C++ 中 std::arrayint, array_size> 与 std::vectorint> 的深入对比 在 C++ 标准库中，std::array 和 std::vector 是两种常用的容器...数组的大小是固定的，不能在运行时改变。 栈上分配：std::array 的内存是在栈上分配的，这意味着它不涉及动态内存分配和复制操作，减少了内存管理的复杂性。...std::vector 丰富的成员函数：std::vector 提供了丰富的接口，支持动态大小调整、插入、删除元素等操作。...例如： std::arrayint, 5> arr; std::vector：声明时可以指定大小（但不是必须的），且支持多种初始化方式。...例如： std::vectorint> vec(5); // 创建一个包含 5 个元素的 vector，元素默认初始化为 0 std::vectorint> vec = {1, 2, 3, 4, 5
max_size()：返回vector可以容纳的最大元素数量（这是一个理论上的上限，实际使用中很少会达到）。 capacity()：返回vector当前分配的存储容量。...但是，请注意，reserve不会改变vector的大小（即存储的元素数量），只是改变其容量。 使用标准算法：当需要在vector中执行复杂的操作时（如排序、查找、删除等），考虑使用标准库提供的算法。...这些算法通常设计为与迭代器一起工作，并且能够处理迭代器失效的情况（尽管在某些情况下，如排序，可能需要使用额外的缓冲区来避免迭代器失效）。...如果需要频繁地修改vector的大小，并且同时需要遍历它，考虑使用其他数据结构（如list或deque），它们在设计上更加灵活，可以容忍更多的修改而不会导致迭代器失效。...通过预留空间、使用标准算法和避免在迭代过程中修改vector的大小，可以大大降低迭代器失效的风险。
word2vector已经成为NLP领域的基石算法。作为一名AI 从业者，如果不能主动去熟悉该算法，应该感到脸红。...欢迎在评论中说出你的看法，多多交流。word2vector常见的有两种算法CBOW和skip gram，本文使用skip gram算法作为讲解对象。...一、算法的基本思想 word2vector，顾名思义，就是将语料库中的词转化成向量，以便后续在词向量的基础上进行各种计算。最常见的表示方法是counting 编码。...语义相近的词有着相似的上下文，让我们的神经网络在训练过程中对相近的词产生相近的输出向量。网络如何做到这一点呢？答案就是训练完成后，网络能够对语义相近的词产生相近的词向量。...记得李宏毅说过，有人问，LSTM设计那么复杂，设计的人怎么知道这样的结构就能达到记忆的效果呢？事实上，不是知道这样做会有记忆的效果才去这样做，而是这样做了，才有这样的效果。
如何从文本中发现词组和短语是一个专门的算法，这里略过了，因为超出了我们今天的主题。 二、对高频词进行 让我们回顾一下上一节构造训练数据单词对的方法。 ?...在上面的构建单词对的过程中，对那些常见的词，如“the”存在两个问题： 1、类似（fox，the）这样的单词对并没有什么用，因为此处的th并没有对理解fox产生什么贡献，它太普遍了，以至于在大多数单词的周围都可以发现它...此时，我们只能说the在fox 的周围，却不构成fox 的context。 2、上面的办法会产生太多（the，...）样式的单词对，这对于学习单词the的vector来说，实在是太多了。...也就是说，我们希望神经网络输出的8维向量中，对应quick的维度是1，其他维度是0。在输出层，每一个输出维度实际上对应着一个神经元。...五、无总结，不进步 通过这两篇文章，我简要地叙述了skip-gram版的word2vector的原理和部分实现细节。
作者:milter 链接:https://www.jianshu.com/p/1405932293ea word2vector已经成为NLP领域的基石算法。...欢迎在评论中说出你的看法，多多交流。word2vector常见的有两种算法CBOW和skip gram，本文使用skip gram算法作为讲解对象。...1算法的基本思想 word2vector，顾名思义，就是将语料库中的词转化成向量，以便后续在词向量的基础上进行各种计算。最常见的表示方法是counting 编码。...语义相近的词有着相似的上下文，让我们的神经网络在训练过程中对相近的词产生相近的输出向量。网络如何做到这一点呢？答案就是训练完成后，网络能够对语义相近的词产生相近的词向量。...记得李宏毅说过，有人问，LSTM设计那么复杂，设计的人怎么知道这样的结构就能达到记忆的效果呢？事实上，不是知道这样做会有记忆的效果才去这样做，而是这样做了，才有这样的效果。
概要 在我的上一篇文章最小生成树算法（上）——Prim(普里姆)算法 主要讲解对于稠密图较为合适的Prim算法。那么在接下里这片文章中我主要讲解对于稀疏图较为合适的Kruskal算法。...---- Kruskal算法 Kruskal算法思想概述： 如果说Prim算法可以用让一颗小树慢慢长大，那么Kruskal算法也可以用一句话来总结：将森林合并成树。...就是说它比Prim算法更直接的贪心，把每个顶点看成一棵树，那么恶整个图就是一个森林。要做的就是一步一步的把最小的边收录到最小生成树且与最小生成树里的边不构成回路。...Kruskal算法过程： 1）首先构造一个有所有顶点构成的并查集（利用路径压缩），并构成的边最小堆。...vector MST; //最小生成树的边集合 vector Edge_Set; //边集合
算法和 Prim 算法。...这两个算法都采用了逐步求解的贪心策略。 贪心算法：是指在问题求解时，总是做出当前看起来最好的选择。也就是说贪心算法做出的不是整体最优的的选择，而是某种意义上的局部最优解。...算法 除了 Kruskal 算法以外，普里姆算法（Prim 算法）也是常用的最小生成树算法。...虽然在效率上差不多。但是贪心的方式和 Kruskal 完全不同。prim 算法的核心信仰是：从已知扩散寻找最小。...除此之外，我们还 需要判断一下加入的边会不会构成环，考虑到 Prim 算法与 Kruskal 算法不同的点也在于 Prim 算法是以点为对象的，所以我们时时刻刻都知道哪些点是已经确定的，所以我们可以用一个
下面介绍两种求最小生成树算法 1.Kruskal算法 此算法可以称为“加边法”，初始最小生成树边数为0，每迭代一次就选择一条满足条件的最小代价边，加入到最小生成树的边集合里。...Prim算法 此算法可以称为“加点法”，每次迭代选择代价最小的边对应的点，加入到最小生成树中。算法从某一个顶点s开始，逐渐长大覆盖整个连通网的所有顶点。...lowestcost; }closedge[vexCounts]; //Prim算法中的辅助信息 typedef struct { VertexData u; VertexData...adjMat[][vexCounts],vector &vertexArc) //保存图的边代价信息 { Arc * temp = NULL; for (unsigned...cout Prim :" << endl; MiniSpanTree_Prim(adjMat,0); //Prim算法，从顶点0开始.
当图中的边具有权值时，总会有一个生成树的边的权值之和小于或等于其他生成树的边的权值之和。广义上而言，对于非联通无向图来说，它的每一连通分量同样有最小生成树。...下面我们看看最小生成树的算法： #include #include vector> #include #include "Edge.h" #include "...IndexMinHeap.h" using namespace std; // 使用优化的Prim算法求图的最小生成树 template 算法辅助数据结构 vector* > edgeTo; // 访问的点所对应的边，算法辅助数据结构 bool* marked...// 访问的点所对应的边，算法辅助数据结构 private Vector> mst; // 标记数组，在算法运行过程中标记节点i是否被访问 private
选用的n-1条边不能构成回路（少一条就不连通，多一条就会形成回路） 构造最小生成树的方法：Kruskal算法和Prim算法。这两个算法都采用了逐步求解的贪心策略。...区别就是选边的方式不同。 贪心算法：是指在问题求解时，总是做出当前看起来最好的选择。也就是说贪心算法做出的不是整体最优的的选择，而是某种意义上的局部最优解。...所以给个默认构造 } 关于并查集的实现，大家可以看看博主的文章DS进阶：并查集-CSDN博客 1.2 Prim算法 W Prim(Self& minTree, const V& src) //Prim...Prim算法的时间复杂度是O（N^2），遍历多久是取决于有多少个顶点，如果是稀疏图的话，他的边少，但是他的顶点也不一定少，所以说Prim算法更适合稠密图！！！...Floyd算法考虑的是一条最短路径的中间节点，即简单路径p={v1,v2,…,vn}上除v1和vn的任意节点。
运用prim算法将最小生成树求出，然后在依次枚举删除最小生成树中的每一条边，判断是否还能构成一个新的最小生成树，且权值和与初始的权值和相等，若能构成则不唯一 #include #include... #includevector> using namespace std; /*看了很久才相处为什么要用这个stl 假设v,u都为最小生成树中的点，但是 v,u所扩展出来的最小生成树边却不一定相等...所以导致数组下标记录u,v显得很不方便，而 vector会将元素加入u,v数组的末尾所以无需知道 数组末尾的下标是多少*/ vectorint>edge[300]; #define INF 99999999...#define MAX 300 int judge; int map[MAX][MAX]; int vis[MAX]; int Prim(int n,int flag)//这里的flag是0，1，...区别就是计算的最小生成树是第一次的还是后来枚举的 { int lowcost[MAX]; int mst[MAX]; int i,j,min,minid,sum=0; for
这个定理很重要，无论点的多少只要切分开了就可以使用这种方法进行一个点一个点的进行扩散。 Prim Algorithm prim算法就是根据这个思想来完成最小生成树的构建。...事实上这两种算法的思想是基本一致的，Prim算法是同通过一个点来找到最小的横切边，而Kruskal算法是直接找到最小的一条，如果没有环，那么最小的这个边一定是一端是一个阵营，一端是另外一个阵营。...所有可以把其中的一端看成是Prim算法中选择的一个点，那个最小边就是横切边了，所有Prim算法是通过点找边，而Kruskal算法是通过边找点，虽然没有真正意义上的找，但是这种方式思考Prim和Kruskal...最短路径问题 最短路径问题理论上是对于有向图的，但是无向图本质上也是一种特殊的有向图，所以这里所写的最短路径对于无向图也是有效的。...dijkstra算法 使用dijkstra算法又前提条件，这个算法的权值是不能有负权值，算法的复杂度是 ? 的，最小生成树Prim算法的改进也是这个复杂度。用一个最简单的图： ?
实际上在正规的数据结构书籍当中，一般不会单独将数组作为一个数据结构进行介绍。取而代之的是线性表，线性表表明存储结构是线性的。...C++中有一个和数组非常近似的STL，叫做vector。vector基于数组实现，支持末尾插入新元素，并且支持元素的删除。其中元素的删除是 O(n) 的操作，插入操作也不是完全 O(1) 的。...感兴趣的同学可以读一下vector或者STL的源码，C++的STL代码都是大神写的，非常值得一读。 另外，值得一提的是，在C++当中，数组本质上也是一种指针，是指向数组中第0个元素。...因为篇幅以及使用频率不高的原因，这里就不过多赘述了。大家心里清楚数组本质上就是指针即可。...插入、删除 vectorint> vec; auto it = vec.begin(); // 迭代器 vec.insert(it, 10); // 插入在it之前 vec.erase(it); vec.erase
要求用Prim算法求解 输入 第1行：顶点数n 第2行：n个顶点编号 第3行：边数m 接着m行：m条边信息，格式为：顶点1 顶点2 权值 最后一行：Prim算法的起点v 输出 第1行：输出最小生成树的权值之和...算法的思想如下： 选择一个起始顶点作为初始集合，可以是任意一个顶点。...通过这种方式，Prim算法逐渐扩展最小生成树的顶点集合，保证每一步都选择了与已加入顶点集合具有最小权值的边。最终得到的最小生成树是以起始顶点为根节点的一棵树，并且总权值最小。...需要注意的是，Prim算法的实现通常需要使用优先队列（最小堆）来高效地选择权值最小的边。...matrix[MaxLength][MaxLength] = {0}; int vertexNumber; int sumCost = 0; vector path;
对于最小生成树算法最著名的有两种：Prim算法与Kruskal算法。 ---- Prim算法 Prim算法思想描述： Prim算法可以简单描述成一句话：让一个小树慢慢长大。...即从输入的起始结点看成一棵树，之后一步步收录那些与已经被收录结点相邻最近的结点。可以看出Prim算法堆稠密图较为合适。...//普里姆(Prim)算法,已vertex为根节点的的最小生成树 int Prim(int vertex){ int cnt = 0; /...} //普里姆(Prim)算法,已vertex为根节点的的最小生成树 int Prim(int vertex){ int cnt = 0;...void Print_Prim(){ vector:: iterator it; coutPrim算法构造的最小生成树的边集合为
因此构造最小生成树的准则有三条： 只能使用图中的边来构造最小生成树 只能使用恰好n-1条边来连接图中的n个顶点 选用的n-1条边不能构成回路 构造最小生成树的方法：Kruskal算法和Prim算法。...这两个算法都采用了逐步求解的贪心策略。 贪心算法：是指在问题求解时，总是做出当前看起来最好的选择。也就是说贪心算法做出的不是整体最优的的选择，而是某种意义上的局部最优解。...此处 i 上三角部分的边，从而避免重复加入相同的无向边（因为无向图的边会对称）。...算法 W Prim(Self& minTree,const W& src) { size_t srci = GetVertexIndex(src); size_t n = _vertexs.size...> kminTree; // 初始化与原图相同的顶点集合 cout Prim:" Prim(kminTree,'a') << endl; kminTree.Print(); }
找到最小生成树里的关键边和伪关键边（并查集+kruskal最小生成树） 2.构造最小生成树Prim算法 从某点出发（该点加入集合U），找到跟它相连接的点，从中取出权值最小的，加入集合U，对这个集合U，查找与...return; cout 的Prim最小生成树：" << endl; int i, j, k, x, w, minid, sum = 0;...for(i = 0; i < v; ++i) visited[i] = 0;//访问标志置0 visited[s] = 1; vectorint> q; vector...看了别人的代码，调试后，明白了n2复杂度的Prim算法 void MiniSpanTree_Prim_O_n2(char ch) { int s = findPos(ch); if (s...cout << "最小生成树权重总和为：" << sum << endl; } 3.构造最小生成树Kruskal算法 该算法思路是从边（权重）出发考虑，取最小的权出来，若该边不会造成回路就加入生成树
本文最后更新于 1163 天前，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。...prim(vectorvectorint> >vec,int n){ int lowcost[MAX]; int mst[MAX]; int sum=0; for(int i=0;i<n;...=-1){ lowcost[j]=vec[minid][j]; } } } return sum; } int main(){ int n,m,x,y,cost; vector...vectorint> > vec(MAX); cin>>n>>m; for(int i=0;i<n;i++){ for(int j=0;j<n;j++){ if(i==j){...;i++){ cin>>x>>y>>cost; x--; y--; vec[x][y]=cost; vec[y][x]=cost; } int temp=prim(vec
vector visited(_vertexs.size(), false);//标记数组 visited[srci] = true; int levelsize = 1; size_t...Prim 算法： 从一个起始节点开始，逐步扩展生成树，选择连接已包含节点和未包含节点的最小权重边。 5. 最小生成树的图示： 下面的图就是上面的图的最小生成树的其中之一。最小生成树是不止一个的。..._w; ++size; } } if (size == n - 1) return totalW; else return W(); } Prim算法 1. 什么是Prim算法？...接下来我们肯定选择gf，因为gf最小 最后可以推出最小生成树 Prim算法的思路很简单，实现过程我们还是用优先级队列，但是在选择的时候我们需要判断一下是否形成环。...：广度优先搜索（BFS）、深度优先搜索（DFS）和最小生成树（Kruskal算法和Prim算法）。
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