1.题目： 2.解析： 这里利用预处理思想：要找多个位置先记录下某个位置： 这里 i 遍历来记录s1,和s2的位置，不断更新来找到最小距离。
一·题目： 牛客网题目链接：数组中两个字符串的最小距离_牛客题霸_牛客网 二·思路： 一开始就是二话没想看到时间复杂度是o(N)就想到肯定不能直接来回遍历去寻找，于是就想到把出现str1和str2下标记录下来然后去比较差值...即它说复杂度要o(n)故也就是对这个strs只能走一遍，因此，还要判断str1，str2的下标最小值，故这里用个min函数，也就说最优就是当我们遍历的时候就边比较距离并求min，只要遇到str1，str2....size()) s = v1, f = v2; else s = v2, f = v1; for (auto a : s) { //这里遍历短的那个下标数组...，去长的中找比它大或比它小，差就有可能是 auto cur = f.upper_bound(a); if (cur !...=-1) ret=min(ret,abs(pre1-pre2)); } if(pre1==-1||pre2==-1) cout中的一个也是-
岛叶皮层和前扣带皮层共同组成显著或中扣带-岛叶网络，参与发现显著性事件和启动控制信号来调节脑网络动力学。凸显网络和大脑其他部分之间的功能耦合在多大程度上由于发育和衰老而发生变化，目前还没有被探索。...凸显网络与大脑其余部分之间的低连通性为特征的动态状态在年龄、频率和驻留时间之间具有很强的二次正相关关系。另外的频率，停留时间，总转变，以及状态到状态的转变趋势在其他凸显网络状态被观察到。...值得注意的是，在动态状态下，dAI与额叶区、内侧额顶区和颞叶区之间的连接被区分开来。认为可分离的连通性状态可以辅助灵活的网络交换。...这两个区域的高度同步导致了单个成分，代表突出网络关键节点。 2.4 后处理 计算所有成分之间的dFC,对每个被试，产生了367个窗口相关矩阵，代表了65个大脑区域之间的成对相关。...计算状态特征频率、停留时间、总转换数和特定状态之间的转换数，将其与年龄回归。 3. 结果 3.1 ICA 从100个分量的ICA中保留的65个非噪声IC代表皮层、皮层下和小脑网络中的不同大脑区域。
2024-11-30：质数的最大距离。用go语言，给定一个整数数组 nums，请找出两个（可以是相同的）质数在该数组中的下标之间的最大距离。 提示： nums的长度在[1,3*10^5]之间。...nums的每个元素的值在[1,100]。 输入保证 nums 中至少有一个质数。 输入：nums = [4,2,9,5,3]。 输出：3。...大体步骤如下： 1.定义一个函数 maximumPrimeDifference(nums []int) int 用于计算质数的最大距离。...• 遍历 nums 数组，找到第一个质数的下标，并记录在变量 first 中。 • 再次遍历 nums 数组，找到最后一个质数的下标，并记录在变量 last 中。...• 返回最后一个质数的下标与第一个质数的下标之间的距离。 2.在主函数 main 中，定义一个示例数组 nums := []int{4, 2, 9, 5, 3}。
它的边的数量是： 1/2(n(n-1))； [3olb411b05.png] 连通图和连通分量 连通图指的是两个点的连接。 连通分量指无向图中的极大连通分量，且连通图就是无向图。...一个无向非连通图会有多个的连通分量，举例： [ifmllpbocl.png] 在这两个例子中，一个无向非连通图就有两个连通的分量。...： [v3kax59utc.png] 强连通图和强连通分量 强连通图指的是两个点之间有弧线。...强连通分量指有向图中的极大连通分量（有去有回），且连通图就是有向图。一个有向图会有多个的强连通分量，举例： [i8di7hgwvb.png] 在这两个例子中，一个有向图就有两个强连通的分量。...狄杰斯特拉（Dijkstra）算法 这个算法的思想就是，找到点与点之间的最小距离的边且只走这一步，之后再从这个点开始找最小距离的边同时也是只走一步，这个时候更新点与点之间的数据，然后继续在往下走。
BFS常用于解决最短路径问题，例如查找两个节点之间的最短路径。 第三部分：最短路径算法 在图的世界中，寻找最短路径是一项常见而重要的任务。...算法步骤： 初始化距离数组，记录起始节点到各节点的当前最短距离。 将起始节点加入集合S，表示已确定最短路径的节点集合。 从集合S中选择一个节点，更新与该节点相邻节点的距离。...算法步骤： 初始化距离数组，记录起始节点到各节点的当前最短距离。 依次对图中的每条边进行松弛操作，即尝试通过该边缩短起始节点到目标节点的距离。 重复步骤2，直到所有边都被松弛。...拓扑排序常用于构建编译器、任务调度等领域，解决任务间的依赖关系。 5.2 强连通分量 强连通分量是有向图中的极大强连通子图，其中任意两个节点都可以相互到达。...第二次遍历，按照完成时间的逆序，访问图的各个强连通分量。 强连通分量算法通常用于解决网络分析、模型检测等问题，其中节点之间的关系具有强连接性。
路径和距离 在图论中，路径和距离是描述图中节点之间连接关系和位置关系的重要概念。 路径（Path）：在图中，路径是指图中的一系列节点，其中任意相邻两个节点之间都有边相连。路径的长度是指路径上边的数量。...如果路径中的所有节点都是不同的，则路径是简单路径。 距离（Distance）：在图中，两个节点之间的距离是指连接这两个节点的最短路径的长度。...如果两个节点之间没有路径相连，则它们之间的距离通常被定义为无穷大。...图2特征值有两个接近于零的值，这与图中的两个连通分量相对应。特征值为0的数量恰好等于图的连通分量的数量。...总结：图1的连通性更强，因为其特征值中仅有一个为0；图2包含两个连通分量，因为其特征值中包含两个0。图2中3、4、5、6、7节点组成的连通分量的连通性要高于图1整体的连通性。
, out=None, **kwargs) 下面这段示例代码使用了 Python 的 NumPy 库来实现一个简单的功能：将数组中的元素限制在指定的最小值和最大值之间。...具体来说，它首先创建了一个包含 0 到 9（包括 0 和 9）的整数数组，然后使用 np.clip 函数将这个数组中的每个元素限制在 1 到 8 之间。...如果数组中的元素小于 1，则该元素被设置为 1；如果大于 8，则被设置为 8；如果在 1 到 8 之间，则保持不变。...此函数遍历输入数组中的每个元素，将小于 1 的元素替换为 1，将大于 8 的元素替换为 8，而位于 1 和 8 之间的元素保持不变。处理后的新数组被赋值给变量 b。...对于输入数组中的每个元素，如果它小于最小值，则会被设置为最小值；如果它大于最大值，则会被设置为最大值；否则，它保持不变。
我们引出图连通的定义： 图连通：如果无向图 G 中的任意两个节点联通，则称图 G 是联通的。 连通分量：如果无向图 G 是非连通的，那么每一个天然分隔的子图都是父亲图的联通分量。...单独拿出 D 这个节点来看，如果我们去掉 D 以及与它直接相连的所有度，则图又会变成具有两个联通分量的非连通图。所以说 D 节点是整张图的割点（cut point）。 ?...桥（又叫割边）：无向联通图中，去掉一条边，图中的连通分量数增加，则这条边，称为桥或者割边。 看到这里，又会想当然的以为：~~两个割点之间的边一定是桥、割边的两个端点一定是割点~~。切记，这是错的！...其实，图论关注的都是节点和节点之间的关系，一旦发现可以建图，并且可以嵌套图论中的算法模型，你会发现很多问题都是很有套路的。后面如果我还能坚持写到二分图，你会发现算法并不难，难的是建图。...，在 Python 中可以简单的使用 Counter 这个类来轻松构建计数字典，并且通过 numpy 中的矩阵相减来轻松解决出入度的相等问题。
DFS或BFS，标记所有能够访问到的节点，代表这个连通分量。...每次从新的未访问节点出发时，就代表发现了一个新的连通分量。 并查集（Union-Find）： 并查集是一种有效的解决连通性问题的数据结构。可以通过合并节点来动态地找到连通分量。...约翰希望通过使用油漆给奶牛尽可能少的区域内涂色，将两个斑点合为一个。 在上面的例子中，他只需要给三个 .....在所有里面找一个min的值即可，途中红色的为最小。最后输出减一就是答案，因为这里求的是两点之间点的距离。...如果你点击到的单元格内不含地雷，则单元格内将显示一个 0 到 8 之间的数字（包括 0 和 8），这对应于该单元格的所有相邻单元格中包含地雷的单元格的数量。
在无向图中，从一个顶点到另一个顶点之间有路径，则称这两个顶点是连通的。 如果图中任意一对顶点之间都是连通的，则称此图为连通图。 非连通图中的每一个连通部分叫连通分量。...对于有向图，若两点之间有互相到达的路径，则称这两点是强连通。 如果有向图中任何一对顶点都是强连通的，则此图叫强连通图。 有向图中最大连通子图称为有向图的强连通分量。 ?...由于图的结构比较复杂，任意两个顶点之间都可能存在联系，因此无法以数据元素在存储区的位置来表示元素之间的关系，即图没有顺序映像的存储结构，但可以借助数组来表示数据元素之间的关系。...它采用两个数组来表示图：一个是用于存储所有顶点信息的一维数组，另一个是用于存储图中顶点之间关联关系的二维数组，这个关联关系数组也被称为邻接矩阵。 ? ?...按照长度递增的顺序依次选择E中的边（u,v），如果该边断点u、v分别是当前T的两个连通分量T1、T2中的顶点，则将该边加入到T中，T1、T2也由此边连接成一格连通分量；如果u、v是当前同一个连通分量中的顶点
1、完全图 在无向图中，如果任意两个顶点之间都存在边，则称该图为无向完全图。含有n个顶点的无向图有n(n-1)/2条边。 在有向图中，如果任意两个顶点之间都存在方向相反的两条弧，则称该图为有向完全图。...含有n个顶点的有向完全图有n(n-1)条有向边。 2、连通、连通图和连通分量 在无向图中，若从顶点v到顶点W有路径存在，则称v和w是连通的。 若图G中任意两个顶点都是连通的，则称图G为连通图。...3、强连通图、强连通分量 在有向图中，若从顶点v到顶点w和从顶点w到顶点v之间都有路径，则称这两个顶点是强连通的。 若图中任何一对顶点都是强连通的，则称该图为强连通图。...有向图中的极大强连通子图称为有向图的强连通分量。 注意：强连通图，强连通分量只是针对有向图而言。一般在无向图中讨论连通性，在有向图中考虑强连通性。...8、距离 从顶点u出发到顶点v的最短路径若存在，则该路径的长度称为从u到v的距离，若从u到v根本不存在路径，则记该距离为无穷。
每条边连接两个顶点，所有顶点的度之和等于边数的2倍 2.记住两个特殊的无相连通图模型： A： B： 1-2 用邻接表法存储图，占用的存储空间数只与图中结点个数有关，而与边数无关。...-9，这个时候，任意增加一条边，这条边都是与多余的那个点相连的，此时图一定联通，ans = 45 - 9+1 = 37; 2-2 给定一个有向图的邻接表如下图，则该图有__个强连通分量 1.强连通分量...：有向图中的极大强连通子图称作有向图的强连通分量. 2.第1点中的极大强连通子图：把图的所有结点用最少的边将其连接起来的子图. 3.一个顶点也是极大强连通子图. ...如果两个顶点vi,vj间（vi>vj）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 画图如下 单个顶点也是强联通分量，或者是两两有路径连接的图的子集也是强联通分量...若从v1开始利用此邻接表做广度优先搜索得到的顶点序列为：{v1, v3, v2, v4, v5}，则该邻接表中顺序填空的结果应为 画图： 邻接表： 解释下：5 - 2 之间右边， 5-4之间有边，不是
两点之间建立连接后，union()方法会将两个分量合并，一个分量中各触点都相互连接。find()方法返回给定触点所在连通分量的标识符。...find方法只需return id[p]; 而将两个连通分量合并，union()必须遍历数组，将一个连通分量中的id[]值变为另一个连通分量的id[]值。...每次find()调用访问一次数组，归并两个分量的union()操作访问数组次数在（N+3）到（2N+1）之间。...当且仅当两个触点开始这个过程打到同一个根触点说明它们存在于一个连通分量中。 find()方法就是沿着这条路径找到根节点。union()方法只需将一个根节点链接到另一个上面就可实现合并分量。...算法改进（加权quick-union算法）： 保证小的树链接在大树上，即给每一个分量添加权重。 在类中新建一个数组保存各根节点的权重，注意该数组只有只有根结点对象的下标中的数据有效。
连通图 若无向图的两个顶点之间有路径，则称这两个顶点之间是连通的。 如果无向图中任意两个顶点都是连通的，则称该无向图为连通图，否则该无向图为非连通图。 无向图的最大连通子图为该图的连通分量。...对于非连通图，则需要分别从不同连通分量中的顶点出发进行搜索，才能访问到图中的所有顶点。 对于有向图，若图中一对顶点之间有双向的路径，则称这两点之间是连通的。...若有向图中任意两点之间都是连通的，则称该有向图是强连通的。 有向图中最大连通子图被称为有向图的强连通分量。强连通的有向图只有一个强连通分量，就是它本身。...为什么不能直接顺序访问顶点数组vNodes[]中的每一个元素？ 这里所讲的遍历是按照图的逻辑结构，也就是图中每个顶点之间的关系，对一个图的各个连通分量进行遍历。...在图的遍历过程中，可能存在一些额外操作，比如计算带权有向图的边权之和，计算两顶点之间路径的距离等。 这些操作都必须依赖图的遍历来实现，仅靠访问图中的每个顶点是无法实现的。
定义 图是由若干给定的顶点及连接两顶点的边所构成的图形，这种图形通常用来描述某些事物之间的某种特定关系。顶点用于代表事物，连接两顶点的边则用于表示两个事物间具有这种关系。...权重 上述图定义中提到，边的作用是用来描述两个顶点之间的关系，图 graph 和 digraph 两个示例中的边仅能表示两个顶点之间是连通的，可达的，并不能代表别的意义。...可以给边设置大小值，即权重，表示两个顶点之间连通的程度。例如当图中顶点表示城市的坐标时，则可以设置连接两个顶点的边的权重为距离，或某种交通方式消耗的时间。...连通图、连通分量与生成树 对于无向图，若图中任意两个顶点之间存在路径，则该无向图为连通图；对于有向图，若图中任意两个顶点之间存在路径，则该有向图为强连通图。...对于无向图，其极大连通子图称为该无向图的连通分量；对于有向图，其极大强连通子图称为该无向图的强连通分量。 根据连通分量定义可知，对于连通图，极大连通子图是其自身，所以图的连通分量就是其自身。
为了观察整个大脑的总体任务调制模式，并便于以后进行比较，图2 C显示了所有40个分量(上一行)的目标和ICA时间程Ts与FNC矩阵(下一行)之间的相关性。...在6个亚组中存在明显的任务相关模式，即SM、AUD和CC对目标刺激的高任务正性连接和高组内正性连接;DMN对目标的任务负性连通性高，DM与SM、AUD和CC之间的负连通性高。...图6A显示了成分43和成分40的隔离图,图6B测量了两个最遥远的(动态)FC图基于统计差异。...用蒙特卡罗排列试验(方法)确定空间体素之间的统计差异，结果如图6 B和6 c所示。z-评分的距离测量-绘制在图6B(最外面的红色环)和显著远处的分量是白星，通过多个源比较。...将特定状态的连通性与全球平均水平进行比较，也支持了空间差异(内部四个红环)。图6C中绘制了一个特定的排列例子，也证实了成分40中任务引导状态的空间模式彼此之间的距离明显比随机预期的要远。
并查集是一种用来高效地判断 “动态连通性 ” 的数据结构： 即给定一个无向图，要求判断某两个元素之间是否存在相连的路径（连通），这就是连通问题，也叫 “朋友圈” 问题。...并查集是专注于解决连通性问题的数据结构，而不关心元素之间的路径与距离，所以最短路径等问题就超出了并查集的能够处理的范围，不是它考虑的问题。...1.2 并查集的逻辑结构 既然要解决连通性问题，那么在并查集的逻辑结构里，就必须用某种方式体现出两个元素或者一堆元素之间的连接关系。那它是怎么体现的呢 —— 代表元法。...而判断两个元素之间是否连通，就是判断它们的代表元是否相同，代表元相同则说明处于相同子集，代表元不同则说明处于不同的子集。...要计算并查集的连通分量，其实就是在合并操作中维护连通分量的计数，在合并子集后将计数减一。
● 若图G’是G的一个极大连通子图,则称G’是G的一个连通分量。...(连通图的连通分量是自身) 对有向图G ● 若在图G中,每对顶点vi和vj之间, 从vi到vj,且从 vj到vi都存在路径,则称G是强连通图。...● 若图G’是G的一个极大强连通子图,则称G’是G的一个强连通分量。...2.图的存储形式 1.数组表示法/邻接矩阵 顶点数组—用一维数组存储顶点(元素) 邻接矩阵—用二维数组存储顶点(元素)之间的关系(边或弧) 无向图的邻接矩阵是对称的由0-1构成 列和和行和都是i的度...初始化:把进入点标记为U集合,每个节点到进入点的距离标记为V-U中各顶点到U的最短直接路径,相邻结点数组标记为A 进入Prim算法:遍历一遍V-U中各顶点到U的最短直接路径,发现V集合中1是最小的,C
在 《Tarjan 算法的思路》中我们已经给出了 Tarjan 算法中的比较重要的几个元素，我们在这里重新复习一下： DFN[] 数组：数组存储访问顺序，也就是遍历的点会分配一个序号（从小到大），然后序号存在这个数组当中...什么是强连通分量 我们先给出一个强连通分量的定义：在有向图 G 中，如果两个顶点 u, v 之间存在一条 u 到 v 的路径，也存在一个 v 到 u 的路径，则称这两个顶点 u, v 是强连通的（strongly...如果有向图 G 的任意两个顶点都强连通，则称 G 是一个强连通图。 非强连通图有向图的极大强连通子图，称为强连通分量(strongly connected components)。...下图中，子图{1,2,3,4}为一个强连通分量，因为顶点1,2,3,4两两可达。{5},{6}也分别是两个强连通分量，总共三个强连通分量。 ?...访问边 (2, 4)，此时点 4 还在栈中，所以 LOW[2] = DFN[4] = 5 返回 1 后，发现 DFN[1] = LOW[1]，所以我们就将栈中的点全部取出，组成一个强连通分量 {1, 3
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