用 Objective-C 实现几种基本的排序算法，并把排序的过程图形化显示。其实算法还是挺有趣的 ^ ^. 选择排序 冒泡排序 插入排序 快速排序 选择排序 以升序为例。...jx_exchangeWithIndexA:j indexB:j - didExchange:exchangeCallback]; } } } 快速排序 快排的版本有好几种...8、这里有个小优化，在i向后扫描开始时，i是指向x的，而在上一轮j游标的扫描中我们已经知道x是比pivot小的，所以完全可以让i跳过x，不需要拿着x和pivot再比较一次。...因我们不讨论三向切分的快排优化算法，所以这里答案是：不理它。 随着一趟一趟的排序，它们会慢慢被更小的元素往后挤，被更大的元素往前挤，最后的结果就是它们都会和枢轴一起移到了中间位置。...结果很明显，当某个算法所需要进行的比较操作越少时，它排序就会越快(根据上面四张图的比较，毫无疑问快排所进行的比较操作是最少啦~)。 那么如何模拟出比较操作的耗时时间呢？
“关键路径”算法可以在线性时间内解决此问题。这个问题与无环加权有向图的最长路径问题是等价的。...为了设计求关键路径的动态规划算法，现在定义三个术语： 事件i可能最早发生的时间earliest(i): 是指从开始结点s到结点i的最长路径的长度。...关键路径算法基本步骤： 确认有向图G是无环图，并进行拓扑排序; 按拓扑次序计算earliest(i), 0<=i< V-1; 按逆拓扑排序计算latest(i), 0<=i< V-1; 计算latest
二、有向图的Label Propagation算法 1、有向图 有向图是指图中的边是带有方向的图。...对于有向图，每两个节点之间的边的条数是两条，分别为流出的边和流入的边，其流出边的总数为出度，流入边的总数为入度，如下图的有向图： ?...对于更多的有向图的知识，可参阅相关图论的书。...2、对于Label Propagation算法的修正 要使得Label Propagation算法能够求解有向图的社区划分，问题即变为如何将有向图转换成无向图。...通过如上的办法将有向图的Label Propagation算法转换成无向图的Label Propagation算法进行求解。
关键字：DAG，有向无环图，算法，背包，深度优先搜索，栈，BlockChain，区块链 图 图是数据结构中最为复杂的一种，我在上大学的时候，图的这一章会被老师划到考试范围之外，作为我们的课后兴趣部分...有向图 有向图是一幅有方向性的图，由一组顶点和有向边组成。所以，大白话来讲，有向图是包括箭头来代表方向的。 常见的例如食物链，网络通信等都是有向图的结构。...我想Tremaux搜索会给我们带来一些启发，回到图的深度优先搜索算法。...寻找有向环 基于上面的问题，我们要做一个寻找有向环的程序，这个程序还是依赖DFS深度优先搜索算法，如果找不到，则说明这个有向图是DAG。...总结 本文循序渐进地从图到有向图到有向无环图，详细地介绍了相关术语，api代码实现，也补充入了背包和栈的代码实现，重点研究了图的深度优先搜索算法以及寻找有向环算法。
最近业余在做一个基于结点的编辑工具玩, 遇到一个问题, 就是结点和连线多了, 经常会出现重叠交叉的问题, 导致图看不清楚: 要是这个样子, 还不如不用图清楚呢, 所心就需要找一个方法来进行自动布局, 理想情况是这样的...自动的算法肯定没有100%完美的, 但是总是能方便不少的 在google了一会儿后, 发现这种结点-线组成的图是一有个学名的: directed acyclic graph, 例如这样: 无非我这个图结点上的连接点是有限制的..., 但这个对于布局算法来说, 影响不大....因为布局只需要大体考虑每个结点的位置 那么, 这个算法需要满足几个条件: 结点之间不能有重叠 连线之间尽量减少交差 结点之间是有基本的层次关系对齐的 基于这些限制条件, google到一个比较有名的算法...Sugiyama's layout algorithm 初步看了一上, 这个算法比较复杂, 是多种算法的集合 自己不是很熟悉这方面的理论知识, 所以还是决定采用第三的算法库 C++可以使用的图绘制算法库
我写了七、八年的 “算法博客”，出版了一本《算法的乐趣》，一门《算法应该怎么“玩”？》课程，所有介绍算法的例子都是用 C++ 编写的。 很多读者来向我吐槽：“好好的一本算法书，为什么要用 C++？”...所以在本文里，我非常详细的讲述了用 Java 或 C++ 写算法时候的优劣势，你可以参考一下来判断自己喜欢用哪种语言写算法。...赋值语句两者基本上是一样的，看看每一行结尾的 “;” 你就知道它们有多相似。...C++ 的成员函数可以有默认值，并且构造函数也支持默认值。...通过对比发现不管是用 C++ 还是用 Java 来写算法，差别基本不大，如果朋友们对算法想再深度了解，可以看一下《算法应该怎么“玩”？》。
本文将从垃圾回收基础原理、GC 算法分类、JVM 垃圾回收器和优化等多个角度，详细介绍 JVM 中的垃圾回收算法，帮助读者更好地理解和掌握 GC 回收机制。1....GC 算法分类在 Java 中，垃圾回收算法可以分为两大类：基于引用计数的垃圾回收算法和基于可达性分析的垃圾回收算法。...基于引用计数的垃圾回收算法：在每个对象上添加一个引用计数器，当有一个指针引用该对象时，计数器就加 1，这样当计数器减为 0 时，说明该对象已经成为垃圾。...但是，这种算法有一个致命问题：无法解决循环引用问题。如果两个对象相互引用了对方，那么它们的引用计数器都不会为 0，垃圾回收器也就无法将它们回收掉。...因此，在实际开发中，基于引用计数的垃圾回收算法并不常用。基于可达性分析的垃圾回收算法：从 GC Roots 对象作为起点，按照从上至下的方式搜索所有被引用对象。
由于无敌的凡凡在2005年世界英俊帅气男总决选中胜出，Yali Company总经理Mr.Z心情好，决定给每位员工发奖金。
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上一篇：有向图--有向环检测和拓扑排序 有向图强连通分量：在有向图G中，如果两个顶点vi,vj间有一条从vi到vj的有向路径，同时还有一条从vj到vi的有向路径，则称两个顶点强连通。...如果有向图G的每两个顶点都强连通，称G是一个强连通图。有向图的极大强连通子图，称为强连通分量。 Kosaraju算法可以用来计算有向图的强连通分量。...Kosaraju算法的实现过程： 在给定的一幅有向图G中，使用DepthFirstOrder来计算它的反向图G(R)的逆后序排列。...除了下面代码中标出的两行区别，Kosaraju算法的实现和求无向图的连通性问题的实现几乎完全相同。Kosaraju算法实现简单但难以理解。...在知乎上看到一个对Kosaraju算法的浅显易懂的解释，可以用来帮助理解该算法的原理：https://www.zhihu.com/question/58926821/answer/163724688 实现
Dijkstra算法可以解决边的权重非负的最短路径问题。 Dijkstra算法无法判断含负权边的图的最短路径，但Bellman-Ford算法可以。...在实现Dijkstra算法之前，必须先了解边的松弛： 松弛边v->w意味着检查从s到w的最短路径是否是先从s到v，再从v到w。如果是，则根据这个情况更新数据。...=null;e = edgeTo[e.form()]) path.push(e); return path; } Dijkstra算法能够解决边权重非负的加权有向图的单起点最短路径问题。...Dijkstra算法的实现： public class DijkstraSP { private DirectedEdge[] edgeTo; //edgeTo用来逆推最短路径 private...下一篇：无环情况下的最短路径算法
拓扑排序（Topological Sorting）是一种线性排序方法，适用于有向无环图（DAG, Directed Acyclic Graph），它能够为图中的节点安排一个线性序列，使得对于图中的每一条有向边...常用的两种实现拓扑排序的方法是Kahn算法和深度优先搜索（DFS）。 二、算法实现 方法一：Kahn算法 Kahn算法利用队列实现拓扑排序，通过不断删除入度为0的节点来构建拓扑序列。.../** * Kahn算法实现拓扑排序 * @param {Object} graph - 图的邻接表表示 * @return {string[]} - 拓扑排序结果 */ function kahnTopologicalSort...四、总结 拓扑排序是一种用于有向无环图（DAG）的线性排序方法，通过Kahn算法和DFS方法可以实现拓扑排序，广泛应用于任务调度、课程安排、编译依赖和数据处理等场景。...理解和掌握拓扑排序算法，对于解决实际问题具有重要意义。
引言 Warshall算法是一种用于求解有向图的可达矩阵的经典算法，算法通过迭代更新图的可达矩阵，从而找到图中任意两个顶点之间的可达关系。...本文将介绍Warshall算法的实现细节，并通过一个具体的例子进行演示。 2. Warshall算法原理 2.0 图的基础知识 a....根据边的性质，图可以分为有向图（Directed Graph）和无向图（Undirected Graph）两种类型。 有向图是指图中的边具有方向性，表示节点之间的单向关系。...对于有向图，邻接矩阵的元素表示从一个节点到另一个节点的边的存在与否；对于无向图，邻接矩阵是对称的。 邻接表是一种链表数组的形式，用于表示每个节点和与之相连的边。...实现书上 204 页的 Warshall 算法,求图 G 的可及矩阵。 （一） 输入数据 上面的邻接矩阵。
Manhattan图算是GWAS分析的标配图了，可参考Bio|manhattan图 进行绘制。...1 3 0.2861395 4 rs4 1 4 0.8304476 5 rs5 1 5 0.6417455 6 rs6 1 6 0.5190959 我们知道Manhattan图实际就是点图...二 ggplot2绘制Manhattan图 1 纵坐标为P值转-log10（） ggplot(Snp_pos, aes(x=BPcum, y=-log10(P))) + geom_point(...当然了既然是ggplot2绘制的Manhattan图（点图），那么关于点，线，坐标，主题的设置当然都可以设置了，看这里 ggplot2|详解八大基本绘图要素 ggplot2|theme主题设置，详解绘图优化...以上就是ggplot2绘制一些常见的Manhattan图，好处当然就是兼容ggplot2的参数，也就可以根据需要自行设置。
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图计算中的图算法有哪些常见的类型？请举例说明每种类型的算法。 在图计算中，常见的图算法类型包括最短路径算法、连通性算法、聚类算法和图搜索算法。下面我们将分别介绍每种类型的算法及其应用。...： 概念：连通性算法用于确定图中的连通组件，即将图分割为连通的子图。...应用：连通性算法可以应用于社交网络分析、网络监测和组织结构分析等。 示例算法：连通性算法中的一个常见算法是连通组件算法，它可以将图分割为连通的子图，并为每个子图分配一个唯一的标识符。...应用：图搜索算法可以应用于路径规划、社交网络分析和网络爬虫等。 示例算法：图搜索算法中的一个常见算法是深度优先搜索（DFS），它可以在图中通过深度优先的方式查找顶点或边。...、连通性算法、聚类算法和图搜索算法在图计算中的应用。
成年人的11.11，不只有“衣食住行相关的买买买”，还有“囤课”、“抢课”。 数据显示，2020年，腾讯课堂11.11单日成交额同比增长200%，高峰时期180万人涌入竞相选课。...腾讯课堂延续去年11.11活动热度，联合更多机构加码投入百万补贴，连续15天为用户发放红包，并推出海量的1元秒杀课程等福利活动。11.11活动将从10月29日启动，并持续到11月12日。...红包内的福利包括：现金、实物奖品、腾讯课堂平台优惠券、平台畅学卡、机构优惠券等，其中现金红包的最大金额是1111元。...同时，腾讯课堂推出每满300减30平台优惠券，上不封顶，该平台优惠券还可与机构优惠券、限时优惠、拼团等促销双重叠加使用。...一直以来，腾讯课堂有80%的课程紧扣就业岗位需求，40%的课程为当年结合岗位最新需求和技术发展变化而推出的新课程。
为了满足广大用户对云计算服务的需求，腾讯云在每年的11.11购物节期间都会推出一系列精彩纷呈的优惠活动，为用户带来前所未有的云服务体验。...今年的11.11，腾讯云再次重磅出击，推出了一场前所未有的上云拼团活动。这场活动不仅为用户带来了丰富的云计算资源和服务，还提供了丰厚的优惠和奖励，让用户以更低的成本享受到更高品质的云服务。...fromSource=gwzcw.8891789.8891789.8891789本文将详细介绍腾讯云11.11上云拼团活动的各个方面，包括活动概述、详细规则、各类优惠信息以及热门上云场景等，帮助用户更好地了解并参与到这场盛宴中来...二、轻量应用服务器·限时秒杀每日两场秒杀（上午10:00、下午15:00），每天有两次秒杀活动，分别在上午10点和下午3点进行。爆款折扣享不停。活动期间有大量的折扣优惠。...用户需要关注活动页面的相关说明，并按照提示进行操作即可享受优惠。结语腾讯云11.11上云拼团活动不仅是一场优惠盛宴，更是一次技术交流和业务拓展的良机。
Floyd算法又称为插点法，是一种利用动态规划的思想寻找给定的加权图中多源点之间最短路径的算法。 Floyd算法能够处理带负权重的边的有向图但不能包含负权重环。...算法的基本思想是：从起始顶点开始，依次加入一个顶点，每加入一个顶点，更新一下各条最短路径长度。各条最短路径长度保存在一个二位数组中。
张晋军 京东商城基础架构部服务治理组负责人 京东技术11.11基础架构峰会讲师 十六年一线研发经验，十六年软件开发经验，作为京东商城基础架构部服务治理组负责人，目前主要负责CallGraph和JSF平台...在京东技术——11.11基础架构峰会上，张晋军主要深入分享了京东CallGraph平台的产生背景以及它的研发原理、架构设计、功能实现，它提供服务之间的依赖关系拓扑图，能够轻松定位问题。...拿京东的黄金链路来解释，就是从用户登录、看商品再到领优惠劵最后到结算，这个过程中会牵扯到很多很多系统，如果调用某一服务出现了问题，那么到底是此服务的问题还是此服务下游的问题，这个链路越长就越不好回答。...所以CallGraph平台就是帮助大家解决这两个问题的工具，首先利用各种调用链的树形拓扑图呈现整体的依赖关系和各系统的负责人；其次拓扑图还会呈现各系统的关系图，即每一个系统之间是什么关系，它们互相的依赖程度如何...而CallGraph未来的发展一定会是向程序员提供更多的手段从多维度来定位监控问题，甚至会使用机器学习的算法自动化智能化的给技术人提供解决方案。
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