前言 EK算法是求网络最大流的最基础的算法，也是比较好理解的一种算法，利用它可以解决绝大多数最大流问题。...但是受到时间复杂度的限制，这种算法常常有TLE的风险 思想 还记得我们在介绍最大流的时候提到的求解思路么？ 对一张网络流图，每次找出它的最小的残量（能增广的量），对其进行增广。...没错，EK算法就是利用这种思想来解决问题的 实现 EK算法在实现时，需要对整张图遍历一边。 那我们如何进行遍历呢？BFS还是DFS？....^#) 所以我们选用BFS 在对图进行遍历的时候，记录下能进行增广的最大值，同时记录下这个最大值经过了哪些边。...通过上图不难看出，这种算法的性能还算是不错， 不过你可以到这里提交一下就知道这种算法究竟有多快(man)了 可以证明，这种算法的时间复杂度为 大体证一下： 我们最坏情况下每次只增广一条边，则需要增广
Individualized pathway activity algorithm identifies oncogenic pathways in pan-cancer analysis 个体化通路活性算法鉴定泛癌中的致癌通路...IPAM用于分类癌症的性能 IPAM算法的流程图如图1所示。作者使用IPAM计算33种癌症类型中318条KEGG通路的活性。...为了评估IPAM的性能，作者基于11种癌症类型的通路活性数据构建癌症分类模型并与其他三个算法进行比较。结果表明，IPAM的分类性能最好（图2a）。使用GEO独立数据集验证IPAM的性能。...单因素Cox回归分析表明ACC的药物代谢细胞色素P450通路，KIRP的组氨酸代谢通路和MESO的酪氨酸代谢通路具有较好的预测预后能力（图3e）。使用正向逐步算法构建25种癌症类型的多因素Cox模型。...为阐明代谢通路在通路失调中的重要性，作者使用85条代谢通路的活性数据构建癌症分类模型，结果表明基于代谢通路数据构建的模型效果较好（图5d），说明代谢通路在通路失调中起主要作用。
而发表在《Immunity》这篇文章中，作者发现在秀丽隐杆线虫的小肠上皮细胞中，毒蕈碱信号通路可以通过激活 Wnt 信号通路控制先天性防御的基因表达，将神经细胞的信号通路和肠道的先天免疫作用联系了起来[...综合以上结果，Staphylococcus aureus 的感染刺激 Ach 释放激活毒蕈碱信号通路，而毒蕈碱信号通路的又诱导 Wnt 信号通路的受体和配体的表达（图3）。...为了进一步研究 Wnt 信号通路对于抗感染的作用，作者敲除了 Wnt 信号通路受体 Frizzled 的编码基因 mig-1，与野生型相比毒蕈碱信号通路的抗菌作用被明显破坏。...证明毒蕈碱信号通路的抗菌作用下游需要通过 Wnt 信号通路，而 Wnt 信号通路在先天性免疫反应中也是必要的条件（图4）。...小M 的小思考： 毒蕈碱信号通路是神经细胞胆碱受体的重要信号通路，Wnt 信号通路在生物体内是高度保守的信号通路，可以调节小肠上皮细胞的分化等众多生物学过程。
问题描述 对于n个数，从中取出m个数，如何取使得这m个数的乘积最大呢？...输出格式 每组数据输出1行，为最大的乘积。
输出格式 输出文件仅一行包含一个整数，表示要求的最大的结果 样例输入 5 2 1 2 3 4 5 样例输出 120 样例说明 (1+2+3)*4*5=120...] sum = new long[20]; static long[][] dp = new long[20][20]; /* * dp[i][j]代表前i个数中有j个乘号的最大值
问题描述： （这个问题描述可能不太准确 是根据我个人的理解写出来的） 输入一个序列的数字 求他的最大子序列 包括空集合 例如说
问题描述 给定一个数组，求如果排序之后，相邻两数的最大差值，要求时间复杂度O(N) 例子： 5,9,8,3,15 那么排序后的数，3,5,8,9,15，因此相邻最大差值为15-9=6 解题思路 由于时间复杂度要求为...这里我们需要借助桶排序的思想： 1）找出数组的最大值max和最小值min 2）将区间均等的划分为 N + 1份，即有N + 1个桶。...依次比较每两非空桶，即后桶的min减去前桶的max 的差值，即可获得最大的差值 实现代码 public static int maxGap(int[] nums) { if (nums ==...null || nums.length < 2) { return 0; } // 1）找出数组的最大值max和最小值min int max =...// 依次比较每两非空桶，即后桶的min减去前桶的max 的差值，即可获得最大的差值 for(int i = 0; i <= len; i++) { if (hasNum[i]) {
前置知识 网络最大流入门 前言 Dinic在信息学奥赛中是一种最常用的求网络最大流的算法。 它凭借着思路直观，代码难度小，性能优越等优势，深受广大oier青睐 思想 Dinic算法属于增广路算法。...它的核心思想是：对于每一个点，对其所连的边进行增广，在增广的时候，每次增广“极大流” 这里有别于EK算法，EK算法是从边入手，而Dinic算法是从点入手 在增广的时候，对于一个点连出去的边都尝试进行增广...，即多路增广 Dinic算法还引入了分层图这一概念，即对于$i$号节点，用dis(i)表示它到源点的距离，并规定，一条边能够被增广，当且仅当它连接的两个点$u,v$满足：dis(v)=dis(u)+1，...Dinic算法的性能在比赛中表现的非常优越。...按照集训队大佬ly的说法，我们可以认为Dinic算法的时间复杂度是线性的（比某标号算法不知道高到哪里去了） 代码 题目链接 #include #include #include
一、题目 1、算法题目 “给定包含0和1的二维矩阵，找出只包含1的最大矩阵，返回其面积。” 题目链接： 来源：力扣（LeetCode） 链接：85....最大矩形 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com) 2、题目描述 给定一个仅包含 0 和 1 、大小为 rows x cols 的二维二进制矩阵，找出只包含 1 的最大矩形，并返回其面积...首先，说一下暴力解法：列举所有可能出现的矩形，枚举矩形所有的左上角和右下角坐标，并检查该矩形是否是面积最大的，但是这样做时间复杂度过高，会超时。我发现在学算法之前我写出来的算法都是暴利解法。。。...那么就可以使用单调栈的做法，找到最高的柱子，并找到它左右的最大高度，拼接成最大的矩形，得到面积就是想要的结果。...思路就是： 枚举矩形的下边界，枚举下边界的每一列的高度 找到最高的柱子向左右寻找最大的矩形 得到矩形求出面积
Wnt 信号通路是一种古老的、进化上保守的通路。...而 Wnt 信号通路也会被 R-spondin 家族蛋白和 Norrin 蛋白激活。另外，其下游途径的激活也可以被抑制，例如 TAK1-NLK 阻断了 β-catenin 诱导的转录活性。
常可以通过基因的表达来推断某个信号通路的活性。然而，只考虑基因表达对通路的作用往往忽略了翻译后修饰的作用，并且下游信号代表非常特定的实验条件。...PROGENy可以从基因表达数据中推断14种信号通路（雄激素，雌激素，EGFR，低氧，JAK-STAT，MAPK，NFkB，PI3K，p53，TGFb，TNFa，Trail，VEGF和WNT）的通路活性...例如：在pbmc单细胞数据中识别通路活性。 ?
从所有特征中选出与c之间互信息最大的m个特征，就可以得到与c最相关的m个特征。 最大相关度与最小冗余度 设S表示特征{xi}的集合，|S|=m. 为了选出m个最相关特征，使得S满足如下公式： ?...可见目标是选出m个平均互信息最大的集合S。 S很可能包含相关度很大的特征，也就是说特征之间存在冗余。集合S的冗余度如下式所示： ?...最终目标是求出拥有最大相关度-最小冗余度的集合S，直接优化下式： ? 直观上说D的增大，R的减小都会使得目标函数增大。 假设现在S中已有m-1个特征，现在需要从余下的特征中选择第m个特征。
1 分治法 问题分析思路 将 数组 a[i...j]进行近二等分为2个子数组: a[i...mid] , a[mid+1 ... j]; 设最大子数组的下标为 left,right,那么left ,right...left 和 right 要么都在mid左边,要么都在mid右边,或者一个在左边,一个在右边; 那么接下来我们看一下,将数组完全二分后,求解思路: 先将数组进行二分 可以看到,分解后最小问题为单元素求解,最大子数组即为其自身...; image-b0db3ae1f48c4e5eac15e17fe6aa584d.png 到第二级时(此时数组只有2个元素),且已知左子数组的 最大子数组 和 右子数组的最大子数组,那么只剩下求解...我们可以再往上看一级 image-c4290db2231e4e059ec288ec555f57ac.png 以此类推,我们可以知道,实际上最后的问题都转化为了 跨 mid的结果 与 二分后的左右子数组的最大子数组的...2个结果 三个之中作比较取最大值,而 左右子数组的最大子节点到最后又转化为了单节点,所以最终问题转化为了 跨mid情况的求解; package top.buukle.buukle._03MaxSubarray
package top.buukle.buukle.排序类; import java.util.Arrays; public class 最大拼接数 { //给定一组非负整数 nums，重新排列每个数的顺序...（每个数不可拆分）使之组成一个最大的整数。...leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion) class Solution { // 数字拼接最大值
题目描述： 转载来自于Rui用户解题思路 给定一个整数数组 nums ，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。...示例: 输入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4], 输出: 6 解释: 连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6。...res = Math.max(res, sum)保证可以找到最大的子序和。
# 最大最小距离算法的Python实现 # 数据集形式data=[[],[],...,[]] # 聚类结果形式result=[[[],[],...],[[],[],...],...] # 其中[]为一个模式样本
参考： 算法学习笔记(5)：匈牙利算法 漫谈匈牙利算法 匈牙利算法、KM算法 匈牙利算法（二分图） 通俗易懂小白入门）二分图最大匹配——匈牙利算法 多目标跟踪之数据关联（匈牙利匹配算法和KM算法）...【小白学习笔记】（一）目标跟踪-匈牙利匹配 一、匈牙利算法基本概念 匈牙利算法（Hungarian algorithm），即图论中寻找最大匹配的算法，暂不考虑加权的最大匹配（用KM算法实现）。...当且仅当不存在关于图M的增广路径，则图M为最大匹配。所以匈牙利算法的思路就是：不停找增广路，并增加匹配的个数。...二、匈牙利算法概述 匈牙利算法主要用来解决两个问题：求二分图的最大匹配数和最小点覆盖数。 1. 最大匹配问题 看完上面讲的，相信读者会觉得云里雾里的：这是啥？这有啥用？...三、匈牙利算法核心 匈牙利算法的核心就是不停的寻找增广路径来扩充匹配集合M。 我们给出实例来理解。 我们寻找如上图的最大匹配。
最大子数组问题，股票价格示例： 1.在最高价格开始向左寻找之前的最低价格 2.在最低价格开始向右寻找之后的最高价格 3.暴力求解法，尝试每队可能的买进和卖出组合，保证卖出在买进之后 key buy sell...key key=p if key<p buy=i sell=j 问题变化：数组A中元素连续相加最大的子数组，只有当元素有负数时才有意义 分治策略的求解思路： 1.找到数组中的中央位置mid...A[low..mid] low<=i<=j<=mid 3.完全位于A[mid+1..high] mid<i<=j<=hign 4.跨越中点 low<=i<=mid<j<=hign 5.找出左半部分最大和...(从中间到左找)，找出右半部分最大和(从中间向右找) leftSum left for i=mid;i>=low;i-- sum=sum+A[i] if sum>leftSum
在统计计算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent...最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（Data Clustering）领域。 可以有一些比较形象的比喻说法把这个算法讲清楚。...Θ的最大似然估计是求不完整数据的对数依然函数L(X;Θ)的最大值而得到的： L(Θ;X)= log p(X|Θ) = ∫log p(X,Y|Θ)dY ； EM算法包括两个步骤：由E步和M步组成，它是通过迭代地最大化完整数据的对数似然函数...Lc(X;Θ)的期望来最大化不完整数据的对数似然函数，其中： Lc(X;Θ) =log p(X,Y |Θ) ； 假设在算法第t次迭代后Θ获得的估计记为Θ(t) ，则在(t+1)次迭代时， E-步：计算完整数据的对数似然函数的期望...EM算法的主要目的是提供一个简单的迭代算法计算后验密度函数，它的最大优点是简单和稳定，但容易陷入局部最优。
##题目 实现一个最大（小）栈，即可随时拿出当前栈中最大（小）的元素 ##解题思路 这是一道非常经典的面试题，目题目也不难，但还是很能考察开发人员的基本功的，所以面试官很容易脱口就问到这个题 这道题目的要求其实就是实现一个特殊的栈...这个栈能够随时拿到栈中所有元素的最大（小）值 这就是题目所有的要求了 所以在已有栈的基础上稍加改进就能实现 比较简单的办法就是使用两个栈来实现这个特殊的栈 其中一个栈stack正常进出元素 另外一个栈...）栈顶元素，则将当前栈顶的元素再次入栈 注意：当前元素栈顶并不出栈 出栈的时候就跟随stack正常出栈 这样就能保证stackMax（stackMin）跟stack的高度永远一致 并且栈顶的元素永远是最大...（小）值 ##算法图解 以最大栈为例进行图解演示 定义两个栈，和一堆需要入栈的元素 当栈为空的时候，正常入栈 当栈不为空的时候，stack栈正常入栈 stackMax栈中，则需要将入栈元素“3”与栈顶元素...stackMax栈中，则需要将入栈元素“1”与栈顶元素“3”进行比较 “3”>“1”，所以将栈顶元素“3”，再次入栈 依次类推，知道所有元素入栈 在这个过程中，stackMax栈的栈顶元素，始终是最大元素
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