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加权有向图----加权有向图的实现

可以对比加权无向图的实现。...加权有向边API： public class DirectedEdge DirectedEdge(int v,int w,double weight) double weight(...return w; } public String toString(){ return String.format("%d->%d %.2f", v,w,weight); } } 加权有向图...顶点总数 int E() 边的总数 void addEdge(DirectedEdge e) 将e添加到该有向图中 Iterable adj...(int v) 从v指出的边 Iterable edges() 该有向图中的所有边 String toString() 对象的字符串表示

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加权无向图----加权无向图的实现

加权无向图的实现最简单的方法是扩展无向图的表示方法：在邻接表的表示中，可以在链表的结点中增加一个权重域。但这里用另一个方法来实现：我们实现两个类，权重边类和无向图类。...无向图类中组合权重边类来实现加权无向图。...{return weight;} public String toString() { return String.format("%d-%d %.2f", v,w,weight); } } 加权无向图...for(Edge e : adj[v]) if(e.other(v)>v) b.add(e); return b; } } 加权无向图...----Prim算法实现最小生成树加权无向图----Kruskal算法实现最小生成树

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【CV 向】了解 OpenCV 中的算术与位运算

在 OpenCV 中，我们可以使用 NumPy 库创建图像，并应用算术和位运算来实现图像的增强、特效处理和图像融合等操作。...算术运算算术运算是对图像进行基本的数学运算，如加法、减法、乘法和除法。我们可以利用 OpenCV 的函数对图像进行这些运算。...结论利用 NumPy 创建图像，并应用算术和位运算是 Python OpenCV 中常用的技巧。...我们可以使用 NumPy 创建具有特定颜色和形状的图像，然后利用 OpenCV 提供的函数对这些图像进行各种算术和位运算。这些运算对于图像处理、特效处理、图像融合和图像增强等任务非常有用。...通过本文的指南，您可以深入了解 Python OpenCV 中的算术与位运算，并将其应用于您的图像处理项目中。

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详解Python中的算术乘法、数组乘法与矩阵乘法

（1）算术乘法，整数、实数、复数、高精度实数之间的乘法。 ? （2）列表、元组、字符串这几种类型的对象与整数之间的乘法，表示对列表、元组或字符串进行重复，返回新列表、元组、字符串。 ?...需要特别注意的是，列表、元组、字符串与整数相乘，是对其中的元素的引用进行复用，如果元组或列表中的元素是列表、字典、集合这样的可变对象，得到的新对象与原对象之间会互相干扰。 ? ? ?...、要么其中一个为1、要么其中一个对应位置上没有数字（没有对应的维度），结果数组中该维度的大小与二者之中最大的一个相等。...如果两个数组是形状分别为(m,k)和(k,n)的二维数组，表示两个矩阵相乘，结果为(m,n)的二维数组，此时一般使用等价的矩阵乘法运算符@或者numpy的函数matmul()： ?...在这种情况下，第一个数组的最后一个维度和第二个数组的倒数第二个维度将会消失，如下图所示，划红线的维度消失： ? 6）numpy矩阵与矩阵相乘时，运算符*和@功能相同，都表示线性代数里的矩阵乘法。

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Python中的加权随机

我们平时比较多会遇到的一种情景是从一堆的数据中随机选择一个, 大多数我们使用random就够了, 但是假如我们要选取的这堆数据分别有自己的权重, 也就是他们被选择的概率是不一样的, 在这种情况下, 就需要使用加权随机来处理这些数据...简单线性方法下面是一种简单的方案, 传入权重的列表(weights), 然后会返回随机结果的索引值(index), 比如我们传入[2, 3, 5], 那么就会随机的返回0(概率0.2), 1(概率0.3...加速搜索上面这个方法看起来非常简单, 已经可以完成我们所要的加权随机, 然是最后的这个for循环貌似有些啰嗦, Python有个内置方法bisect可以帮我们加速这一步 import random import...去掉临时变量其实在这个方法里面totals这个数组并不是必要的, 我们调整下策略, 就可以判断出weights中的位置 def weighted_choice(weights): rnd = random.random...只不过我们把赋值临时变量的功夫省下来了, 其实如果传进来的weights是已经按照从大到小排序好的话, 速度会更快, 因为rnd递减的速度最快(先减去最大的数) 4.

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python中的算术运算符

参考链接： Python中的除法运算符算数运算符是运算符的一种，一般用来处理四则运算。 ...（商） 9 // 2 输出结果 4 % 取余数返回除法的余数 9 % 2 = 1 ** 幂又称次方、乘方，2 ** 3 = 8 另外：在 Python 中...* 运算符还可以用于字符串，计算结果就是字符串重复指定次数的结果 print("+"*20) console:+++++++++++++++++++ 和数学中的运算符的优先级一致，在 Python...中进行数学计算时，同样也是：先乘除后加减同级运算符是从左至右计算可以使用 () 调整计算的优先级以下表示算术优先级由高到最低顺序排列：第一： ** 第二： *...ok ，Python中的算术运算符到这里就木有了，^_^o ！

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加权有向图----无环情况下的最短路径算法

上一篇：Dijkstra算法如果加权有向图不含有向环，则下面要实现的算法比Dijkstra算法更快更简单。...它有以下特点：能够在线性时间内解决单点最短路径问题能够处理负权重的边能够解决相关的问题，例如找出最长的路径该方法将顶点的放松与拓扑排序结合起来，首先将distTo[s]初始化为0，其他distTo...按照拓扑排序放松顶点，就能在和V+E成正比的时间内解决无环加权有向图的单点最短路径问题。...int v: top.order()) relax(G,v); } //relax()、distTo()、hasPathTo()、pathTo()同Dijkstra算法 } 改实现中不需要...marked[]数组，因为按照拓扑排序处理不可能再次遇到已经被放松过的顶点。

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python中的变量概念及算术运算

（变量:程序运行中可以发生变化的量）接下来我们用复利计算来说明一下python的这一个特性： price = 1000; #金额初始为1000 rate = 0.05 #利率为每期0.05 years...initial +=1 结果应该是 1 1050.00 2 1102.50 3 1157.62 4 1215.50 5 1276.28 我们和PHP语言进行一下对比（因为PHP也是一种动态类型语言）: 在PHP中如何进行复利运算呢...比如"%3d,%0.2f" %3d 意思是将一个整数格式化为宽度3 列中右对齐而%0.2f代表格式化浮点型保留2位小数格式样式图如下 %% 百分号标记 %c 字符及其ASCII码 %s 字符串...%e或%f) %G 浮点数字(类似于%g) %p 指针(用十六进制打印值的内存地址) %n 存储输出字符的数量放进参数列表的下一个变量中 (Ps:这个可以不用记只需要记住 %3d和%0.2f就行) 我们还可以使用字符串格式化方法...python中变量在程序运行中值和类型都会发生改变如初始金额1000 经过复利运算变为了浮点型数值算术表达式： +、-、*、/运算 print可以格式化展示输出的样式使得输出更美观

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Python中的和算术运算符

通常C/C++中，"/ " 算术运算符的计算结果是根据参与运算的两边的数据决定的，比如：　　6 / 3 = 2 ; 6,3都是整数，那么结果也就是整数2; 　　6.0 / 3.0 = 2.0 ; 6.0,3.0...是浮点数，那么结果也是浮点数2.0，跟精确的说，只要" / " 两边有一个数是浮点数，那么结果就是浮点数。　　...在Python2.2版本以前也是这么规定的，但是，Python的设计者认为这么做不符合Python简单明了的特性，于是乎就在 Python2.2以及以后的版本中增加了一个算术运算符" // "来表示整数除法...，返回不大于结果的一个最大的整数，而" / " 则单纯的表示浮点数除法，但是，为了折中，所有2.X版本中，也是为了向后兼容，如果要使用" // "，就必须加上一条语句：　　from __future

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矩阵中的路径

题目描述请设计一个函数，用来判断在一个矩阵中是否存在一条包含某字符串所有字符的路径。路径可以从矩阵中的任意一个格子开始，每一步可以在矩阵中向左，向右，向上，向下移动一个格子。...如果一条路径经过了矩阵中的某一个格子，则之后不能再次进入这个格子。...例如 a b c e s f c s a d e e 这样的3 X 4 矩阵中包含一条字符串”bcced”的路径，但是矩阵中不包含”abcb”路径，因为字符串的第一个字符b占据了矩阵中的第一行第二个格子之后...将matrix字符串映射为一个字符矩阵（index = i * cols + j） 2....遍历matrix的每个坐标，与str的首个字符对比，如果相同，用flag做标记，matrix的坐标分别上、下、左、右、移动（判断是否出界或者之前已经走过[flag的坐标为1]），再和str的下一个坐标相比

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矩阵中的路径

题目描述请设计一个函数，用来判断在一个矩阵中是否存在一条包含某字符串所有字符的路径。路径可以从矩阵中的任意一个格子开始，每一步可以在矩阵中向左，向右，向上，向下移动一个格子。...如果一条路径经过了矩阵中的某一个格子，则该路径不能再进入该格子。...例如 a b c e s f c s a d e e 矩阵中包含一条字符串"bcced"的路径，但是矩阵中不包含"abcb"路径，因为字符串的第一个字符b占据了矩阵中的第一行第二个格子之后，路径不能再次进入该格子...思路回溯法: 对于此题,我们需要设置一个判断是否走过的标志数组,长度和矩阵大小相等我们对于每个结点都进行一次judge判断,且每次判断失败我们应该使标志位恢复原状即回溯 judge里的一些返回false...的判断: 如果要判断的(i,j)不在矩阵里如果当前位置的字符和字符串中对应位置字符不同如果当前(i,j)位置已经走过了否则先设置当前位置走过了,然后判断其向上下左右位置走的时候有没有满足要求的.

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python中矩阵的转置_Python中的矩阵转置

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Python中的矩阵转置 via 需求: 你需要转置一个二维数组,将行列互换....讨论: 你需要确保该数组的行列数都是相同的.比如: arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]] 列表递推式提供了一个简便的矩阵转置的方法:...,可以使用zip函数: print map(list, zip(*arr)) 本节提供了关于矩阵转置的两个方法,一个比较清晰简单,另一个比较快速但有些隐晦....Getrows方法在Python中可能返回的是列值,和方法的名称不同.本节给的出的方法就是这个问题常见的解决方案,一个更清晰,一个更快速....在zip版本中,我们使用*arr语法将一维数组传递给zip做为参数,接着,zip返回一个元组做为结果.然后我们对每一个元组使用list方法,产生了列表的列表(即矩阵).因为我们没有直接将zip的结果表示为

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机器学习中的矩阵向量求导(五) 矩阵对矩阵的求导

矩阵对矩阵求导的定义　　　　假设我们有一个$p \times q$的矩阵$F$要对$m \times n$的矩阵$X$求导，那么根据我们第一篇求导的定义，矩阵$F$中的$pq$个值要对矩阵$X$中的$...这两种定义虽然没有什么问题，但是很难用于实际的求导，比如类似我们在机器学习中的矩阵向量求导(三) 矩阵向量求导之微分法中很方便使用的微分法求导。　　　　...目前主流的矩阵对矩阵求导定义是对矩阵先做向量化，然后再使用向量对向量的求导。而这里的向量化一般是使用列向量化。...矩阵对矩阵求导小结　　　　由于矩阵对矩阵求导的结果包含克罗内克积，因此和之前我们讲到的其他类型的矩阵求导很不同，在机器学习算法优化中中，我们一般不在推导的时候使用矩阵对矩阵的求导，除非只是做定性的分析...如果遇到矩阵对矩阵的求导不好绕过，一般可以使用机器学习中的矩阵向量求导(四) 矩阵向量求导链式法则中第三节最后的几个链式法则公式来避免。

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Python中的向量化编程

在Andrew Ng的>课程中，多次强调了使用向量化的形式进行编码，在深度学习课程中，甚至给出了编程原则：尽可能避免使用for循环而采用向量化形式。...该课程采用的是matlab/octave语言，所擅长的方向正是数值计算，语言本身内置了对矩阵/向量的支持，比如： a = log(x) 如果变量x是一个数值，那么a也会得到一个数值结果，如果x是一个矩阵...，那么结果a也是一个矩阵。...TensorFlow使用NumPy数组作为基础构建模块，在这些模块的基础上，他们为深度学习任务（大量进行长列表/向量/数值矩阵的线性代数运算）构建了张量对象和图形流。...许多Numpy运算都是用C实现的，相比Python中的循环，速度上有明显优势。所以采用向量化编程，而不是普通的Python循环，最大的优点是提升性能。

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计算矩阵中全1子矩阵的个数

rows * columns 矩阵 mat ，请你返回有多少个子矩形的元素全部都是 1 。...思路如下: 利用i, j 将二维数组的所有节点遍历一遍利用m, n将以[i][j]为左上顶点的子矩阵遍历一遍判断i, j, m, n四个变量确定的矩阵是否为全1矩阵代码实现: int numSubmat...= 0; i < matSize; i++) { for (int j = 0; j < *matColSize; j++) { // 遍历当前节点为左上顶点的所有子矩阵...在最后判断是否全1的循环中, 如果左上的数字是0, 那必然没有全1子矩阵了再如果向下找的时候, 碰到0, 那下一列的时候也没必要超过这里了, 因为子矩阵至少有一个0了, 如下图: ?...== 0) continue; int thisMaxColSize = *matColSize; // 当前向右最大值 // 遍历当前节点为左上顶点的所有子矩阵

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R中的向量化运算

1、R中的向量化运算-seq seq(1, 10, by=1) seq(1, 10, by=0.1) seq(1.9, 10, by=0.1) #注意，不能这样子递减 seq(10, 1, by=...=100) seq(10, 1, length.out=91) #数清楚里面的个数 2、R中的向量化运算-rep > rep(3.14, 5) [1] 3.14 3.14 3.14 3.14 3.14...9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > length(rep(1:10, 5)) [1] 50 3、R中的向量化运算...> #相同长度的数组的计算规则 > 1:10 [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > > 11:20 [1] 11 12 13 14 15 16 17 18 19...，要进行向量计算，短的那个向量会循环使用。

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矩阵组合matlab,matlab中矩阵的所有组合

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...这是一个更简单(原生)的解决方案,包含 perms和 meshgrid： N = size(A, 1); X = perms(1:N); % # Permuations of column indices...indices idx = (X – 1) * N + Y; % # Convert to linear indexing C = A(idx) % # Extract combinations 结果是一个矩阵...,每行包含不同的元素组合： C = 321 180 310 319 320 310 321 130 100 319 130 299 322 320 100 322 180 299 此解决方案还可以缩短为

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Numpy中的矩阵运算

安装与使用大型矩阵运算主要用matlab或者sage等专业的数学工具，但我这里要讲讲python中numpy，用来做一些日常简单的矩阵运算！...array) # 求矩阵或者数组array的维度 array.reshape(m,n) # 数组或矩阵重塑为m行n列 np.eye(m,n) # 创建m行n列单位矩阵 np.zeros([m,n],dtype...) # 创建初始化为0的矩阵 # .transpose()转置矩阵 .inv()逆矩阵 # .T转置矩阵，.I逆矩阵举个栗子 # python3 import numpy as np # 先创建一个长度为...12的列表，，再重塑为4行3列的矩阵 list1 = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1] list1_to_mat = np.mat(list1) # 列表先转成矩阵 mat1 = list1...然后 numpy 的数组和矩阵也有区别！比如：矩阵有逆矩阵，数组是没有逆的！！ END

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Motif中的PWM矩阵

PWM矩阵是表示motif的一种方式，全称是position-specific weight matrix (PSWM) 或者是position-specific scoring matrix (PSSM...比如CTCF的motif序列为（来自于JASPAR数据库）： ? 要构建出PWM矩阵，首先要得到position frequency matrix (PFM)，即在每个位置的四种核苷酸出现的次数。...比如说CTCF的PFM序列为 (图中为JASPAR中的.jaspar文件): ? 也就是在第一个位置A出现了87次，C出现了291次，G出现了76次，T出现了459次。...将每个位置的频数转换为频率 (某核苷酸的出现数量/这个位置四种核苷酸的总数量)，可以得到position probability matrix (PPM) (图中行列互换用的是JASPAR中的.meme...得到motif PWM后，可以用Fimo或其他软件在基因组中扫描得到序列，其基本用法为： fimo [options] 提供motif的PWM

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python中的矩阵运算

转自:https://www.cnblogs.com/chamie/p/4870078.html python中的矩阵运算摘自：http://m.blog.csdn.net/blog/taxueguilai1992...>>>data3=mat(random.rand(2,2)) #这里的random模块使用的是numpy中的random模块，random.rand(2,2)创建的是一个二维数组，需要将其转换成#matrix...(a1,0) #计算所有列的最大值对应在该列中的索引 matrix([[2, 1]]) >>>np.argmax(a1[1,:]) #计算第二行中最大值对应在该行的索引 1 ?...4.矩阵、列表、数组的转换列表可以修改，并且列表中元素可以使不同类型的数据，如下： l1=[[1],'hello',3]; numpy中数组，同一个数组中所有元素必须为同一个类型，有几个常见的属性：...numpy中的矩阵也有与数组常见的几个属性。它们之间的转换： ?

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