题意 一个有向图G=(V,E)称为半连通的(Semi-Connected)，如果满足：?u,v∈V，满足u→v或v→u，即对于图中任意 两点u，v,存在一条u到v的有向路径或者从v到u的有向路径。...V，E'是E中所有跟V'有关的边， 则称G'是G的一个导出子图。若G'是G的导出子图，且G'半连通，则称G'为G的半连通子图。...若G'是G所有半连通子图 中包含节点数最多的，则称G'是G的最大半连通子图。给定一个有向图G，请求出G的最大半连通子图拥有的节点数K ，以及不同的最大半连通子图的数目C。...Sol 很zz的题然而我因为没判重边的缘故wa了好久qwq 首先强连通分量内的点一定是半联通图 如果任意链各个强连通分量之间有边的话，它们构成的图是半联通图 那么我们最长路dp一下就好，同时dp出方案数
问题描述： 有n个数（以下都视为整数，浮点的也一样），每个数有正有负，现在要在n个数中选取相邻的一段，使其和最大，输出最大的和。...这样我们就可以把n个数分成几段了，且每一段都求出了他们的和，然后再循环一次求出最大的一个和，我们就得到想要的结果了，也可以在分段的时候直接求结果。
图中点可以被分为两组，并且使得所有边都跨越组的边界，则这就是一个二分图，匈牙利算法是求解二分图最大匹配的一种方法，本文介绍相关内容。...image.png 最大匹配 一个图所有匹配中，所含匹配边数最多的匹配，称为这个图的最大匹配。 图 4 是一个最大匹配，它包含 4 条匹配边。...最大独立数 选取最多的点，使任意所选两点均不相连 定理 最大匹配数 = 最小点覆盖数（Konig 定理） 最大匹配数 = 最大独立数 最小路径覆盖数 = 顶点数 - 最大匹配数 匈牙利算法 叫做匈牙利算法...的事实上有两个算法，分别解决指派问题和二分图最大匹配求解问题，此处算法指求解二分图最大匹配的匈牙利算法。...算法示例 以男生女生结成情侣的场景为例，有男生节点和女生节点组成的二分图，部分男生女生之间互有好感，那么最多可以组成多少对情侣 数学表述: 求解二分图中最多能找到多少条没有公共端点的边 / 二分图的最大匹配数
要求：给定1个字符串，比如ababc，要求找出“第1个最长的不重复子串”，即："abc" 思路：遍历每个字符，寻找以它开头的不重复子串，遍历过程中，可以用一个Set作为缓冲区，存放曾经处理过的起始字符串...过程： (a)babc -> 子串为a (ab)abc -> 子串为ab (ab)abc -> 发现重复字符a，准备从第2个字符开始新一轮查找 a(b)abc -> 子串为b a(ba)bc -...> 子串为ba a(ba)bc -> 发现重复字符b，准备第第3个字符开始新一轮查找 ab(a)bc -> 子串为a ab(ab)c -> 子串为ab ab(abc) -> 查找结束 代码： /...** * 查找最长不重复子串 * * @param s * @return */ public String getFirstLongestSubstring
算法描述 Level：Hard Alice和Bob共有一个无向图，其中包含n个节点和3种类型的边： 类型 1：只能由Alice遍历。 类型 2：只能由Bob遍历。...请你在保证图仍能够被Alice和Bob 完全遍历的前提下，找出可以删除的最大边数。如果从任何节点开始，Alice和Bob都可以到达所有其他节点，则认为图是可以完全遍历的。...返回可以删除的最大边数，如果Alice和Bob无法完全遍历图，则返回-1。 示例： ?...再删除任何其他的边都无法保证图可以完全遍历。所以可以删除的最大边数是 2 。 思路 需要图可以完全遍历，说明是一个图的连通性问题，脑海里立刻想到使用并查集算法来解决图的连通性。...最后所有的边合并完成之后，再判断Alice与Bob是否符合图的连通性；符合就返回最大可删除的边数。
匈牙利算法用于求解无权二分图（unweighted bipartite graph）的最大匹配（maximum matching）问题 二分图 简单来说，有两个点集$U$和$V$ ，集合内部没有边相连，...例如，图 3、图 4 中红色的边就是图 2 的匹配。 最大匹配 一个图所有匹配中，所含匹配边数最多的匹配，称为这个图的最大匹配。图 4 是一个最大匹配，它包含 4 条匹配边。...匈牙利算法解决的问题背景：如果一对男女互有好感，那么你就可以把这一对撮合在一起，现在，你拥有的大概就是下面这样一张关系图，每一条连线都表示互有好感。 ?...就是一个二分图最大匹配模板题，学完之后立刻巩固一下 import java.util.Arrays; import java.util.Scanner; public class Main {...A：好问题，其实仔细思考就会发现，二分图求最大匹配的过程中，只用存集合$U$到集合$V$的边，$V$到$U$不需要存，从整个算法思路来看，我们只需要以$U$集合的点作为起始，去往$V$集合。
子图同构问题本质上就是一种匹配，VF2算法加了很多feasibility rules，保证了算法的高效性。...这里只是实现最基本的判断子图同构的算法： 参考文献有（其实google一把就能出来这些）： http://stackoverflow.com/questions/8176298/vf2-algorithm-steps-with-example...下面给出我的算法设计（这里考虑边和点除了ID之外，还有label）： 边和图结构： struct EDGE { int id2; int label; EDGE(int _id2, int _label...pair(dbVid,quVid)同时满足条件1）和2） flag=true; } } } } } } return flag; } 最后给出该算法的伪代码
什么是二分图 如果一个无向图的的顶点可以分为两个互不相交的子集A和B，那么它就是二分图。也就是说，A、B内部不存在连边，所有连边都一头连着A中的顶点，另一头连着B中的顶点。 什么是二分图最大匹配？...二分图最大匹配问题，就是在A、B这两个集合中，不断选择两个存在连线的点，把他们连起来，求最多可以有多少条连线的问题。 怎么解？...匈牙利算法的核心在于：从A集合中选择一个点，然后将与其相连的B中的点依次对照，如果B中的点尚未匹配，那就将这两个点进行匹配，然后遍历A中的下一个点。...时间限制：1s 空间限制：256MB 这很明显是一个二分图最大匹配问题，由于男生女生的编号都是从1开始，因此为了能便于区分，我们将女生的编号x暂时设置为x+nl， 这样就能保证每个人编号的唯一性。...代码如下： //二分图最大匹配 #include using namespace std; #define MAXN 505 #define INF (1 << 31)
概要 题目描述 给定K个整数的序列{ N1, N2, …, NK }，其任意连续子序列可表示为{ Ni, Ni+1, …, Nj }，其中 1 <= i <= j <= K。...最大连续子序列是所有连续子序列中元素和最大的一个，例如给定序列{ -2, 11, -4, 13, -5, -2 }，其最大连续子序列为{ 11, -4, 13 }，最大和为20。...现在增加一个要求，即还需要输出该子序列的第一个和最后一个元素。...输出描述: 对每个测试用例，在1行里输出最大和、最大连续子序列的第一个和最后一个元素，中间用空格分隔。如果最大连续子序列不唯一，则输出序号i和j最小的那个（如输入样例的第2、3组）。...若所有K个元素都是负数，则定义其最大和为0，输出整个序列的首尾元素。
☞重构子图 子图重构一般出现在数据运维阶段。...下面介绍一种节点模式下的子图重构方法，该方法是将节点进行合并并且对其关联关系同时迁移的方法。需要指定合并的目标节点，以及被合并的目标节点，并以可选模式指定其属性的合并操作方式。...WHERE ID(n) IN [2133617,34934,213289] RETURN n 4.2 将节点一度关系全部扩展出来 概念节点目前没有任何关联关系，在接下来的操作中我将会把上述关键词子图合并到概念节点上...apoc.refactor.mergeNodes(nodes,{properties:'discard'}) YIELD node RETURN node 4.5 重构后的效果 三个节点变一个节点，三个子图变一个子图...References [1] TOC: 图数据☞重构子图
,n-1],求A的连续子数组，使得该子数组的和最大。...array, array.length); 31 System.out.println(maxArray); 32 } 33 34 } 解法2.分治法 将数组从中间分开，那么最大子数组要么完全在左半边数组...，要么完全在右半边数组，要么跨立在分界点上。 ...完全在左数组、右数组递归解决。 跨立在分界点上：实际上是左数组的最大后缀和右数组的最大前缀的和。...(arr,middle+1,to); 13 14 //这种情况 就是最大的子序列在中间的情况 15 int i ,left = arr[middle],
Schema完全符合。...RDF三元组表示其图结构是用主谓宾的形式来表达的，查询语言是SPARQL，当然早期语言还有RQL、RDQL等。这类图数据库系统最大的好处是协议统一，从数据模型到查询语言的模型都有一套严格的规范标注。...子图匹配的算法 在一篇SIGMOD 2020实验论文中指出，做子图匹配可以有两类算法，一类为基于深度搜索加回溯的方式（Backtracking Search），一类为基于广度优先的Multi-way...子图匹配的搜索空间 这里对子图匹配的两类算法形象化解释一下。假设有个Q和一个G，找到Q在G的子图匹配，实际就是在搜索空间查找。...硬件加速 刚才提到，Worst Case Optimal Join算法，每一行是完全独立的查询操作，非常容易做并行。所以会想到使用在GPU上运行操作。
分享嘉宾：邹磊 北京大学 教授 编辑整理：xiaomei 出品平台：DataFunTalk 导读：本次讲座从图数据库中的核心查询算子——子图匹配入题，介绍了图数据库的基本概念、子图匹配的算法，以及在图数据库环境下的子图匹配查询优化等内容...Schema完全符合。...RDF三元组表示其图结构是用主谓宾的形式来表达的，查询语言是SPARQL，当然早期语言还有RQL、RDQL等。这类图数据库系统最大的好处是协议统一，从数据模型到查询语言的模型都有一套严格的规范标注。...子图匹配的搜索空间 这里对子图匹配的两类算法形象化解释一下。假设有个Q和一个G，找到Q在G的子图匹配，实际就是在搜索空间查找。...硬件加速 刚才提到，Worst Case Optimal Join算法，每一行是完全独立的查询操作，非常容易做并行。所以会想到使用在GPU上运行操作。
//二分图最大匹配数量 #include #include #include #include #include #include
通过一层循环，决定起始位置，然后不断循环从起始位置加起用于存储最大值。 或者采用动态规划，寻找出规律F(N) = F(N-1) + A[N] 这种方法的时间复杂度为O（N），空间复杂度为O(N)。...array[0]; for (int i = 1; i < len; i++) { //利用F(N) = F(N-1) + A[N] 来记录以第i个数字结尾的子数组的最大和... //此外要记得如果F(N)<0,则下一次会直接拿A[N]赋值进去，因为如果是负数了，那么与后面的数相加只会起到变小作用 //此外，另用一个变量存储遇到的最大的连续子数组的和
问题分析：在数组的每一个位置处保存当前的最大值，当前的最大值组成为： image.png 解决方案： int get_max_subarray(int *a, int length, bool &is_array_ok
一、题目描述 原题链接：力扣 643 题 子数组最大平均数 I 给你一个由 n 个元素组成的整数数组 nums 和一个整数 k 。...请你找出平均数最大且 长度为 k 的连续子数组，并输出该最大平均数。 任何误差小于 10-5 的答案都将被视为正确答案。...2.1 滑动窗口含义 滑动窗口算法是一种在数组或列表中寻找特定元素的强大工具，可以高效地解决一系列问题。 例如找到一个数组中最大的K个元素、在一个数组中查找子数组的数量等等。...下面将详细介绍滑动窗口算法的工作原理和应用场景： 工作原理： 窗口大小：滑动窗口算法通过设定一个窗口的大小来解决问题。窗口通常是一个连续的子数组或子字符串。...应用场景： 最小/最大子数组/子字符串：寻找给定数组或字符串中满足特定条件的最小或最大的子数组或子字符串。 字符串匹配：在一个字符串中寻找另一个字符串的出现或满足特定条件的子串。
今天测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢？...例如:{6,-3,-2,7,-15,1,2,2},连续子向量的最大和为8(从第0个开始,到第3个为止)。你会不会被他忽悠住？...(子向量的长度至少是1) 解题思路 对于一个数组中的一个数x，若是x的左边的数加起来非负，那么加上x能使得值变大，这样我们认为x之前的数的和对整体和是有贡献的。...我们用cur记录当前值, 用max记录最大值，如果cur<0,则舍弃之前的数，让cur等于当前的数字，否则，cur = cur+当前的数字。若cur和大于max更新max。
描述 给定一个数组，求出最大的连续子序列和 思路 在任何讲动态规范的地方都能找到求最大连续子序列和的例子。...具体来说，假设数组为a[i]，因为最大连续的子序列和必须是在位置0-(n-1)之间的某个位置结束。...那么，当循环遍历到第i个位置时，如果其前面的连续子序列和小于等于0，那么以位置i结尾的最大连续子序列和就是第i个位置的值即a[i]。...如果其前面的连续子序列和大于0，则以位置i结尾的最大连续子序列和为b[i] = max{ b[i-1]+a[i]，a[i]}，其中b[i]就是指最大连续子序列的和。
（原书假定如果所有整数为负数，则最大的子序列的和为0。...我们这里去掉了这个假定，算法1和算法2只需要把maxSum初始设为 a[0] 即可，算法3做了些修改） 例如：-2 ，11，-4，13，-5，-2， 答案为 20（从A2--A4） 算法1 ：...我们初始假设最大的子序列和 maxSum 是第一个元素。...那么最大的子序列和可能出现在三处：前半部分某子序列（设其和为maxLeft），后半部分某子序列(设其和为maxRight)，中间部分某子序列(设其和为maxCenter)。前两种情况可以通过递归求解。...第三种情况，我们通过分析可知，这种情况下的最大和可以通过求出前半部分的最大和（包含前半部分的最后一个元素）以及后半部分的最大和（包含后半部分的第一个元素）而得到。
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