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如何使用Java实现图的深度优先搜索和拓扑排序？

实现图的深度优先搜索（Depth-First Search, DFS）和拓扑排序是图论中重要的算法。在Java中，我们可以使用邻接表或邻接矩阵表示图，并利用递归或栈来实现深度优先搜索算法。...下面将详细介绍如何使用Java实现图的深度优先搜索和拓扑排序算法。 一、图的表示方法 在Java中，我们可以使用邻接表或邻接矩阵来表示图。...下面是使用递归实现的深度优先搜索算法： class Graph { // ......下面使用深度优先搜索实现图的拓扑排序： class Graph { // ......四、完整示例 下面是一个完整的示例，演示了如何使用Java实现图的深度优先搜索和拓扑排序： import java.util.LinkedList; import java.util.Stack; class

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详解RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been mo

异常原因当我们尝试计算模型参数的梯度时，PyTorch（或其他深度学习框架）会构建一个计算图（Computational Graph），用于记录计算过程中的所有操作。...避免就地操作我们可以通过避免使用就地操作，而是创建新的变量副本来解决这个问题。例如，使用torch.add()代替+=操作，使用torch.sub()代替-=操作。...在这个示例中，我们使用了images.clone()创建了一个augmented_images的副本，而对副本进行了就地操作，以避免在原始图像数据上进行就地操作导致的梯度计算异常。...梯度计算是深度学习中至关重要的一步，它用于确定损失函数相对于模型参数的变化率。梯度可以指示我们应该如何调整模型参数，以最小化损失函数，并使模型更好地适应训练数据。...通过考虑梯度的方向和大小，我们可以判断如何调整参数以最小化损失函数。 一般来说，梯度计算是由深度学习框架自动完成的。在反向传播期间，框架会自动计算需要更新的参数的梯度，并将其存储在参数的梯度张量中。

2.1K10
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    C++ 不知图系列之基于邻接矩阵实现广度、深度搜索

    图适合描述更复杂的多对多数据结构，如群体社交关系、城市交通路线…… 本文将讨论以邻接矩阵方式存储图，并在此基础之上对图进行深度、广度搜索。 2....这个变量将用来搜索算法中，用来记录顶点在路径搜索过程中是否已经被搜索过，避免重复搜索计算。 图类：提供对图的常规维护函数。...常用的路径搜索算法有 2 种： 广度优先搜索。 深度优先搜索。 4.1 广度优先搜索 ---- 看一下广度优先如何遍历图上所有结点： 广度优先搜索的基本思路： 确定出发点，如上图是 A1 顶点。...深度优先搜索算法 ---- 先看一下如何使用深度优先 算法遍历图中所有结点。...使用循环实现深度优先搜索算法： 在图类中添加如下 函数： class Graph(): private: //…… public: //深度搜索查找 from

    1.2K20

    图搜索算法详解

    图搜索算法是解决图论问题的一种重要方法，广泛应用于路径规划、网络分析、游戏AI等领域。本文将深入浅出地介绍图搜索算法的理论知识、核心概念，探讨常见问题、易错点以及如何避免，同时附带代码示例。1....广度优先搜索（BFS）：从起点开始，逐层探索所有相邻节点，直到找到目标节点或遍历完整个图。状态空间树：在图搜索中，图的顶点被视为状态，边表示状态之间的转移。搜索过程可以看作是在状态空间树中寻找路径。...确保在每次访问节点时更新其状态，避免重复访问。记忆化：对于有大量重复子问题的图，如迷宫问题，使用记忆化搜索可以避免重复计算，提高效率。...如何避免错误正确标记节点状态：在访问节点时，立即将其标记为已访问，避免重复搜索。边界条件检查：在搜索过程中，及时检查是否达到目标状态，避免不必要的计算。...A*算法由于使用优先队列，空间开销也相对较大。时间开销：DFS可能会陷入深度探索，导致较长时间；BFS保证最短路径，但对大图可能耗时较长；A*的效率依赖于启发式函数的质量。

    28210

    迭代加深搜索（图的路径查找）

    IDS的基本思想是从深度为1开始逐渐增加搜索的深度限制，直到找到目标或确定目标不存在为止。在每次迭代中，它使用深度优先搜索来遍历图，直到达到当前的深度限制。优点它可以在时间和空间上更有效地利用资源。...如何剪枝（八数码）八数码网上案例很多，这里我就不一一介绍了，想了解的同学，问下度娘即可在八数码（Eight Puzzle）问题中，剪枝（pruning）是一种优化回溯搜索过程的策略，通过避免搜索那些明显不会得到解决方案的部分来减少搜索空间...使用一个循环来逐渐增加最大深度限制 maxDepth，并在每次迭代中调用深度优先搜索方法 dfs。如果 dfs 方法返回非空路径，则返回该路径。...获取最大深度的方法 getMaxDepth（可选）：该方法使用广度优先搜索（BFS）来计算从起点到终点的最短路径长度（即最大深度）。这可以帮助我们在迭代加深搜索中设置合理的深度限制，避免不必要的搜索。...在实践中，如果图很大或者结构复杂，这个计算可能会很耗时，因此可以省略这一步，而只是不断增加深度限制直到找到路径或确定路径不存在。

    19010

    写给中高级前端关于性能优化的9大策略和6大指标

    缩小Loader对文件的搜索范围」，好处是避免不必要的转译。...「配置resolve提高文件的搜索速度」，好处是定向指定必须文件路径。...类型 体积 质量 兼容 请求 压缩 透明 场景 JPG 小 中 高 是 有损 不支持 背景图、轮播图、色彩丰富图 PNG 大 高 高 是 无损 支持 图标、透明图 SVG 小 高 高 是 无损 支持 图标...、矢量图 WebP 小 中 低 是 兼备 支持 看兼容情况 Base64 看情况 中 高 否 无损 支持 图标 图像压缩可在上述构建策略-压缩资源里完成，也可自行使用工具完成。...script>设置async 回流重绘策略 缓存DOM计算属性 使用类合并样式，避免逐条改变样式 使用display控制DOM显隐，将DOM离线化 异步更新策略 在异步任务中修改DOM时把其包装成微任务

    1.2K20

    图解AutocompleteType ahead系统设计面试

    怎么想、怎么做，全在乎自己「不断实践中寻找适合自己的大道」 1 简介 类型提前建议，也称为自动完成功能，使用户可以搜索已知的和频繁搜索的查询。当用户在搜索框中输入查询时,该功能就会启用。...这些 MR 服务会计算过去 15 分钟内搜索的所有词组的频率,并将结果转储到 Cassandra 等数据库中的哈希表中。之后,我们可以使用新数据进一步更新 trie。...然后我们可以升级我们以前的主副本,然后它也可以为流量提供服务。 5 详细设计 图 5.0:类型提前建议系统的详细设计 装配器 Trie 的创建和更新不应该出现在用户查询的关键路径上。...我们可以通过以下选项最小化延迟: 减少树的深度,从而减少总体遍历时间。 脱机更新 trie,这意味着更新操作花费的时间不在客户的关键路径上。 使用地理分布式的应用和数据库服务器。...总结 学会如何将资源密集型处理推送到离线基建，并使用合适数据结构以提供低延迟服务。 trie 数据结构上的多项优化，用于精简数据存储和高速服务。

    25810

    阿里年包80万，还是洒水车司机月薪3000

    第一，使用局部变量。局部变量是线程安全的，因为每个线程都有自己的局部变量副本。尽量使用局部变量而不是共享的成员变量。...③、查询效率更稳定 B+树中所有叶子节点深度相同，所有数据查询路径长度相等，保证了每次搜索的性能稳定性。而在 B 树中，数据可以存储在内部节点，不同的查询可能需要不同深度的搜索。...如何解决？ 如果一个位置的值原来是 A，后来被改为 B，再后来又被改回 A，那么进行 CAS 操作的线程将无法知晓该位置的值在此期间已经被修改过。 可以使用版本号/时间戳的方式来解决 ABA 问题。...三分恶面渣逆袭：ThreadLocal线程副本 在 Web 应用中，可以使用 ThreadLocal 存储用户会话信息，这样每个线程在处理用户请求时都能方便地访问当前用户的会话信息。...在数据库操作中，可以使用 ThreadLocal 存储数据库连接对象，每个线程有自己独立的数据库连接，从而避免了多线程竞争同一数据库连接的问题。

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    《Elasticsearch 源码解析与优化实战》第19章：搜索速度优化

    简介 本章讨论搜索速度的优化、搜索速度与系统资源、数据索引方式、查询方式等多个方面，下面我们逐一讨论如何优化搜索速度。...尽量避免使用NFS等远程文件系统，如果NFS比本地存储慢3倍，则在搜索场景下响应速度可能会慢10倍左右。这可能是因为搜索请求有更多的随机访问。...避免使用脚本 一般来说，应该避免使用脚本。如果一定要用，则应该优先考虑painless和expressions。...此前的章节中说过，应该避免持续地写一个固定的索引，直到它巨大无比，而应该按一定的策略，例如，每天生成一个新的索引，然后用别名关联，或者使用索引通配符。...通过这些信息我们大致可以评估出分片副本所在节点的压力和健康程度，这就可以让我们选出一个能够更快返回搜索请求的节点。在上面的例子中，请求将被转发到分片副本1或分片副本3。

    1.5K11

    Python 图_系列之基于邻接炬阵实现广度、深度优先路径搜索算法

    如在开发地图程序时，需要在计算机中正确模拟出城市与城市、或城市中各道路之间的关系图。在此基础上，才有可能通过算法计算出从一个城市到另一个城市、或从指定起点到目标点间的最佳路径。...因路径不只一条，所以，从一个项点到另一个项点的路径描述也不指一种。 在图结构中如何计算路径？ 无权重路径的长度是路径上的边数。 有权重路径的长度是路径上的边的权重之和。...这个变量用来记录顶点在路径搜索过程中是否已经被搜索过，避免重复搜索计算。 图类：图类的方法较多，这里逐方法介绍。...使用 append() 和 pop(0) 方法就能模拟队列，从后面添加数据，从最前面获取数据 searchPath ：用来保存使用广度或深度优先路径搜索中的结果。...使用循环实现深度优先搜索算法： 深度优先搜索算法需要用到栈，本文使用列表模拟。

    97930

    如何用 Google Colab 练 Python？

    我曾经在《如何免费云端运行Python深度学习框架？》一文中为你介绍过它，在《如何用 Python 和循环神经网络做中文文本分类？》和《如何用 Python 和循环神经网络预测严重交通拥堵？》...Google Colab 的深度学习环境支持，可不只是软件那么简单。Google 慷慨的提供了 GPU， 甚至是更专业化的 TPU， 供你免费使用。 ? 默认状态，这些云端硬件是不开启的。...注意，为了安全起见，一定只能把该权限，限定在你信任的协作者中。 如果是打算把你的成果展示出来，你可以使用 Google Colab 与 Github 的集成功能。 ?...另外，你也可以把 Google Colab 笔记本，直接下载成为 ipynb 文件，在本地保存副本。 ? 一定要注意选择需要的存储路径，避免不知存到哪里去了。 ?...小结 还记得在《如何高效学 Python ？》一文中，我给你推荐过的经典教材《笨办法学 Python》吧？ 《笨办法学 Python》指出了一条看似笨拙，却非常有效的学习路径。

    1.8K20

    Copy.deepcopy()和Pytorch中的clone()

    在Python中可以使用copy.deepcopy()和还有Pytorch的clone()来进行复制。在本文中，我们将介绍这两种复制方法及其应用程序的细微差别、性能问题以及如何选择适当方法。...不可变对象，比如张量，需要深度复制来保持完整性。像列表或字典这样的可变对象也可以避免意外修改。 copy.deepcopy()在各种场景中找到应用。...例如在训练深度学习模型时，在不同阶段创建模型的副本，比较训练进度或执行模型集成。当处理复杂的数据结构或在程序执行期间保留对象状态时，copy.deepcopy()可以确保独立的副本可以使用。...这在需要对张量进行修改或者在计算中创建副本时非常有用。 分离计算图：PyTorch 使用动态计算图来跟踪和优化神经网络的计算。当我们对一个张量执行操作时，计算图会记录这些操作以便进行反向传播。...总结 deepcopy和clone都可以可以创建一个独立的副本，那么该如何选择呢？

    1.2K20

    Dijkstra算法求图中最短路径

    在此借用上一篇文章[深度优先搜索（DFS）两点之间的可行路径](深度优先搜索（DFS）两点之间的可行路径)中的例子： ?...而Dijkstra主要用于解决有权图的最短路径求解，为了更好地演示Dijkstra的过程，可以为这个图的边加上权重，可以认为边的权重即为两点之间的距离： ?...显然，从1到6的路径中，权重和最短的路径有两条，一条是[1,2,4,5,6]，另一条是[1,3,6]，距离都是4。...但是更大的图就不能仅凭肉眼判断了，下面将演示如何使用Dijkstra算法求出图中两点之间的距离。..., [None], 0], [2, [1], 1], [3, [1], 2], [4, [2], 2], [5, [4], 3], [6, [3, 5], 4]] 可以看到从1到6的最短距离为4，并且路径中沿途的点都已经记录下来了

    78730

    算法与数据结构(四) 图的物理存储结构与深搜、广搜(Swift版)

    本篇博客我们就讲图的存储结构以及图的搜索，这两者算是图结构的基础。下篇博客会在此基础上聊一下最小生成树的Prim算法以及克鲁斯卡尔算法，然后在聊聊图的最短路径、拓扑排序、关键路径等等。...一、概述 在博客开头，我们先聊一下什么是图。在此我不想在这儿论述图的定义，当然那些是枯燥无味的。图在我们生活中无处不在呢，各种地图，比如铁路网，公路网等等这都是典型的图形结构。...代码比较简单，在此就不做过多赘述了。主要还是借助队列来保证层级关系。 5.邻接矩阵的深度优先搜索（Depth First Search） 接下来我们来聊深度优先搜索--DFS。...其实深度优先搜索与之前我们聊的二叉树的先序遍历非常类似。在实现DFS时，如果不使用递归来实现的话，我们可以借助栈的操作来实现。因为递归本来就是一个栈结构，所以直接可以使用递归来完成DFS。...然后再递归遍历队列中未被遍历的结点。具体代码如下所示： ? 3、邻接链表的深度优先搜索（DFS） 下方这段代码就是邻接链表的深度优先搜索，下方代码段没有借用队列，但是使用了递归。

    997100

    干货 | BAT等一线大厂 Elasticsearch面试题解读

    …….. 1.2、写入调优 1）写入前副本数设置为0； 2）写入前关闭refresh_interval设置为-1，禁用刷新机制； 3）写入过程中：采取bulk批量写入； 4）写入后恢复副本数和刷新间隔...记住官方文档中的这个图。 ? 第一步：客户写集群某节点写入数据，发送请求。（如果没有指定路由/协调节点，请求的节点扮演路由节点的角色。）...所有的副本分片都报告成功，节点3将向协调节点（节点1）报告成功，节点1向请求客户端报告写入成功。 如果面试官再问：第二步中的文档获取分片的过程？...步骤拆解如下： 1）假设一个索引数据有5主+1副本 共10分片，一次请求会命中（主或者副本分片中）的一个。 2）每个分片在本地进行查询，结果返回到本地有序的优先队列中。...面试官：想了解你的知识面的广度和深度。 解答： ? Lucene是有索引和搜索的两个过程，包含索引创建，索引，搜索三个要点。可以基于这个脉络展开一些。 小结 看到题目后，感觉熟悉又陌生。

    2.4K30

    关于图计算&图学习的基础知识概览：前置知识点学习（Paddle Graph L）

    我们可以使用这些算法来发现隐藏的信息，验证业务假设，并对行为进行预测 2.1 路径搜索算法（Pathfinding and Search） 图搜索算法（Pathfinding and Search Algorithms...这些算法通过从图中找到很多路径，但并不期望这些路径是计算最优的（例如最短的，或者拥有最小的权重和）。图搜索算法包括广度优先搜索和深度优先搜索，它们是遍历图的基础，并且通常是许多其他类型分析的第一步。...在遍历的过程中，当某个顶点被访问时，其标志位就被标记为已访问 2.1.1深度优先遍历&广度优先遍历|DFS & BFS 图算法中最基础的两个遍历算法：广度优先搜索（Breadth First...Search，简称 BFS）和深度优先搜索（Depth First Search，简称 DFS）。...深度优先搜索（简称DFS) 类似于树的先根次序遍历，尽可能先对纵深方向进行搜索： 选取一个未访问的点 v0 作为源点 访问顶点 v0 递归地深搜遍历 v0 邻接到的其他顶点 重复上述过程直至从 v0 有路径可达的顶点都已被访问过

    2K10

    关于图计算&图学习的基础知识概览：前置知识点学习（Paddle Graph L）系列【一】

    这些算法通过从图中找到很多路径，但并不期望这些路径是计算最优的（例如最短的，或者拥有最小的权重和）。图搜索算法包括广度优先搜索和深度优先搜索，它们是遍历图的基础，并且通常是许多其他类型分析的第一步。...在遍历的过程中，当某个顶点被访问时，其标志位就被标记为已访问 2.1.1深度优先遍历&广度优先遍历|DFS & BFS 图算法中最基础的两个遍历算法：广度优先搜索（Breadth First Search...，简称 BFS）和深度优先搜索（Depth First Search，简称 DFS）。...深度优先搜索（简称DFS) 类似于树的先根次序遍历，尽可能先对纵深方向进行搜索： 选取一个未访问的点 v0 作为源点 访问顶点 v0 递归地深搜遍历 v0 邻接到的其他顶点 重复上述过程直至从 v0 有路径可达的顶点都已被访问过...再选取其他未访问顶点作为源点做深搜，直到图的所有顶点都被访问过 图片 深度优先搜索的顺序是： a->b->c->f->d->e->g 广度优先遍历（breadth-first search） 广度优先搜索

    83540

    elasticsearch面试常问问题_java面试题汇总

    六、ES如何选举Master节点： 1、Elasticsearch 的分布式原理： 2、Elasticsearch 如何 选举 Master： 3、Elasticsearch是如何避免脑裂现象： 七、建立索引阶段性能提升方法...3、Elasticsearch是如何避免脑裂现象： （1）当集群中 master 候选节点数量不小于3个时（node.master: true），可以通过设置最少投票通过数量（discovery.zen.minimum_master_nodes...（6）增加 index.translog.flush_threshold_size 设置，从默认的 512 MB 到更大一些的值，比如 1 GB 八、ES的深度分页与滚动搜索scroll （1）深度分页...那么如何解决深度分页带来的问题，我们应该避免深度分页操作（限制分页页数），比如最多只能提供100页的展示，从第101页开始就没了，毕竟用户也不会搜的那么深。...那么如何解决深度分页带来的问题，我们应该避免深度分页操作（限制分页页数），比如最多只能提供100页的展示，从第101页开始就没了，毕竟用户也不会搜的那么深。

    50940

    Elasticsearch索引、搜索流程及集群选举细节整理

    第一步是将文档写入 translog 以获得持久化副本，以防在此之后节点崩溃。...这个列表被称为优先级队列，它的大小取决于查询，默认为 10，但如果查询使用普通分页，它将是 'from+size'，它可以在深度分页时使用大量 RAM。...例如，在深度分页中，返回的文档数量将是“from + size”页面，因此来自多个索引和分片的深度页面将收集“number_of_shards * (from + size)”文档，这会变得非常大，吃光了所有的堆...可以在应用程序级别控制如何处理失败的请求。还有其他锁定选项可用，您可以在此处[16]阅读有关它们的信息[17]。...为了避免这个问题，Elasticsearch 使用了一个 translog。

    1.7K20
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