因无向、无加权图的任意顶点之间的最短路径由顶点之间的边数决定，可以直接使用原始定义的广度优先搜索算法查找。
广度优先搜索的基本思想是从起始节点开始，先访问所有相邻节点，然后再依次访问这些相邻节点的相邻节点，以此类推，层层推进。其基本步骤如下：
除此之外，并查集算法计算连通分量 也是一个常用的图论算法，名流问题 也和图结构有一些相关性。
“判断图中是否有环”是一道经常出现在面试中经典的算法题，我们今天就来讲讲这道题的含义和解法，包含Python编码全过程。
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)，且要求不能用非基于比较的排序。
冒泡排序就是把小的元素往前调或者把大的元素往后调。比较是相邻的两个元素比较，交换也发生在这两个元素之间。所以，如果两个元素相等，是不会再交换的；如果两个相等的元素没有相邻，那么即使通过前面的两两交换把两个相邻起来，这时候也不会交换，所以相同元素的前后顺序并没有改变，所以冒泡排序是一种稳定排序算法
当面试官问你什么是排序算法？请你用JavaScript实现一个简单的冒泡排序，如果你没掌握，就会被问住。
点击选中开始节点，按住拖动到相邻的节点，相邻节点添加至选择链中，沿着链往回拖，将会取消之前选择的节点，如上面效果图所示。
最近在做附近定位功能的产品，geohash是一个非常不错的实现方式。查询资料，发现阿里的这篇文章讲解的很好。但文中并没有给出geohash显示的工具。无奈，也没有查到类似的。只好自己简单显示一下，方便自己理解。
邻接矩阵的优点和缺点都很明显。优点是简单、易理解，对于大部分图结构而言，都是稀疏的，使用炬阵存储空间浪费就较大。
大家好，我是佛系工程师☆恬静的小魔龙☆，不定时更新Unity开发技巧，觉得有用记得一键三连哦。
每个路由器周期性的与相邻路由器交换若干<x,d>二元组组成的路由信息，x表示可到达的目的站（主机或网络），d代表到目的站的距离（跳数）；
冒泡排序是一种简单而有效的排序算法，它通过比较相邻的元素并交换它们来对一个数组进行排序。冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，因此它通常用于小型数据集的排序。在本文中，我们将介绍Java中的冒泡排序算法，包括其实现和示例代码。
邻接炬阵的优点和缺点都很明显。优点是简单、易理解，对于大部分图结构而言，都是稀疏的，使用矩阵存储空间浪费就较大。
Dijkstra 算法使用贪心策略计算从起点到指定顶点的最短路径，通过不断选择距离起点最近的顶点，来逐渐扩大最短路径权值，直到覆盖图中所有顶点。
一、前言 本文介绍利用牛顿冷却模拟遗忘降噪，从大规模文本中无监督生成词库的方法。 二、词库生成 算法分析，先来考虑以下几个问题 问：目标是从文本中抽取词语，是否可以考虑使用遗忘的方法呢？ 答：可以，词语具备以相对稳定周期重复再现的特征，所以可以考虑使用遗忘的方法。这意味着，我们只需要找一种适当的方法，将句子划分成 若干子串，这些子串即为“候选词”。在遗忘的作用下，如果“候选词”会周期性重现，那么它就会被保留在词库中，相反如果只是偶尔或随机出现，则会逐渐被遗 忘掉。 问：那
一、前言 写这篇文时，突然想到一个问题，大家的词库都是从哪来的？ 之所以会这么有些意外的问，是因为从没把词库当成个事儿：平时处理微博，就用程序跑一下微博语料获得微博词库；处理新闻，程序跑一下新闻语料获得新闻词库。甚至没有把跑出来的词库存下来的习惯，谁知道过两天是不是又出什么新词，与其用可能过时的，不如随手生成个新鲜出炉的。 好吧，我承认我这是在显摆。如果你也想和我一样，想要随用随丢，任性它一把，那随我来。 如果你只想要这样一个程序，可以直奔这里下载。 回复公众号"词库"获取。 如果你
根据之前的惯例，先来了解知识点的基本概念，根据自己对冒泡排序的理解，结合专业的解释来看，冒泡排序就是从序列中的第一个元素开始，依次对相邻的两个元素进行比较，如果前一个元素大于后一个元素则交换它们的位置；如果前一个元素小于或等于后一个元素，则不交换它们。这一比较和交换的操作，一直持续到最后一个还未排好序的元素为止。
官方文档:https://www.osgeo.cn/networkx/reference/classes/graph.html# networkx是Python的一个包，用于构建和操作复杂的图结构，提供分析图的算法。图是由顶点、边和可选的属性构成的数据结构，顶点表示数据，边是由两个顶点唯一确定的，表示两个顶点之间的关系。顶点和边也可以拥有更多的属性，以存储更多的信息。 对于networkx创建的无向图，允许一条边的两个顶点是相同的，即允许出现自循环，但是不允许两个顶点之间存在多条边，即出现平行边。边和顶点都可以有自定义的属性，属性称作边和顶点的数据，每一个属性都是一个Key:Value对。
本期我们将介绍两种图像处理算法，该算法能够去除CCD相机捕获的图像中由于Bayer滤波器引起的马赛克问题。在图1中，我们根据Bayer滤波器显示了bgrg像素排列。如图所示，对于红色通道和蓝色通道，我们仅保留25％的像素。对于绿色通道，保留50％的像素。为了去除图像马赛克，我们将对丢失的像素进行插值。我们使用两种不同的算法对Beyer图像进行去马赛克处理。
冒泡排序是一种简单的排序算法，通过重复遍历待排序数列，比较相邻元素的大小并交换位置，使得每一轮遍历后最大（或最小）的元素都会“冒泡”到数列的一端，直到整个数列有序。这种算法的时间复杂度较高，但在处理小规模数据或近乎有序的数据时表现良好，除此之外，与其他排序算法相比，冒泡排序更适用于教学而不适应于实际生活
相反，想入门算法，只要选对了书，每一天都可以是情人节！ 比如，今天的主角《漫画算法：小灰的算法之旅（Python篇）》，
我的计算机网络专栏，是自己在计算机网络学习过程中的学习笔记与心得，在参考相关教材，网络搜素的前提下，结合自己过去一段时间笔记整理，而推出的该专栏，整体架构是根据计算机网络自顶向下方法而整理的，包括各大高校教学都是以此顺序进行的。 面向群体：在学计网的在校大学生，工作后想要提升的各位伙伴，
冒泡排序重复地走访需要排序的元素列表，依次比较两个相邻的元素，如果顺序(如从大到小或从小到大)错误就交换它们的位置。重复地进行直到没有相邻的元素需要交换，则元素列表排序完成。
1.数据结构包括数据的逻辑结构和物理结构。数据的逻辑结构就是从具体问题抽象出来的数学模型，是为了讨论问题的方便，与数据在计算机中的具体存储没有关系。讨论数据结构的目的是为了在计算机中实现对它的操作，因此还需要研究在计算机中如何表示和存储数据结构，即数据的物理结构。数据的物理结构又称为存储结构，是数据在计算机中的表示（又叫影像）和存储，包括数据元素的表示和村塾以及数据元素之间的关系的表示和存储。
寻路对很多游戏来讲都是不可或缺的元素,在一般的游戏中,使用一些基本的寻路算法(譬如 BFS, Dijkstra 或者 A* 等等)就可以很好的解决寻路问题,但是在另一些游戏中,尤其是在游戏地图比较庞大的情况下,这些基本寻路算法需要耗费大量的时间进行寻路,进而造成游戏卡顿,这使得寻路优化变得非常重要.
“给定一个二维数组和一个单词，如果单词存在网格中返回true，否则返回false。”
① 内部网管协议 IGP : 在 自治系统 ( Autonomous System ) 内部 使用的协议 ;
给定图中的图形和源顶点，找到给定图形中从源到所有顶点的最短路径。 Dijkstra的算法与最小生成树的Prim算法非常相似。与Prim的MST一样，我们以给定的源为根生成SPT（最短路径树）。我们维护两组，一组包含最短路径树中包含的顶点，另一组包括最短路径树中尚未包括的顶点。在算法的每个步骤中，我们找到一个顶点，该顶点位于另一个集合中（尚未包括的集合）并且与源具有最小距离。
KNN算法 K-Means算法 目标 确定某个元素所属的分类 将已存在的一系列元素分类 算法类别 监督的分类算法 无监督的聚类算法 数据区别 训练数据中，有明确的标签。 如：一个数据集中有几万张图片，都被打上了“苹果”的标签，另外还有几万张图片，被打上了“香蕉”的标签，数据是完全正确，知道结果的数据 几十万张各种各样水果的图片放一起，杂乱无章。 训练过程 无需训练（或者没有很明显的训练过程），将数据与训练数据直接对比 需要前期训练 K的含义 K指的是相邻数据的
，向生成树中添加任意一条边，则会形成环。生成树存在多种，其中权值之和最小的生成树即为最小生成树。
作为程序员，掌握一些基本的算法是非常重要的，因为它们可以帮助你更高效地解决编程问题。以下是一些程序员必须掌握的基本算法：
作者：张旭 编辑：栾志勇 零 全篇概述： LBP(Local Binary Pattern)算法 是一种描述图像特征像素点与各个像素点之间的灰度关系的局部特征的非参数算法，同时也是一张高效的纹理描述算法。 纹理是物体表面的自然特性，它描述图像像素点与图像领域之间的灰度空间的分布关系，不会因为光照强弱而改变图像的视觉变化。 LBP算法首次提出于1994年，主要是使用8邻域位置的局部关系，具有灰度不变性；随后在2002年提出了其改进版《Multiresolution gray-scale and rotatio
上一篇文章「 排序算法 」已经整体的把排序算法的分类和评估方法介绍了一下，今天起咱们就开始依次介绍一下各种排序算法的原理和特性。咱们就从最容易理解的「 冒泡排序 」开始吧。
狄克斯特拉算法是非常著名的算法，是改变世界的十大算法之一，用于解决【赋权】【有向无环图】的【单源最短路径】问题。
图的周游：是一种按某种方式系统地访问图中的所有节点的过程，它使每个节点都被访问且只访问一次。图的周游也称图的遍历。
再来回顾一下冒泡排序这款经典算法的原理，冒泡排序算法的核心思想是通过多次遍历待排序序列，每次比较相邻的两个元素，如果它们的顺序不正确，则交换它们的位置。通过不断地比较和交换，将最大（或最小）的元素逐渐“冒泡”到序列的末尾（或开头），从而实现排序的目的。具体原理流程图如下所示：
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
重复地走访过要排序的元素列，依次比较两个相邻的元素，如果顺序（如从大到小、首字母从Z到A）错误就把他们交换过来。走访元素的工作是重复地进行直到没有相邻元素需要交换，也就是说该元素列已经排序完成。
轮子哥曾经在知乎里讲过这么一个事，当年他毕业的时候，有一个公司（微软）来上海招聘。第一轮笔试出的算法题是冒泡排序，全场只有一半的学生写了出来。
做题实际遇到的图像是横向的，但是它位置变化和纵向是一样的，上面的gif图是为了让大家更加直观的看清楚冒泡排序。
术语表： 多重图：将含有平行边的图称为多重图。 简单图：将没有平行边和自环的图称为简单图。 相邻：当两个顶点通过一条边相连时，称这两个顶点相邻，并称这条边依附于这两个顶点。 度数：一个顶点的度数即依附于它的边的总数。 简单路径：是一条没有重复顶点的路径。 简单环：是一条（除了起点和终点必须相同外）没有相同顶点的环。 路径或环的长度：其中所包含的边数。（有权无向图则为边的权重和） 连通图：从任一顶点能够达到另一个任意顶点。 无向图的API： public class Graph Graph(int V)
只和邻居路由器交换信息 交换--------------路由表 邻居之间相互通气----------算计算计-----------每三十秒交换一次情报---------如果超过180s没收到邻居信息--------判定邻居没了----------并更新自己的路由表 和邻居交流然后自己合计
深度优先搜索是一种从起始节点出发，沿着图的分支尽可能深入，然后回溯并继续探索其他分支的遍历方法。
1. 从序列的起始位置开始，比较相邻的两个元素。 2. 如果前一个元素大于后一个元素，交换它们的位置。 3. 继续遍历序列，直到序列的末尾。 4. 重复步骤1至3，直到整个序列有序。
我们上面写的代码虽然已经按照冒泡排序的思路完成了实现,但其实可以再优化一些,举个例子:
它的优点是可以解决有负权边的单源最短路径问题，而且可以用来判断是否有负权回路。 它也有明显的缺点，它的时间复杂度 O(N*E) (N是点数，E是边数)普遍是要高于Dijkstra算法O(N²)的。像这里如果我们使用邻接矩阵实现，那么遍历所有边的数量的时间复杂度就是O(N^3)。
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