大学期间，ACM队队员必须要学好的课程有： l C/C++两种语言 l 高等数学 l 线性代数 l 数据结构 l 离散数学 l 数据库原理 l 操作系统原理 l 计算机组成原理 l 人工智能 l 编译原理 l 算法设计与分析 除此之外，我希望你们能掌握一些其它的知识，因为知识都是相互联系，触类旁通的。
算法工程师成长计划 近年来，算法行业异常火爆，算法工程师年薪一般20万～100 万。越来越多的人学习算法，甚至很多非专业的人也参加培训或者自学，想转到算法行业。尽管如此，算法工程师仍然面临100万的人才缺口。缺人、急需，算法工程师成为众多企业猎头争抢的对象。 计算机的终极是人工智能，而人工智能的核心是算法，算法已经渗透到了包括互联网、商业、金融业、航空、军事等各个社会领域。可以说，算法正在改变着这个世界。 下面说说如何成为一个算法工程师，万丈高楼平地起，尽管招聘启事的算法工程师都要求会机器学习，或数据挖
距离 ACM模版-f_zyj v 1.1\text{ACM模版-f_zyj v 1.1} 版成工已经一年整了，这一年，我每次发现其中有不足时，都会在我在博客 ACM在线模版－f-zyj\text{ACM在线模版－f-zyj} 中对其进行更新，稀稀拉拉的一年过去了，我发现增删改的地方实在不少，所以总是有朋友问我什么时候会将这些更新整理到 PDFPDF 格式中……
大家好，今天为大家分享一个不可思议的 Python 库 - algorithms。
一般要做到50行以内的程序不用调试、100行以内的二分钟内调试成功。ACM主要是考算法的，主要时间是花在思考算法上，不是花在写程序与debug上。
之前的一个学习一直在看图像分割的部分内容，基于交互的图像分割基本都是用图割的算法，全自动的图割算法也有最小生成树的改进算法。
本系列文章只讨论网络流在信息学奥赛中的应用 前言 网络流在信息学奥赛中是一个非常庞大的体系，因为该知识点的模型多变，建模方式复杂，对选手的能力要求较高，因此在各种中高难度级别的比赛中都时常能见到它的身影。（起码SDOI几乎是一年一次） 网络流属于图论问题，而图论问题本质上还是数学问题，因此网络流中的每个结论都能在度娘那里找到详细的证明 概念 有向图：每条边都有方向的图。。 源点 ：入度为0的点 汇点：出度为0的点 （好像不太严谨，大家直观感受一下:joy:） 定义：在有向图G(V,E)中，若存在一源点S，汇
链接：https://pan.baidu.com/s/1yuII_btZspV5GVhAtlcl0Q 提取码：vvfn
一、数据结构： 优先队列、堆、RMQ问题（区间最值问题，可以用线段树解决，还有一个Sparse-Table算法）、排序二叉树、划分树、归并树..... 字符串处理： KMP、字典树、后缀树、后缀数组（两种求后缀数组的方法 倍增和DC3算法） 包括C++ STL 里面一些东西 比如sort vector map set stack queue mulitmap mulitmap proptity_queue....... 还有快排、归并、堆、冒泡、选择、插入、希尔、基数、计数、地精等排序算法最好了解一下，还有基于快排的区间第K值的快速查找法
---- 新智元报道 作者：吴海旭 编辑：好困 【新智元导读】近年来，Transformer方兴未艾，但是其内在的二次复杂度阻碍了它在长序列和大模型上的进一步发展。清华大学软件学院机器学习实验室从网络流理论出发，提出任务通用的线性复杂度主干网络Flowformer，在长序列、视觉、自然语言、时间序列、强化学习五大任务上取得优秀效果。 任务通用是基础模型研究的核心目标之一，同时也是深度学习研究通向高级智能的必经之路。 近年来，得益于注意力机制的通用关键建模能力，Transformer在众多领域中表
算法： 1、说一下二分查找 2、二分查找的条件是什么 3、说一下平衡二叉树的概念 4、你知道有哪些排序方式 5、归并排序的思想及时间空间复杂度 6、你知道图论算法吗 C语言： 1、C语言中内存对齐问题
图的表示：G=(V,E), V=(v|v为图中的顶点)， E=(e|e为图中的边)
图与网络规划是近几十年来运筹学领域中发展迅速、而且十分灵活的一个分支。由于它对实际问题的描述，具有直观性，故广泛应用于物理学、化学、信息论、控制论、计算机科学、社会科学、以及现代经济管理科学等许多科学领域。图与网络分析的内容十分丰富，这里只介绍路径规划、网络流、最小生成树、旅行商等几个经典问题。
* MS DOS与Windows的使用基础（在2013年后，很少出现与MS DOS相关内容）
相关文献 报了蓝桥杯比赛，几乎零基础，如何准备，请大牛指导一下。谢谢？ 蓝桥杯2022各组真题汇总(完整可评测)
算法，是计算机科学领域的灵魂，是解决问题的重要工具。在算法的世界里，有着各种各样的种类和特性。今天，我将带各位踏上一段探索算法种类的旅程，分享一些常见的算法种类，并给出相应的实践和案例分析。希望通过本文的介绍，能够帮助您更好地理解和应用这些算法，提高解决问题的能力。请您抽出宝贵的时间，与我一同探索这个充满魅力和挑战的算法世界。
转眼间暑假已经过去一大半了，大家有没有度过一个充实的假期呢？小编这两天可忙了，boss突然说发现了一个很有趣的开源求解器：OR-Tools。经过一番了解，小编发现它对于为解决优化问题而烦恼的小伙伴真的非常有用，于是赶紧来和大家分享分享。下面让我们一起来看看OR-Tools到底是何方神圣吧！
又是周末，编程语言“三巨头”Java, Lisp 和C语言照例在Hello World咖啡馆聚会。 对于三位老顾客，服务员总是殷勤接待 （码农翻身注：这是一篇很早之前的文章，作者是大名鼎鼎的Joe Armstrong ， 也就是Erlang之父。） 原来这是Erlang之父Joe Armstrong写的一篇“战斗檄文”，里边充满了对面向对象的批判。 Java看到C语言这么顽冥不化，决定上代码，给他点儿颜色瞧瞧。 没想到C语言不甘示弱，也把代码搬了出来 Java无语，心说这两个家伙就是胡搅蛮缠。
在开始介绍最短路问题之前我们先来简单讨论网络流问题（network flow problems）
在写STL的时候，我就意识到了缺少了一篇数据结构。 提到数据结构，很多学生可能会想到学校里上的数据结构的课，教的那些数组、链表、栈、队列、树、图等
前言 大家好，祝大家2017年身体健康，万事如意，开年第一篇blog网路流，希望大家指正。 网路流问题介绍 描述 设给定有向图G=(V,E),其边的容量为cvw.（这些容量可以代表通过一个管道的水的流量或者马路上的交通流量） s为发点，t为收点，最大网络流问题是求从s到t可以通过的最大流量。 性质 在既不是发点s，也不是收点t的任意顶点v，总的进入流必须等于总的发出流。 实际应用举例 最大网络流可以解决二分匹配问题. 二分匹配问题定义 找出E的最大子集E`使得没有顶点含在多于一条的边中。 图解说明 imag
上海区域赛，打铁而归，最终还是没有比过自己SLG的朋友。要说什么呢？实力的差距，还是说给自己的失败找借口？不能进入金牌区，为什么铜牌区还进不去，自己所有的骄傲，所有的成就似乎被一场比赛击溃。原来自己只是一叶障目不见泰山。
学习算法，很重要的一点在于有一些好的算法书籍可以学习和查阅。就比如说最经典的算法导论，拥有此书，你可以保证自己的算法无懈可击，不会出现严重问题，因为书上的东西经过了成百万上千万的读者查阅，写作者有能力证明自己的算法的正确性。相对于书籍，网络教程可能比较容易出现问题，因为99%的写作者只是按理解写算法，并不能证明，看的时候只能起到辅助理解的作用。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/127206.html原文链接：https://javaforall.cn
本系列推文重在从算法基本原理、复杂度分析、优缺点、代码实现、算法扩展等方面科普Label Correcting Algorithm（最短路算法重要分支），同时给出了下一步学习内容建议。
COVID-19对航空网络的拓扑结构和属性都有很大的影响，其影响的结果表现在网络鲁棒性、连通性和活动性的下降，以及疫情区域的航空网络状态的变化（点击文末“阅读原文”了解更多）。
请记住，NOIP提高组比赛需要长期的坚持和努力。在学习过程中，不断挑战自己，不断改进，定期检查和调整学习计划，以确保在两年内取得进步。
排序算法是一类用于对一组数据元素进行排序的算法。根据不同的排序方式和时间复杂度，有多种排序算法。常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。
社会智能化的发展趋势和日益多元化的实际需求，奠定了物流运输行业对于实现智能规划的需求，车辆路径规划问题是其中的重点研究对象。
在中国，对于生活在社会底层的人来说，生活和幸存就是一枚分币的两面，它们之间轻微的分界在于方向的不同。
基于边缘的分割方法是通过检测图像中的边缘来进行分割的。边缘通常表示图像中不同区域之间的分界线。在图像中，边缘通常是指图像灰度值变化的位置，如物体边缘、纹理等。
图算法是解决许多实际问题的关键，包括路由寻找、社交网络分析等。在Go语言中，我们可以利用其强大的类型系统和并发模型来实现和优化图算法。
我是一名iOS开发工程师，我想成为一名优秀的程序员，我虽然不是计算机系的学生，但我不能落后，我要努力成为优秀程序员的一员。我觉得每个人都有自己的想法和规划，一个理智的人会去分辨旁人的风言风语，把善意的话听进去，使自己成长。同时不受那些自己不上进也看不惯别人学习的人。时刻明确自己的目标，努力做好自己，在程序员这条路上，要谦虚要谨慎。话不多说。把我这几天准备的书单推荐给大家。
数据结构 数组 Array 栈 Stack 队列 Queue 优先队列（Priority Queue, heap） 链表 LinkedList(single/double) Tree/ Binary Tree Binary Search Tree HashTable Disjoint Set Trie BloomFliter LRU Cache 算法分类 线性结构 莫队 (Mo’s Algorithm) 前缀和 基本数组 向量 链接表（linked list） 栈(stack) 队列 块状链表
网络流(network-flows)是一种类比水流的解决问题方法，与线性规划密切相关。网络流的理论和应用在不断发展。而我们今天要讲的就是网络流里的一种常见问题——最大流问题。
网络最大流问题属于算法 里面较难的问题，因为牵涉的概念比较多，这一篇可能需要你花比较多的时间去理解，除了看这个，最好能多参考别的书籍或者文章进行比较学习，不然可能容易产生理解的偏差。
问题表述：给定一幅图（n个结点，m条边），每一条边有一个容量，现在需要将一些物品从结点s（称为源点）运送到结点t（称为汇点），可以从其他结点中转，求最大的运送量。
我猜，绝大多数同学的计算机网络知识，估计都是在学生时代，抱着谢希仁那本厚厚的《计算机网络》课本，老师念着上个世纪就传承至今的教案PPT得来的。
在现实世界中，我们的生活受到大量网络的支配。网络流可以表示很多模型，比如管道中的石油、高压线中电流，或者计算机网络中的数据。网络流也可以解决很多问题，比如如何进行道路交通管控，以便有效地缓解早高峰的拥堵；在物流网运输中，在满足供需关系的同时，怎样使渠道成本最低。这些问题都有现成的网络流算法，别再以为网络流仅仅是网络中的比特流。
大家好，我是吴师兄，今天来详细聊一下怎样才算一个计算机知识体系完整的毕业生，希望对大家有帮助。
诸如Windows平台VC系列：VC++6.0(比较古老) ；Visual Studio2013, Visual Studio 2015,Visual Studio2019；Mac平台的XCode系列，还有CodeBlock，另附一些高级编辑器Notepad++,EditPlus,UE等一些开发工具的常用设置和一些常见快捷键的使用。
平时有不少读者朋友问，有没有学习书籍网上课程推荐？今天结合自己学习经历与身边几个朋友的经历总结了一份程序员相关的书籍和网课。
泊松抽样是随机抽样的一种，由于它不易产生同步问题，可以对周期行为进行精确测量；也不易受其它新加抽样的影响，因此，IPPM 将泊松抽样推荐为网络流量抽样的使用方法。
前言 网络最大流是网络流中最基础也是最重要的部分，后边的许多模型也都是由最大流问题引申而来的 最大流 在研究这个问题之前，让我们先来学习一下前置知识 可行流 设f(u,v)表示边(u,v)的当前容量上限 设c(u,v)表示边(u,v)的最大容量上限 如果网络流图中的流量满足 源点S：流出量=流量总量 汇点T：流入量=流量总量 任意边(u,v)：0<=f(u,v)<=c(u,v) 则称该流为一个可行流 增广 增广：即增加一条路径上的流量 增加一条路径的流量，即减少这条路径的当前流量上限，即f(u,v)的值 增
visualgo是新加坡国立大学计算机学院一位很棒的博士老师Dr. Steven Halim 在2011年写的一个可视化数据结构和计算机常用算法的开源项目，虽然现在没有维护了，但不可否认他依旧是一个很棒的网站。它最初的目的是为了帮助他的学生更好地理解算法和数据结构，但随着时间的推移，它已经成为了一个广受欢迎的在线教育工具。
尼古拉斯·沃斯（Niklaus Wirth，1934年2月15日—），生於于瑞士温特图尔，是瑞士计算机科学家。Pascal语言之父。
很多读者留言说要看「图」相关的算法，那就满足大家，结合算法题把图相关的技巧给大家过一遍。
目前，基于图论的复杂脑网络分析技术是当前脑科学研究的热点，在脑科学领域的应用是复杂脑网络理论的一个重要分支。不论你的研究技术采用的是EEG、MEG、fMRI还是DTI，不论你研究的正常的大脑高级认知过程还是诸如精神分裂等疾病的脑功能/结构异常变化，复杂脑网络技术都可以作为一个十分强大的分析工具应用于上述情况。目前，大量的研究成果已经证明，大脑既不是一个完全的随机网络（random network），也不是一个完全的有序网络（regular network），而是具有“经济性的”小世界网络特性。所谓的小世界网络（Small-word network），是指其具有较小的特征路径长度L和较大的聚类系数C，换句话说，小世界网络的L、C处于有序网络和随机网络之间。由于运用复杂脑网络分析技术需要一定的数学基础和对图论较好的理解，使得很多研究者对复杂脑网络理论望而却步。这里，小编以较为通俗的语言给大家介绍几个复杂脑网络分析中的常用指标，以期和大家共同学习、共同进步。
看完人家的博客，发现任重道远。。。 一位高手对我的建议： 一般要做到50行以内的程序不用调试、100行以内的二分钟内调试成功.acm主要是考算法的，主要时间是花在思考算法上，不是花在写程序与debug上。 下面给个计划你练练： 第一阶段： 练经典常用算法，下面的每个算法给我打上十到二十遍，同时自己精简代码， 因为太常用，所以要练到写时不用想，10-15分钟内打完，甚至关掉显示器都可以把程序打 出来. 1.最短路(Floyd、Dijstra,BellmanFord) 2.最小生成树(先写个prim
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