前置知识：图的概念与性质为了保证学习效果，请保证已经掌握前置知识之后，再来学习本章节！如果在阅读中遇到困难，也可以回到前面章节查阅。引入通过前面的学习，对于含有n个顶点的连通图来说可能包含有多种生成树，例如图1所示：图1连通图的生成树图1中的连通图和它相对应的生成树，可以用于解决实际生活中的问题：假设A、B、C和D为4座城市，为了方便生产生活，要为这4座城市建立通信。对于4个城市来讲，本着节约经费的原则，只需要建立3个通信线路即可，就如图1（b）中的任意一种方式。在具体选择采用（b）中哪一种方式时，需要综合考虑城市之间间隔的距离，建设通信线路的难度等各种因素，将这些因素综合起来用一个数值表示，
文章目录1最小生成树2最小生成树Kruskal算法的实现2.1算法思想2.2算法实现2.2.1如果图不联通，直接返回空，该图没有mst2.2.2获得图中的所有边，并且进行排序2.2.2.1Edge类要实现Comparable接口，并重写compareTo方法2.2.3取边进行判断是否形成环2.2.3.1判断是否形成环3最小生成树Prim算法的实现3.1算法思想3.2算法实现3.2.1如果图不联通，直接返回空，该图没有mst3.2.2使用visited数组区分A组B组3.2.3添加边生成mst3.2.4切分优化-（一定要掌握）1最小生成树2最小生成树Kruskal算法的实现2.1算法思想基本思想
近期使用工程代码进行烧录的时候出现programalgorithm问题，CannotLoadFlashProgrammingAlgorithm针对此问题的解决方案做个记录。情景复现：这里报错我们看到是NoAlgorithmfoundfor:08000000H-08006647H尝试解决：这里初始烧录算法是没有的，需要我们进行手动添加，我使用的板子是F4系列的，所有这里我选择对应的算法。如果没有对应的算法需要去下载，下载地址：http://www2.keil.com/mdk5/legacy这里根据自己使用的STM32芯片型号进行选择。我这个是Cortex-M系列，所以选择左边的，下载后双击打开，
目录一）概念二）找出全局最优解的要求三）求解时应考虑的问题四）基本步骤五）贪心策略选择六）实际应用1.零钱找回问题2.背包问题3.哈夫曼编码4.单源路径中的Djikstra算法5.最小生成树Prim算法一）概念贪心算法（GreedyAlogorithm）又叫登山算法，它的根本思想是逐步到达山顶，即逐步获得最优解，是解决最优化问题时的一种简单但是适用范围有限的策略。贪心算法没有固定的框架，算法设计的关键是贪婪策略的选择。贪心策略要无后向性，也就是说某状态以后的过程不会影响以前的状态，至于当前状态有关。贪心算法是对某些求解最优解问题的最简单、最迅速的技术。某些问题的最优解可以通过一系列的最优的选择
最短路径算法是一类算法，用于寻找图中两个节点之间的最短路径。最短路径算法可分为单源最短路径算法和多源最短路径算法。单源最短路径算法求解的是一个源点到其它所有节点的最短路径，多源最短路径算法求解的是任意两个节点之间的最短路径。在本次回答中，我们主要介绍单源最短路径算法中的两种经典算法：Dijkstra算法和Bellman-Ford算法。Dijkstra算法Dijkstra算法是一种贪心算法，用于解决带权重的有向图或无向图中的单源最短路径问题。Dijkstra算法中，从源点开始，每次选择当前距离源点最近的一个未标记节点，然后更新与该节点相邻的节点的距离，直到所有节点标记完毕，最短路径即可得到。下面
文章目录一、极大极小搜索（MinimaxAlgorithm）二、α-β剪枝（Alpha-BetaPruning）三、解题技巧一、极大极小搜索（MinimaxAlgorithm）在零和博弈（有完整信息的，确定的、轮流行动的，两个参与者收益之和为0的博弈）中，双方都希望自己获胜，因此每一步都选择对自己最有利，对对方最不利的做法。假设我们是参与博弈的一方。我们用静态估计函数f(p)f(p)f(p)来估计博弈双方的态势：有利于我方的态势：f(p)>0f(p)>0f(p)>0有利于敌方的态势：f(p)f(p)0双方均衡的态势：f(p)=0f(p)=0f(p)=0显然，我方希望f(p)f(p)f(p)最大
🚀writeinfront🚀📝个人主页：认真写博客的夏目浅石.🎁欢迎各位→点赞👍+收藏⭐️+留言📝📣系列专栏：AcWing算法学习笔记💬总结：希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流🖊✉️如果无聊的话，就来逛逛我的博客栈吧stack-frame.cn文章目录前言一、二分查找的思想二、二分查找的模板1.寻找⼀个数（基本的⼆分搜索）2.边界问题3.寻找左侧边界的⼆分搜索4.寻找右侧边界的⼆分查找三、经典题目集总结前言关于我写这篇博客的目的以及原因其实很早前我就写过博客关于二分法，但是我是不满意的或是我觉得不完美的，于是寒假我又花费三天时间又学了一次，今天就把我所学到的经验和知识输出
everyblogeverymotto:Youcandomorethanyouthink.https://blog.csdn.net/weixin_39190382?type=blog0.前言密度峰值聚类算法（DensityPeakClusteringAlgorithm），能够自动发现数据中的密度峰值点，并根据峰值点将数据进行聚类，该算法由AlexRodriguez和AlessandroLaio于2014年提出。发表sciencehttps://www.science.org/doi/10.1126/science.1242072一直感觉聚类算法上个世纪应该研究差不多了，没想到这么近（2014
如果我想计算从std::istream中检索到的一堆数字的总和，我可以执行以下操作://std::istream&is=...inttotal=std::accumulate(std::istream_iterator(is),std::istream_iterator(),0);但是，如果我想计算它们的平均值，我需要累加两个不同的结果:总和(std::accumulate)总计数(std::distance)有什么方法可以“合并”这两种算法并在迭代器范围的一次传递中“并排”运行它们吗？我想做类似的事情:usingstd::placeholders;inttotal,count;std
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。意即由此算法搜索到的边子集所构成的树中，不但包括了连通图里的所有顶点，且其所有边的权值之和亦为最小。以下是数据结构中关于普里姆算法的操作（编程风格参考严蔚敏版数据结构）。头文件及宏#include#includeusingnamespacestd;typedefcharVerTexType;typedefintArcType;#defineMaxInt32767#defineMVNum100#defineOK1#defineERROR-1;typedefintstatus;图以及最短边集合的声明typedefstru
