分类：其它

  1. pandas求两个表格不相交的集合方法

  2. Hi，好久不见，我还是那颗翻滚的老鼠屎。处理数据时想求两个表格求不相交的部分，或许是对知识的匮乏限制了我的想象力，并未找到直接求的方法，在这里介绍老鼠屎技己使用的方法，希望对读者会有帮助。 阴影部分为所要求的部分（但是前提是A、B两个集合都是无重复内容的集合） 首先先造两个DataFrame来做示例。 import pandas as pd a0={number:range(10),letter:[a,a,b,b,c,f,f,e,h,w]} a=pd.DataFrame(a0) b0={nu

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：66kb
    • 提供者：weixin_38752830

  1. python数据结构树和二叉树简介

  2. 一、树的定义 树形结构是一类重要的非线性结构。树形结构是结点之间有分支，并具有层次关系的结构。它非常类似于自然界中的树。树的递归定义：树(Tree)是n(n≥0)个结点的有限集T，T为空时称为空树，否则它满足如下两个条件：(1)有且仅有一个特定的称为根(Root)的结点；(2)其余的结点可分为m(m≥0)个互不相交的子集Tl，T2，…，Tm，其中每个子集本身又是一棵树，并称其为根的子树(Subree)。 二、二叉树的定义 二叉树是由n（n≥0）个结点组成的有限集合、每个结点最多有两个子树的有序树

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：48kb
    • 提供者：weixin_38591223

  1. python学习笔记（二）之元组，集合，列表，字典的概念和区别（四）

  2. 集合 set一：基本概念1.1 定义1.2 初始化集合二：集合的特性2.1 去重2.2 成员操作符2.3 for循环2.4 枚举三：常用方法3.1 增3.2 删3.3 排序3.4 关系测试3.4.1 并集3.4.2 交集3.4.3 差集3.4.4 对称集3.4.5 子父集3.4.6 判断相交 一：基本概念 1.1 定义 set存储元素不重复、无序数据类型。 1.2 初始化集合 1.2.1 初始化空集合或带值集合： 集合名=set( [ ] ) 1.2.2 初始化空集合： 集合名=set()

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：99kb
    • 提供者：weixin_38732924

  1. 不确定图上最小生成树的可靠性评估

  2. 摘要：最小生成树是连接整个网络的最小成本的生成树，但无法在不确定图上直接获得。 在本文中，我们将可靠性定义为所有最小生成树的存在概率，并提出了一种在不确定图上评估最小生成树的可靠性的算法。 该算法的时间复杂度为O（Nmn），其中n，m和N分别代表顶点数，边数和最小生成树。 由于该算法花费更多的时间查找最小生成树，因此我们提出了一种改进的算法，其时间复杂度为O（Nm）。 改进的算法使用了不相交的集合数据结构，因此找到新的最小生成树时的平均时间复杂度为O（m / n）。 对这两种算法进行了详细分析，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-28
    • 文件大小：961kb
    • 提供者：weixin_38610277
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