文章目录 卷积译码 最大似然译码 图片 图片 卷积译码-维特比卷积译码算法 维特比译码算法是维特比在1967年提出。...维特比算法的实质是最大似然译码，但它利用了编码网格图的特殊结构，从而降低了计算的复杂度，与完全比较译码相比，它的优点是使得译码器的复杂性不再是码字序列中所含码元数的函数。...该算法包括计算网格图上在时刻t到达各个状态的路径和接收序列之间的相似度，或者说距离。...对所有状态都将进行这样的选路操作，译码器不断的在网格图上深入，通过去除可能性最小的路径实现判决。较早地抛弃不可能的路径降低了译码的复杂性。...注意，选择最优路径可以表述为选择具有最大似然度量的码字，或者选择具有最小距离的码字。 假设为BSC信道，汉明距离为合适的距离度量。 维特比译码算法的精髓可以总结为:加、比、选。
上一篇文章，我们讲了图的创建和遍历，其中遍历的算法主要有BFS（广度优先算法）和DFS（深度优先算法）两种，并且DFS算法对很多问题都有很好的启示！...而今天我们要说一个非常实用的算法——最小生成树的建立！这是图论中一个经典问题，可以使用Kruskal和Prim两种算法来进行实现！...并查集实现和详解 对所有节点遍历建立并查集，按照边的权重建立最小堆 取出最小堆堆顶数据，并判断两端节点是否在同一集合 如不在，则将这两个节点添加到同一集合，接着将边加入生成边，如在，则不进行操作，为无效边...（普里姆算法） Prim算法是另一种贪心算法，和Kruskal算法的贪心策略不同，Kruskal算法主要对边进行操作，而Prim算法则是对节点进行操作，每次遍历添加一个点，这时候我们就不需要使用并查集了...4 资源分享 以上完整代码文件（C++版）,文件名为：最小生成树（Kruskal算法和Prim算法）.cpp，请关注我的个人公众号 （算法工程师之路），回复"左神算法基础CPP"即可获得，并实时更新！
Prim算法 1.概览 普里姆算法（Prim算法），图论中的一种算法，可在加权连通图里搜索最小生成树。...b.将v加入集合Vnew中，将边加入集合Enew中； 4).输出：使用集合Vnew和Enew来描述所得到的最小生成树。...用来解决同样问题的还有Prim算法和Boruvka算法等。三种算法都是贪婪算法的应用。和Boruvka算法不同的地方是，Kruskal算法在图中存在相同权值的边时也有效。...最后就剩下EG和FG了。当然我们选择了EG。最后成功的图就是右： 3.简单证明Kruskal算法 对图的顶点数n做归纳，证明Kruskal算法对任意n阶图适用。...归纳过程： 假设Kruskal算法对n≤k阶图适用，那么，在k+1阶图G中，我们把最短边的两个端点a和b做一个合并操作，即把u与v合为一个点v'，把原来接在u和v的边都接到v'上去，这样就能够得到一个k
[j-1] = self.data[j-1], self.data[count-1] count = j ---- class MinHeap(object): """最小堆...self.count += 1 self.shiftup(self.count) def shiftup(self, count): # 将插入的元素放到合适位置，保持最小堆...self.shiftDown(1) return ret def shiftDown(self, count): # 将堆的索引位置元素向下移动到合适位置，保持最小堆
前言 在数据结构与算法的图论中，(生成)最小生成树算法是一种常用并且和生活贴切比较近的一种算法。但是可能很多人对概念不是很清楚。...最小生成树可以用kruskal（克鲁斯卡尔）算法或prim（普里姆）算法求出。 通俗易懂的讲就是最小生成树包含原图的所有节点而只用最少的边和最小的权值距离。...具体实现上有两种实现方法、策略分别为kruskal算法和prim算法。 学习最小生成树实现算法之前我们要先搞清最小生成树的结构和意义所在。咱么首先根据一些图更好的祝你理解。...给你一个图，生成一个最小生成树，当然需要一定规则。而在实现最小生成树方面有prim和kruskal算法，这两种算法的策略有所区别，但是时间复杂度一致。...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。它的实现方式和Dijkstra算法相似但稍微有所区别，Dijkstra是求单源最短路径。
一个连通图可能有多棵生成树，而最小生成树是一副连通加权无向图中一颗权值最小的生成树，它可以根据Prim算法和Kruskal算法得出，这两个算法分别从点和边的角度来解决。...Prim算法 输入：一个加权连通图，其中顶点集合为V，边集合为E； 初始化：Vn = {x}，其中x为集合V中的任一节点（起始点），Enew = {}； 重复下列操作，直到Vn = V：（在集合...E中选取权值最小的边（u, v），其中u为集合Vn中的元素，而v则是V中没有加入Vn的顶点（如果存在有多条满足前述条件即具有相同权值的边，则可任意选取其中之一）； 将v加入集合Vn中，将（u, v）加入集合...En中；） 输出：使用集合Vn和En来描述所得到的最小生成树。...中选择3 5 根据顶点5能够到达的权值(8)和根据顶点1能够到达的权值(7, 4)和顶点0能够到达的权值(7, 8)中选择4 6 根据顶点6能够到达的权值(6, 7)和顶点0能够到达的权值(7)中选择6
一、题目 1、算法题目 “给定一个网格，找出一条从左上角到右下角的数字总和最大的路径。” 题目链接： 来源：力扣（LeetCode） 链接：64....最小路径和 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com) 2、题目描述 给定一个包含非负整数的 m x n 网格 grid ，请找出一条从左上角到右下角的路径，使得路径上的数字总和为最小...示例 1： 输入： grid = [[1,3,1],[1,5,1],[4,2,1]] 输出： 7 解释： 因为路径 1→3→1→1→1 的总和最小。...示例 2： 输入： grid = [[1,2,3],[4,5,6]] 输出： 12 二、解题 1、思路分析 这道题没跑了，还是用动态规划，但是由于本题是要找一条最大数字和的路径，因此路径是唯一的。...对于不在第一行第一列的元素，可以从上一个元素移动一步到达，元素对应的最小路径等于上一个元素对应的最小路径和中的最小值加上当前元素的值。
这是第 113 篇不掺水的原创，想要了解更多，请戳上方蓝色字体：政采云前端团队 关注我们吧～ 本文首发于政采云前端团队博客：电商最小存货 - SKU 和 算法实现 https://zoo.team/...这篇文章就从理论到实践，从商品创建到商品购买，手把手带你实现 SKU 相关的“核心算法”。 让我们看看实际场景： 有了上图规格选中预处理，就能够帮助用户在购买商品时，直观的了解到商品是否可以购买。...组装 SKU 实践 属性描述 根据百度百科解释的 SKU 最小存货单位( Stock Keeping Unit )在连锁零售门店中有时称单品为一个 SKU，定义为保存库存控制的最小可用单位，例如纺织品中一个...现在根据乘法算法，有了以上的分析，我们可以整理下算法过程： 数据预处理，把所有需要处理的规格内容一一对应一个不重复的质数，把 ITEM 组合转换为每个质数的积 根据用户已经选择的 ITEM 进行扫描所有的...相信阅读完本篇文章的你，对于电商规格处理的两个算法已经有了大体了解。
input(0)='1' THEN output<="000"; ELSE NULL; END IF; END PROCESS; END encode8_3_behavior; 译码器...（3——8译码器） --3——8译码器 LIBRARY IEEE; USE IEEE.STD_LOGIC_1164.ALL; ENTITY decode3_8 IS PORT(input:IN STD_LOGIC_VECTOR
虽然本文以LDPC译码算法为例，但不懂该算法不影响本文阅读。 1. 起因 最开始用MATLAB写的LDPC译码算法中，其中一个版本是这里，里面有三重循环，运行速度极慢。...后来考虑了MATLAB的向量化操作，通过算法的合理划分以及内置函数调用，成功将三重循环修改为1层，具体这一版本的代码可见这里。通过这一手段，函数的运行速度提高了几倍乃至几十倍。...这几天想好好整理一下代码，遂萌发了写一个C版本译码算法的想法。代码现在的状态是“能用”，这里把相关经验总结分析在此。 2....有一个正确的接口子程序mexFunction完成MATLAB和C程序之间的数据转换和程序调用 这里给出我写得mexFunction（注意这个代码写得不好，没有任何判断，没有健壮性……） void...以已安装Visual Studio 和 MATLAB的电脑为例，打开MATLAB和Visual Studio。
Python 算法基础篇之最小生成树算法： Prim 算法和 Kruskal 算法 引言 在图论中，最小生成树是一个重要的概念，它是一个连通图的子图，包含图中的所有节点，并且边的权重之和最小。...Prim 算法和 Kruskal 算法是两种常用的最小生成树算法。本篇博客将重点介绍这两种算法的原理、应用场景以及使用 Python 实现，并通过实例演示每一行代码的运行过程。...最小生成树问题在不同的应用场景中有不同的解决方法，其中 Prim 算法和 Kruskal 算法是两种常见且高效的解决方法。 2. Prim 算法 Prim 算法是一种用于寻找最小生成树的贪心算法。...示例与实例 现在我们创建一个示例图，并使用 Prim 算法和 Kruskal 算法来找到最小生成树。...), (1, 'C', 'D'), (2, 'B', 'C')] 总结 本篇博客重点介绍了两种最小生成树算法： Prim 算法和 Kruskal 算法。
Python中的树的最大深度和最小深度算法详解 树的最大深度和最小深度是树结构中的两个关键指标，它们分别表示树的从根节点到最深叶子节点的最大路径长度和最小路径长度。...在本文中，我们将深入讨论如何计算树的最大深度和最小深度，并提供Python代码实现。我们将详细说明算法的原理和步骤。 计算树的最大深度 树的最大深度是指从根节点到最深叶子节点的最大路径长度。...和最大深度类似，我们同样可以通过递归遍历树的左右子树来计算树的最小深度。...root.right = TreeNode(3) root.left.left = TreeNode(4) root.left.right = TreeNode(5) python Copy code # 计算最大深度和最小深度...通过递归算法，我们能够有效地计算树的最大深度和最小深度。这两个指标在分析树结构时常常被用于评估树的形状和性质。通过理解算法的原理和实现，您将能够更好地处理树结构问题。
为了设计的方便，我们需要在这个程序里设计一个结构体，以用来存储信源符号、信源符号概率等参数，将每一组参数看成一个结构体来看待，这样我们就可以随时地调用...
， 可以验证， 它就是赫夫曼树， 而a和b都不是赫夫曼树 对于同一组权值的叶结点， 构成的赫夫曼树可以有多种形态， 但是最小WPL值是唯一的。...在上面的二叉树中选出两颗根结点权值最小的树， 同时另外取一个新的结点作为这两颗树的根结点， 设新节点的权值为两颗权值最小的树的权值和， 将得到的这颗树也加入到树的集合中 3....在2操作后， 从集合中删除权值最小的那两颗树 4. 重复2和3，直到集合中的树只剩下一棵为止， 剩下的这颗树就是我们要求得的赫夫曼树。 如下图所示： ?...（注意a和b的分界线在4和7中间，图中画的不是很清晰） 我们上面提到过WPL相同的情况下， 赫夫曼树不止一种，在我们介绍的算法中，人为要求某个内结点的左儿子的权值要比右儿子大， 这样一来， 就将我们算法中的赫夫曼树变为唯一一种了...构建赫夫曼树的的方法有多种，但基于实际应用的考虑（赫夫曼编码和译码）， 下面我给出基于数组存储实现的赫夫曼树： Node类的设计 我们首先需要一个编写一个结点类， 结点类里有5种实例变量： weight
Github 教程 探索性数据分析、特征工程和特征选择 机器学习播放列表 深度学习和自然语言处理完整播放列表 生产部署的重要框架 完整的 AWS Sagemaker 和 Sagemaker Studio...工具 完整的 MLOPS 教程 使用开源工具的端到端机器学习、深度学习和自然语言处理项目,直到部署 生成式 AI 和 Open AI 播放列表 PySpark 完整教程 完整的数据科学、机器学习和深度学习面试题...2、机器学习算法实现的最小和最干净的例子 地址：https://github.com/rushter/MLAlgorithms 这个项目有点老，但是知识不老。...主要面向希望学习机器学习算法内部原理,或者从零开始自己实现机器学习算法的人群。相比于高效优化的现成机器学习库,这个项目中的代码更容易理解和操作。...所有的算法都是用 Python 实现的,利用了 numpy、scipy 和 autograd 这些库。
最小生成树：在连通网的所有生成树中，所有边的代价和最小的生成树，称为最小生成树。 ?...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。...重复上述步骤，直到最小生成树有n-1条边或者n个顶点为止。...**************************************************** CSDN 勿在浮沙筑高台 http://blog.csdn.net/luoshixian099算法导论
所有可能的生成树中，权重和最小的那棵生成树就叫最小生成树。在无向加权图中计算最小生成树，使用最小生成树算法的现实场景中，图的边权重一般代表成本、距离这样的标量。...kruskal 这里就用到了贪心思路：将所有边按照权重从小到大排序，从权重最小的边开始遍历，如果这条边和mst中的其它边不会形成环，则这条边是最小生成树的一部分，将它加入mst集合；否则，这条边不是最小生成树的一部分...{ this->parent[i]=i; } } /* * 合并函数，构建边 */ void union_(int a,int b) { //检查a 和...100]; //存储所有边 Edge edges[100]; //顶点数，边数 int v,e; //优先队列 priority_queue proQue; //最小生成树的权重
# 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
算法思想： 1 将G的n个顶点看成n个孤立的连通分支，所有的边按权从小到大排序 2 当查看到第k条边时， 如果断点v和w分别是当前的两个不同的连通分支t1和t2中的顶点时，就用边（v,m）j将t1,...t2连接成一个连通分支，然后继续查看第k+1条边； 如果端点v和w当前的同一个连通分支中，就直接查看第k+1条边 实现代码： template class EdgeNode
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。...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。...主要步骤： 将数据进行处理转换的过程（注：为了计算两个特征的联合分布和边缘分布，需要将数据归一化到[0,255]之间，并且将每一维特征使用合理的数据结构进行存储） 计算特征之间、特征与响应变量之间的分布及互信息
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