performSelecor响应了OC语言的动态性:延迟到运行时才绑定方法。当我们在使用以下方法时:
前言 EK算法是求网络最大流的最基础的算法,也是比较好理解的一种算法,利用它可以解决绝大多数最大流问题。...但是受到时间复杂度的限制,这种算法常常有TLE的风险 思想 还记得我们在介绍最大流的时候提到的求解思路么? 对一张网络流图,每次找出它的最小的残量(能增广的量),对其进行增广。...没错,EK算法就是利用这种思想来解决问题的 实现 EK算法在实现时,需要对整张图遍历一边。 那我们如何进行遍历呢?BFS还是DFS?....^#) 所以我们选用BFS 在对图进行遍历的时候,记录下能进行增广的最大值,同时记录下这个最大值经过了哪些边。...通过上图不难看出,这种算法的性能还算是不错, 不过你可以到这里提交一下就知道这种算法究竟有多快(man)了 可以证明,这种算法的时间复杂度为 大体证一下: 我们最坏情况下每次只增广一条边,则需要增广
是否有遗漏? 我们知道,“个体与互动,高于流程和工具”,被放到了敏捷宣言的第一条。在敏捷项目中,“个体”与“互动”,能否作为代表软件开发生产力的关键要素呢?...当度量软件开发生产力时,有些团队是否遗漏了这两个关键要素? 研究显示,软件开发生产力与开发者对于工作的满意度和幸福指数高度相关(参见参考资料2和3)。 如何度量“个体”与“互动”呢?...那么用户对产品的满意度,是不是就是有些团队所遗漏的第三个关键要素?...从下图中能够看出,如果仅局限于DevOps的4个关键指标所涉及的那2个维度,来设计群星指标,那么就会将“工作爽、协作佳和价值准”这3个重要的维度遗漏掉。为什么这3个维度很重要?...软件开发生产力平衡式度量维度之间的关系 本文的目的,就是要找回这3个被遗漏的度量维度,并补充其他维度的一些重要的度量指标,从而获得一份平衡式的度量维度和指标,进而便于敏捷团队通过度量驱动改进。
问题描述 对于n个数,从中取出m个数,如何取使得这m个数的乘积最大呢?...输出格式 每组数据输出1行,为最大的乘积。
问题描述: (这个问题描述可能不太准确 是根据我个人的理解写出来的) 输入一个序列的数字 求他的最大子序列 包括空集合 例如说
问题描述 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) 例子: 5,9,8,3,15 那么排序后的数,3,5,8,9,15,因此相邻最大差值为15-9=6 解题思路 由于时间复杂度要求为...这里我们需要借助桶排序的思想: 1)找出数组的最大值max和最小值min 2)将区间均等的划分为 N + 1份,即有N + 1个桶。...依次比较每两非空桶,即后桶的min减去前桶的max 的差值,即可获得最大的差值 实现代码 public static int maxGap(int[] nums) { if (nums ==...null || nums.length < 2) { return 0; } // 1)找出数组的最大值max和最小值min int max =...// 依次比较每两非空桶,即后桶的min减去前桶的max 的差值,即可获得最大的差值 for(int i = 0; i <= len; i++) { if (hasNum[i]) {
输出格式 输出文件仅一行包含一个整数,表示要求的最大的结果 样例输入 5 2 1 2 3 4 5 样例输出 120 样例说明 (1+2+3)*4*5=120...] sum = new long[20]; static long[][] dp = new long[20][20]; /* * dp[i][j]代表前i个数中有j个乘号的最大值
一、题目 1、算法题目 “给定包含0和1的二维矩阵,找出只包含1的最大矩阵,返回其面积。” 题目链接: 来源:力扣(LeetCode) 链接:85....最大矩形 - 力扣(LeetCode) (leetcode-cn.com) 2、题目描述 给定一个仅包含 0 和 1 、大小为 rows x cols 的二维二进制矩阵,找出只包含 1 的最大矩形,并返回其面积...首先,说一下暴力解法:列举所有可能出现的矩形,枚举矩形所有的左上角和右下角坐标,并检查该矩形是否是面积最大的,但是这样做时间复杂度过高,会超时。我发现在学算法之前我写出来的算法都是暴利解法。。。...那么就可以使用单调栈的做法,找到最高的柱子,并找到它左右的最大高度,拼接成最大的矩形,得到面积就是想要的结果。...思路就是: 枚举矩形的下边界,枚举下边界的每一列的高度 找到最高的柱子向左右寻找最大的矩形 得到矩形求出面积
前置知识 网络最大流入门 前言 Dinic在信息学奥赛中是一种最常用的求网络最大流的算法。 它凭借着思路直观,代码难度小,性能优越等优势,深受广大oier青睐 思想 Dinic算法属于增广路算法。...它的核心思想是:对于每一个点,对其所连的边进行增广,在增广的时候,每次增广“极大流” 这里有别于EK算法,EK算法是从边入手,而Dinic算法是从点入手 在增广的时候,对于一个点连出去的边都尝试进行增广...,即多路增广 Dinic算法还引入了分层图这一概念,即对于$i$号节点,用dis(i)表示它到源点的距离,并规定,一条边能够被增广,当且仅当它连接的两个点$u,v$满足:dis(v)=dis(u)+1,...Dinic算法的性能在比赛中表现的非常优越。...按照集训队大佬ly的说法,我们可以认为Dinic算法的时间复杂度是线性的(比某标号算法不知道高到哪里去了) 代码 题目链接 #include #include #include
从所有特征中选出与c之间互信息最大的m个特征,就可以得到与c最相关的m个特征。 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。 S很可能包含相关度很大的特征,也就是说特征之间存在冗余。集合S的冗余度如下式所示: ?...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。
##题目 实现一个最大(小)栈,即可随时拿出当前栈中最大(小)的元素 ##解题思路 这是一道非常经典的面试题,目题目也不难,但还是很能考察开发人员的基本功的,所以面试官很容易脱口就问到这个题 这道题目的要求其实就是实现一个特殊的栈...这个栈能够随时拿到栈中所有元素的最大(小)值 这就是题目所有的要求了 所以在已有栈的基础上稍加改进就能实现 比较简单的办法就是使用两个栈来实现这个特殊的栈 其中一个栈stack正常进出元素 另外一个栈...)栈顶元素,则将当前栈顶的元素再次入栈 注意:当前元素栈顶并不出栈 出栈的时候就跟随stack正常出栈 这样就能保证stackMax(stackMin)跟stack的高度永远一致 并且栈顶的元素永远是最大...(小)值 ##算法图解 以最大栈为例进行图解演示 定义两个栈,和一堆需要入栈的元素 当栈为空的时候,正常入栈 当栈不为空的时候,stack栈正常入栈 stackMax栈中,则需要将入栈元素“3”与栈顶元素...stackMax栈中,则需要将入栈元素“1”与栈顶元素“3”进行比较 “3”>“1”,所以将栈顶元素“3”,再次入栈 依次类推,知道所有元素入栈 在这个过程中,stackMax栈的栈顶元素,始终是最大元素
在统计计算中,最大期望(EM,Expectation–Maximization)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(Latent...最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚(Data Clustering)领域。 可以有一些比较形象的比喻说法把这个算法讲清楚。...Θ的最大似然估计是求不完整数据的对数依然函数L(X;Θ)的最大值而得到的: L(Θ;X)= log p(X|Θ) = ∫log p(X,Y|Θ)dY ; EM算法包括两个步骤:由E步和M步组成,它是通过迭代地最大化完整数据的对数似然函数...Lc(X;Θ)的期望来最大化不完整数据的对数似然函数,其中: Lc(X;Θ) =log p(X,Y |Θ) ; 假设在算法第t次迭代后Θ获得的估计记为Θ(t) ,则在(t+1)次迭代时, E-步:计算完整数据的对数似然函数的期望...EM算法的主要目的是提供一个简单的迭代算法计算后验密度函数,它的最大优点是简单和稳定,但容易陷入局部最优。
最大子数组问题,股票价格示例: 1.在最高价格开始向左寻找之前的最低价格 2.在最低价格开始向右寻找之后的最高价格 3.暴力求解法,尝试每队可能的买进和卖出组合,保证卖出在买进之后 key buy sell...key key=p if key<p buy=i sell=j 问题变化:数组A中元素连续相加最大的子数组,只有当元素有负数时才有意义 分治策略的求解思路: 1.找到数组中的中央位置mid...A[low..mid] low<=i<=j<=mid 3.完全位于A[mid+1..high] mid<i<=j<=hign 4.跨越中点 low<=i<=mid<j<=hign 5.找出左半部分最大和...(从中间到左找),找出右半部分最大和(从中间向右找) leftSum left for i=mid;i>=low;i-- sum=sum+A[i] if sum>leftSum
# 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
package top.buukle.buukle.排序类; import java.util.Arrays; public class 最大拼接数 { //给定一组非负整数 nums,重新排列每个数的顺序...(每个数不可拆分)使之组成一个最大的整数。...leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion) class Solution { // 数字拼接最大值
题目描述: 转载来自于Rui用户解题思路 给定一个整数数组 nums ,找到一个具有最大和的连续子数组(子数组最少包含一个元素),返回其最大和。...示例: 输入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4], 输出: 6 解释: 连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大,为 6。...res = Math.max(res, sum)保证可以找到最大的子序和。
1 分治法 问题分析思路 将 数组 a[i...j]进行近二等分为2个子数组: a[i...mid] , a[mid+1 ... j]; 设最大子数组的下标为 left,right,那么left ,right...left 和 right 要么都在mid左边,要么都在mid右边,或者一个在左边,一个在右边; 那么接下来我们看一下,将数组完全二分后,求解思路: 先将数组进行二分 可以看到,分解后最小问题为单元素求解,最大子数组即为其自身...; image-b0db3ae1f48c4e5eac15e17fe6aa584d.png 到第二级时(此时数组只有2个元素),且已知左子数组的 最大子数组 和 右子数组的最大子数组,那么只剩下求解...我们可以再往上看一级 image-c4290db2231e4e059ec288ec555f57ac.png 以此类推,我们可以知道,实际上最后的问题都转化为了 跨 mid的结果 与 二分后的左右子数组的最大子数组的...2个结果 三个之中作比较取最大值,而 左右子数组的最大子节点到最后又转化为了单节点,所以最终问题转化为了 跨mid情况的求解; package top.buukle.buukle._03MaxSubarray
参考: 算法学习笔记(5):匈牙利算法 漫谈匈牙利算法 匈牙利算法、KM算法 匈牙利算法(二分图) 通俗易懂小白入门)二分图最大匹配——匈牙利算法 多目标跟踪之数据关联(匈牙利匹配算法和KM算法)...【小白学习笔记】(一)目标跟踪-匈牙利匹配 一、匈牙利算法基本概念 匈牙利算法(Hungarian algorithm),即图论中寻找最大匹配的算法,暂不考虑加权的最大匹配(用KM算法实现)。...当且仅当不存在关于图M的增广路径,则图M为最大匹配。所以匈牙利算法的思路就是:不停找增广路,并增加匹配的个数。...二、匈牙利算法概述 匈牙利算法主要用来解决两个问题:求二分图的最大匹配数和最小点覆盖数。 1. 最大匹配问题 看完上面讲的,相信读者会觉得云里雾里的:这是啥?这有啥用?...三、匈牙利算法核心 匈牙利算法的核心就是不停的寻找增广路径来扩充匹配集合M。 我们给出实例来理解。 我们寻找如上图的最大匹配。
盒子模型主要适用于块级元素 标签也有margin:很多人以为标签占据的是整个页面的全部区域,其实是错误的,正确的理解是这样的:整个网页最大的盒子是,即浏览器。
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