从0600到0800的短路，代码现在每隔一小时就短路一次 - 腾讯云开发者社区

产品级敏捷中的工程实践；特性场景树; 从特性业务场景，到架构设计，到代码的那条最短路径。特性场景树以 “活动”、“实体”、“验证纬度”，轻量级且视觉化的描述出特性端到端的业务场景。...特性场景树以轻量级且视觉化的方式，取代传统笨重、耗时、无法适应变化、不具指导开发的架构设计的方式，而以高效的完成可适应变化，直接面向业务与代码的服务性架构或微服务性架构的设计。...特性场景树是…… ① “简单却不简化”；可精凖且完整的描述特性端到端的业务场景。 ② 轻量级且可视化。所以，使用者（业务人员)、BA、SA、架构师，开发人员均可共同的协作。...利用 “特性场景树”，高效的将 “使用者语言”、“业务场景” “直接”转化为 “服务性架构”或 “微服务架构”。...由于经由特性场景树，使得 “使用者语言”、“业务场景”、“架构”、“代码”在 “最短路径”上充分的结合，而使得所设计出的服务性架构或微服务架构，可更快的适应变化，使得产品在市场上更具备竞争力。 ?

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学习JavaScript：逻辑与、或、非运算

现在大家可能有问题要问了，如果第一个值为假呢？问得好。看看下面的例子，大家觉得会有什么结果？ false || true 要记住，逻辑或运算只需要其中一个数据值为真即为真。...从左到右依次求值，第一个值为假，所以这次的式子不会短路。相反，JavaScript会继续求第二个数据的值。第二个值为真，所以最后结果也是真。那么为什么说理解短路求值很重要呢？...看一下JavaScript中的对决 ---- 再来一个例子很多人用过这个例子，这一段代码摘自stack overflow： var a; var b = null; var c = undefined...(这里不等同于假)** var e = 'five'; **// 上一步已经短路求值，所以到不了这一步** `var f = a || b || c || d || e;` a, b, c的值都为假。...或运算看到假就继续求值。到变量b这一处时得到了 4这个值，整个运算式短路，所以 4这个值赋给了变量 f。

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图的最短路径算法

当选择了2号顶点后，dis[2]的值就已经从“估计值”变为了“确定值”，即1号顶点到2号顶点的最短路程就是当前dis[2]值。既然选了2号顶点，接下来再来看2号顶点有哪些出边呢。...所以dis[2]+e[2][3]就表示从1号顶点先到2号顶点，再通过2->3这条边，到达3号顶点的路程。这个过程有个专业术语叫做“松弛”。松弛完毕之后dis数组为： ?...（这一点也和dijkstra一样） 3.有了上面两点说明，易知到剩余节点的路径一定会经过已知节点 4.而从已知节点连到剩余节点的所有边中的最小的那个边，这条边所更新后的剩余节点就一定是确定的最短距离...我们现在需要求任意两个城市之间的最短路程，也就是求任意两个点之间的最短路径。这个问题这也被称为“多源最短路径”问题。...SPFA，或者说BellmanFord及其各种优化（姜碧野的国家集训队论文就提到了一种栈的优化）的优势更主要体现在能够处理负权和判断负环吧（BellmanFord可以找到负环，但SPFA只能判断负环是否存在

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图的最短路径算法

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图详解第四篇：单源最短路径--Dijkstra算法

然后这里选择的起点是s 每次从Q 中找出一个从起点到该结点代价最小的结点u，那第一次这个结点u就是s，可以认为s到s的距离是0（图中每个结点里面的值就表示当前从起点到自己的最短路径，还没更新的路径用...s的距离都比之前起点到它们的距离短，所以都更新接着继续从Q中选一个到起点距离最短的是z，z从Q中移出，放入S；接着对x进行松弛操作，更新相应的距离接着继续从Q中选一个到起点距离最短的是...可是后面我们要写代码，那在写代码的时候我们如何把这些信息也存储起来呢？...，说一点就是我们现在用的是邻接矩阵结构，所有查找u相邻的结点是去邻接矩阵_matrix里面找，如果下标[u][v]的位置对应的权值不是MAX_W，那它们就相连的，v就是u的一个相邻顶点，然后再判断如果源节点...因为按照Dijkstra算法的话这里起点是s，所以第一次选到s，放到S集合里面，然后对s的相邻顶点进行松弛操作，更新距离s->t为10，s-y为5，所以第二次选到y，那y就被放到S集合里面了，

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PHP数据结构-图的应用：最短路径

从这张图来看，我们从结点 1 到结点 2 的最短路径是 2 ，这个很明显。那么从结点 1 到结点 3 呢？...没错，就这一个算法，不管哪个结点到哪个结点，它们之间的最短路径都一次性算出来了。神奇吗？不不不，更神奇的，而且你一会就会叫出 Oh!My God! 的是它的核心代码，只有五行！！...这样画一次之后，马上就知道这个 Floyd 算法的核心奥秘所在了。...而且大多数情况下，我们的需求都会是固定的求从某一点到另一点的最短路径问题，也就是单源最短路径问题。这时，就可以使用这种效率稍微好一点的算法来快速地解决了。...[5, 9999999, 12, 0] 第一次循环后，结点1 完成查找，并在 v 的循环中发现了可以从结点1 到结点2 和结点3 而且比原来的值都要小，于是 dis = [5, 7, 11, 0] 第二次循环后

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最短路径——Dijkstra算法与Floyd算法

首先给出一个6顶点的图，求v0到v5之间的最短路径第一步，从v0开始到下一个顶点的权值最小边所对应的终点，从v0出发有两条边，v0v1和v0v2，权值更小的是v0v1；第二步，v1到下一个顶点的最小权值边...在主循环之前都是声明和初始化的工作，下面从主循环开始讲解。主循环第一次循环：首先，主循环的作用是通过每一次循环得到源点v0到一个顶点的最短路径，v从1开始循环。...path_length数组用于保存路径和，第一次循环的时候为[0, 1, 4, 65535, 65535, 65535]，第一个0表示v0和v0之间不需要计算路径，1表示v0到v1之间的权值为1，4表示...然后遍历path_length数组，找到最小的权值，记录下该权值以及对应的终点现在，v0到v1之间的路径找到了，那么更新flag为[1, 1, 0, 0, 0, 0]，前两个1表示v0v0之间不需要找...首先，经过前面的操作之后，该数组值当前是[0, 1, 4, 65535, 65535, 65535]，也就是说v0到v1最短路径为1，这个毫无疑义，但是v0到v2最短路径是4，这个4是从邻接矩阵中直接拿过来的

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Learn Dijkstra For The Last Time

每个点首次被浸泡时，水流一定走的是最短路。对应的距离即为最短路距离。下一个被浸泡的点一定从集合 \mathbf{T} 中产生。...从 1 号点出发，发现浸泡到下一个节点需要走 7 步。合七步为一步，接下来发现浸泡三号节点是最快的。接下来，从 3 号出发浸泡 6 号节点是最快的。 ...以此类推……剩下的就不画了。 Proof 从形象到抽象。...现在证明，该更短路不存在。我们当前的最短路可以记做：x \to u. 而更短路可以记做：y \to t \to \ldots \to u，其中 \ldots 是任意路径，可以包含 0 及更多个点。...Implementation 描述到这里，相信大家写出代码没啥难度了。

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ResNets、HighwayNets、DenseNets：用 TensorFlow 实现超深度神经网络

最近几年神经网络的趋势是越来越深。几年前最先进的神经网络还仅有12层深，现在几百层深的神经网络已经不是稀奇事了。...我也会提供在Tensorflow上实现这些网络的代码。 ? ImageNet竞赛胜出者的网络层数。网络越来越深的趋势非常明显。为什么简单地加深网络并不管用？...训练时，梯度信号必须从网络最顶层反向传播到最底层，以确保网络本身能够正确更新。在传统网络中，当梯度信号通过网络的每一层，梯度会略微减小。对于只有几层的网络来说，这不成问题。...因此，我们先是把一系列卷积层稠密堆叠到一起，然后应用跨层（striding）或池化层（pooling layer），再把另外一系列的卷积层稠密堆叠到一起，等等。...只需稍微调整参数，我能够使它们在一小时左右的训练之后实现超过90%的精度。

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【算法学习】最短路径问题

在图中，第i列第j行表示的是i到j的距离。其中，将到自己的距离定义为0，用无穷定义没有路径连通。存储到数组中，可以通过二维数组表示。下面我们就开始分别讲解几种解决最短路径问题的经典算法。...因为我们可以在输入数据是对城市进行编号，所以我们将问题的描述改为求从1号城市到5号城市的最短路径长度。...这样听起来有点绕，我们基于代码，通过例子来讲解。我们把点i到起点1的距离定义为dis【i】（现在知道我上面为什么用dist了吧！）...对点v，如果v到起点1的距离大于u（即2）到1的距离加上2到v的距离，更新v到原点的距离dis【v】。开始循环。在下一次循环中，相当于把点2当作新的起点代替点1，进行上述操作。...可以从代码中看到Bellman-ford与Dijkstra有相似的地方，都是通过松弛操作来达到最短路径。

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图详解第五篇：单源最短路径--Bellman-Ford算法

，所以下面我们就按之前的存储顺序去走）那s的话这里他连出去的两条边肯定都会更新（因为源节点s到当前结点u（这里就是s) 的代价与u 到v 的代价之和是否比原来s 到v 的代价更小）那第一次松弛之后就是这样...>z和t->x，只更新t->z，那之前的s->y->z(16)就不再是z目前的最短路径了（当然实际写代码中的话我们的两个数组：路径距离/权值的数组dist 和存储路径的数组pPath就也需要相应的修改...）最后是x x只连出去一条边x->t，进行更新那现在其实一趟迭代就完成了，所有顶点的相邻顶点都完成了一次松弛我们现在得到的是这样一个样子：其实就是最开始给大家看的图里面倒数第二个...代码实现那下面我们就来写写代码：首先前面的部分和Dijkstra算法是一样的我就不过多解释了那然后我们就迭代更新就行了 4....因为如果有负权环的话，某些顶点的最小路径是可以一直往小去更新的：比如 s->y的距离，如果走s->t->y的话是-2，但是如果从y再顺时针绕一圈就变成-3了，再绕就是-4，可以一直减小，无限制的降低总代价

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贪婪算法-单源最短路径

单源最短路径问题描述给定一个带权有向图G=（V,E），其中每条边的权是一个实数。另外，还给定V中的一个顶点，称为源。现在要计算从源到其他所有各顶点的最短路径长度。这里的长度就是指路上各边权之和。...算法描述借助队列实现每条边只访问一次。初始情况下声明所有节点的最短路径未知起点s声明最短路径为0，并将s入队。...从队列中移除一个节点v ，并更新该点v的临接表wlist中每一个临接点w的最短路径为当前最短路径dv+1 重复1-3步骤，直到队列为空为止。...将起点放入队列从队列中取出节点v，更新v的临接顶点集，针对每个v的临接点w，若dv+cvw的路径。...注：cvw为边(v，w)的权，dv,dw分别为v,w的最短路径当w不在队列中时，将w放入队列直到队列为空为止核心代码 /** * 有权有负值最短路径 * 借助广度优先搜素 * @param

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Bellman-Ford算法--解决负权边的单源最短路径算法

算法对于存在负权边的图就无能为力了，接下来就是Bellman-Ford算法显威的时候了，因为它能解决存在负权边的图中的单源最短路径问题。...Bellman-Ford算法的核心思想是：对图中所有的边进行缩放，每一次缩放更新单源最短路径。我们依然通过一个例子来看： ? 假设存在这么一个有向图。...假设现在我们要求顶点A到其他顶点的最短路径，按照Bellman-Ford算法的思想：我们要对所有的边进行“缩放”，首先找到第一条边：A–>B（3），那么对于顶点B，能不能通过顶点B使得顶点A到其他顶点的最短路径变短呢...最多在缩放了n-1轮（n为图中顶点的总数）的时候就结束了（因为图中两个顶点中的边最多有n-1条）。...Bellman-Ford算法的时间复杂度为O(M*N)，但是我们这里可以对Bellman-Ford算法进行优化：我们每一次缩放的时候如果图中的某条边确实使得源点到其他顶点的最短路径变短，那么下一轮缩放只需要对上一轮缩放的时候使得源点到其他顶点最短路径变短的边的结束点的出边

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弗洛伊德算法—–最短路径算法（一）

现在我们用一个矩阵（4*4的二维数组e）对上图的信息进行存储。比如1号城市到2号城市的路程为2，则设e[1][2]的值为2。2号城市无法到达4号城市，则设置e[2][4]的值为∞。...另外此处约定一个城市自己到自己的也是0，例如e[1][1]为0，具体如下。现在回到问题：如何用本文算法求任意两点之间最短路径呢？...所以如果同时经过1号和2号两个城市中转的话，从4号城市到3号城市的路程会进一步缩短为10。通过这个的例子，我们发现每个顶点都有可能使得另外两个顶点之间的路程变短。好，下面我们将这个问题一般化。...当任意两点之间不允许经过第三个点时，这些城市之间最短路程就是初始路程，如下如现在只允许经过1号顶点，求任意两点之间的最短路程，应该如何求呢？...例如下面这个图就不存在1号顶点到3号顶点的最短路径。因为1->2->3->1->2->3->…->1->2->3这样路径中，每绕一次1->-2>3这样的环，最短路就会减少1，永远找不到最短路。

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Python Algorithms - C9 Graphs

松弛就是说，假设节点 u 和节点 v 事先都有一个最短距离的估计(例如测试代码中的7和13)，如果现在要松弛边(u,v)，也就是对从节点 u 通过边(u,v)到达节点 v，将这条路径得到节点 v 的距离估计值...(7+3=10)和原来的节点 v 的距离估计值(13)进行比较，如果前者更小的话，就表示我们可以放弃在这之前确定的从源点到节点 v 的最短路径，改成从源点到节点 u，然后节点 u 再到节点 v，这条路线距离会更短些...这里还是假设从源点 s 到节点 v 的最短路径是p=，此时v0=s, vk=v，如果我们到达了节点 v，那么说明源点 s 和节点 v 之间的那些点都已经经过了...现在我们捋一捋思路，我们首先要使用Bellman-Ford算法得到每个节点的最短路径值，然后利用这些值修改图中边的权值，最后我们对图中所有节点都运行一次Dijkstra算法就解决了所有节点对最短路径问题...k-1)，待当前回合计算完了之后将其全部复制到D(k-1)中，这样就仅需要$O(n^{2})$的空间。

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最短路问题(BellmanDijkstraFloyd)

寒假了，继续学习停滞了许久的算法。接着从图论开始看起，之前觉得超级难的最短路问题，经过两天的苦读，终于算是有所收获。把自己的理解记录下来，可以加深印象，并且以后再忘了的时候可以再看。...起点是s，假如求s到顶点i的最短路(用数组d[i]表示s到i的最短距离,d[s]=0,d[i]=INF)，会有这样一个关系式： d[i]=min[ d[j]+cost(从j到i的距离),e=(j,i)...从s出发，因为两个值都是可以确定的，所以第一次执行那个式子后，与s相连的点的值都会被更新，并且会确定一个与s相连的点的最短路，再继续执行那个式子，又会确定一个（每次执行都要一个循环把所有的点试一遍，因为这样才能适用以任何一个点作为起点的情况...单源最短路2(dijkstra) 迪杰斯特拉算法对bellman进行了修改，在bellman中，刚开始是到s的最短距离是0，是确定的，然后下一次循环会确定与其相连的顶点里面距离最小的那个，这样每次都会从已经确定了最短路的顶点里面往外扩散...(floyd-warshall) floyd是用动态规划的思想来解决问题，用一个数组d[i][j]来表示从i到j的最短距离。

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BFS：解决最短路问题

很显然，第一次我们将初始节点入进队列，然后第二次同时将深蓝色标记的节点入进队列，第三次将深蓝色标记的节点的相邻的节点入进队列，就找到了，我们一共入了两次，将初始节点给除掉，所以这里最短路是2。...我们还需要把这个字符串的每个位置遍历一遍，因为一次变化一次，有很多种情况，所以我们需要把每个情况遍历一遍，基因序列的每个位置的变化状态我们都必须知道，如果这个状态是满足在基因库中的，我们就入队列，==注意...，首先我们抓关键词，这道题0表示障碍，大于零的数表示可以走的路，大于1的表示树，这里树不是随便砍的，我们需要按照从大到小的顺序砍树，然后返回的是把所有树砍完需要的最小的步数，如果有树砍不到，则返回-1，...这里我们其实可以看成n个最短路问题，我们可以看做1到2的最短路加上2到3的最短路，加上3到4的最短路，再加上4到5的最短路，最后再加上5到6的最短路。看成n个最短路问题。...从基础概念的介绍到具体算法的实现，我们一步步揭示了BFS的强大之处。BFS的核心在于其逐层搜索的策略，使其在无权图中能够高效地找到从起点到终点的最短路径。

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每周学点大数据 | No.45 基于路径的图算法

现在我用单源最短路径作为例子来说明如何发现计算过程中的并行化。解决这个问题的经典算法是Dijkstra 算法。我们先来看看Dijkstra 算法在内存中的版本和思想。...小可：这个算法还是非常实用的啊，如果将城市之间的交通抽象成一个图的话，那么通过单源最短路径就能求解出一个城市到其他城市的最短距离。 Mr. 王：我们先给出这个算法的伪代码，然后再做解释。...，我们就更新到j 的最短距离；否则，维持原来的最短路径值即可。...比如，第一次处理从源点出发的1 跳节点，第二次可以从这些1 跳节点出发，去发现那些距离源点2 跳的节点，而这些工作之间并不会产生干扰。这样思考的好处在于，我们能够借此发现其中潜在的并行性。...MapReduce，注意看新增的数据记录，(a,) 这条记录表示，这一次发展到a 节点的邻居是c，而之前到c 的最短路径是5，a 到c 的距离是3，所以加起来s 到a 的当前最短路径就是8。

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Floyed理解「建议收藏」

f(k-1,i,j)表示经过前k-1个点 f(k-1,i,k)+f(k-1,k,j)表示经过k这个点 f(k,i,j)表示路径除开起点i与终点j，只经过前k个点中的某些点，从i到j的最小值。...计算这个值只需要考虑两种情况：最短路经过k，和最短路不经过k（那么就经过前k-1个点中的某些点）。由于k要从k-1转移而来，自然k为最外层的循环。...假设我们事先已经知道从节点V2到V5之间的最短路径是：V2→V4→V9→V7→V5。...第二步，按照Floyd算法进行迭代，迭代到k等于4时，我们会发现在V2和V9之间插入V4之后，V2和V9之间的路径长度达到了史上最低点，(*D)[2][9]更新为(*D)[2][4]+(*D)[4][9...这样也就找到了V2和V5之间的最短路径。现在，我们算出了V2和V5之间的最短路径的长度，但是，怎样找到这条路径的轨迹呢？其实就是根据*P来推断。

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图详解第六篇：多源最短路径--Floyd-Warshall算法（完结篇）

算法思想 Floyd算法考虑的是一条最短路径的中间节点：设k是最短路径p的一个中间节点，那么从i到j的最短路径p就被分成i到k和k到j的两段最短路径p1，p2。...p1是从i到k且中间节点属于{1，2，…，k-1}取得的一条最短路径；p2是从k到j且中间节点属于{1，2，…，k-1}取得的一条最短路径那它这里如何去求i到j（i，j都可以是任意顶点）最短路径p...给大家简单解释一下上面原理中的这个公式，在动态规划中应该叫状态转移方程： Di,j,k表示从i到j的最短路径，该路径经过的中间结点是剩余的结点组成的集合中的结点，假设经过k个结点，编号为1…k，然后这里就分为了两种情况...：如果路径经过了结点k，那么ij的距离就等于ik的距离加上kj的距离，然后剩余就经过k-1个点如果不经过结点k，那ij的距离就等于i到j经过k-1个点（不包括k）的距离那i到j的最短路径就等于这两种情况中的最小值...因为前面我们都是一个起点，然后求其它顶点到起点的最短路径；而现在是多源，即每个顶点都可以是起点，所以我们要记录每个顶点作为起点时到其它顶点的最短路径距离和路径。那我们就需要用二维数组了。

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从特性业务场景，到服务性或微服务架构设计，到代码的那条最短路径

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