图、思维、入度出度

解决Windows 10安装语言包时遇到的0x800F0954错误 在安装Windows 10操作系统的语言包时,如果遇到错误代码0x800F0954的提示,这无疑会让许多用户感到困惑和无助。这个错误通常意味着在安装过程中遇到了一些阻碍,导致无法正常完成语言包的安装。本文将为大家详细解析这个错误代码0x800F0954,并提供一系列有效的解决方法,帮助大家顺利安装所需的语言包。 阅读详情

题目链接:Problem - B - Codeforces (Unofficial mirror site, accelerated for Chinese users)

题意:

T组数据。

n和一个长度为n的字符串s(只含><-)(表示一个环,从0开始)。><-分别表示顺逆和双向。

问有多少个点既可以出去,而且出去之后回得来。

题意:给定n条边连接n个点形成一个环,有单向边和双向边,求有多少个点是可达的(即从该点出发回最终能回到该点)

思路:考虑如果所有边都是方向相同的单向边(或用双向边代替)那么n个点都是可达的,否则如果出现两条方向不同的单向边则只需考虑双向边的条数,所有连接了双向边的点就是可达的点,统计即可

import javax.swing.*;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.OutputStreamWriter;
import java.io.PrintWriter;
import java.math.BigInteger;
import java.nio.file.attribute.AclEntryFlag;
import java.security.AlgorithmConstraints;
import java.sql.Struct;
import java.text.CollationElementIterator;
import java.text.DateFormatSymbols;
import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;


public class Main
{
    static PrintWriter pw = new PrintWriter(new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(System.out)));
    static int N = (int)3e5 + 10;
    static math_myself math_me = new math_myself();
    static int a[] = new int[N]; // 记录每个点的出度
    static int b[]= new int [N]; // 记录每个点的入度
    static int vis[] = new int[N]; // 记录每个点可不可以出去又回来


    public static void main(String[] args ) throws IOException
    {
        int T = rd.nextInt();
        while(T -- > 0)
        {
            Arrays.fill(a,0);
            Arrays.fill(b,0);
            Arrays.fill(vis,0);

            int n = rd.nextInt();
            char s[] = rd.next().toCharArray();

            int x = 0,y = 0;
            for(int i=0;i<n;i++)
            {
                if(s[i]=='-')
                {
                    a[i]++;  // 当前点的出度+1
                    b[(i+1)%n]++;  // 下一个点的入度+1
                    a[(i+1)%n]++; // 下一个点的出度+1
                    b[i]++;  // 当前的入度数+1
                }
                else if(s[i]=='>')
                {
                    a[i]++; // 当前点的出度+1
                    b[(i+1)%n]++; // 下一个点的入度+1
                    x++;
                }
                else
                {
                    a[(i+1)%n]++; // 下一个点的出度+1
                    b[i]++; // 当前点的入度+1
                    y++;
                }
            }

            int ans=0;
            if(x > 0 && y > 0)
            {
                for(int i=0;i<n;i++)
                {
                    if(s[i]=='-') // 双向边
                    {
                        vis[i]=1; // 当前点可以出去又回来
                        vis[(i+1)%n]=1; // 下一个点也可以出去再回来
                    }
                }
                for(int i = 0 ; i < n ; i ++) ans += vis[i]; // 答案加上符合条件(可以出去又回来)的点的数量
            }
            else ans = n; // 当字符全是‘-’,即所有点都可以出去再回来
            pw.println(ans);
        }
        pw.flush();
    }
}

class rd
{
    static BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
    static StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer("");

    static String nextLine() throws IOException   { return reader.readLine(); }

    static String next() throws IOException
    {
        while (!tokenizer.hasMoreTokens())  tokenizer = new StringTokenizer(reader.readLine());
        return tokenizer.nextToken();
    }

    static int nextInt() throws IOException  { return Integer.parseInt(next()); }

    static double nextDouble() throws IOException { return Double.parseDouble(next()); }

    static long nextLong() throws IOException  { return Long.parseLong(next());}

    static BigInteger nextBigInteger() throws IOException
    {
        BigInteger d = new BigInteger(rd.nextLine());
        return d;
    }
}

class PII
{
    int x,y;
    public PII(int x ,int y)
    {
        this.x = x;
        this.y = y;
    }
}

class math_myself
{
    int gcd(int a,int b)
    {
        if(b == 0)  return a;
        else return gcd(b,a % b);
    }

    int lcm(int a,int b)
    {
        return a * b / gcd(a, b);
    }

    // 求n的所有约数
    List get_factor(int n)
    {
        List<Long> a = new ArrayList<>();
        for(long i = 1; i <= Math.sqrt(n) ; i ++)
        {
            if(n % i == 0)
            {
                a.add(i);
                if(i != n / i)  a.add(n / i);  // // 避免一下的情况:x = 16时,i = 4 ,x / i = 4的情况,这样会加入两种情况  ^-^复杂度能减少多少是多少
            }
        }

        // 相同因子去重,这个方法,完美
        a = a.stream().distinct().collect(Collectors.toList());

        // 对因子排序(升序)
        Collections.sort(a);

        return a;
    }

    // 判断是否是质数
    boolean check_isPrime(int n)
    {
        if(n < 2) return false;
        for(int i = 2 ; i <= n / i; i ++)  if (n % i == 0) return false;
        return true;
    }
}

【WebRTC】【Unity】Unity Web RTC1-Unity中简单实现远程画面 平台:基本常用平台包括安卓,苹果(max和IOS),Windows64,Linux都行。10. 注意,如果从移动设备浏览器连接服务,信令服务器的SSL证书一定要先设好。想要在Unity中实现实时远程桌面,找到了Render Streaming这个手段,本篇介绍相应的使用方法和实例。8. 打开电脑浏览器,地址栏输入http://127.0.0.1,点击Receiver Sample。新建Unity项目,模板选Third Person,Project Name随意。启动App,控制台出现如下信息表示成功。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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aiderena的博客 1万+

Proving Equivalences【HDU-2767】【Tarjan缩点+度的思维】

题目链接   题目问的是给你N个点,M条边,要求构成一个强连通图,最少还需要加几条边。   那么就是把已经成强连通分量的缩成一个点,把没有形成强连通分量的加边去形成强连通分量,那么对于强连通图上的每个点都能知道入度和出度都是"&gt;0"的,那么,对于一个点,假如入度==0或者出度==0,就是说明它一定存在着问题,所以,要构成强连通图,就是要找到最大的入度/出度为0的点的数量。   对了,已...

既然弱小,就只顾变强就是了 224

图 Part 5

图的存储结构

qq_44777344的博客 1180

6.1 图的定义和基本术语

## 图的简介:1. **图 vs. 线性表 & 树**:- **线性表**:数据元素间仅有线性关系;每元素有一个直接前驱和后继。- **树**:数据元素间有层次关系;每层的元素与下一层多个元素(孩子)关联,与上一层一个元素(双亲)关联。- **图**:节点间的关系是任意的,任意两节点都可能关联。2. **图的应用**:- 广泛应用于物理、化学、通信、计算机、数学等领域。### 图论:- **定义**:离散数学的一个分支,专研图的性质。

tang7mj的博客 364

利用编程思维做题之统计有向图中出度为零的顶点个数

通过该算法,我们可以有效统计出有向图中出度为零的顶点个数。通过遍历邻接表,并统计出度,可以高效解决该问题。

跟着信仰走 1130

hdu 4370 思维最短路 看到矩阵要想到图

题意: n*n的非负整数矩阵C,请自制一个元素为0或1的n*n矩阵X。输出∑C ij*X ij(1&lt;=i,j&lt;=n)。矩阵X满足如下三个条件。 1.X 12+X 13+...X 1n=1。 2.X 1n+X 2n+...X n-1n=1。 3.对每一个1&lt;i&lt;n范围内的i,满足 ∑X ki (1&lt;=k&lt;=n)=∑X ij (1&lt;=j&lt;=n)。 ...

Irving0323的博客 197

HDU_4370_思维建图+spfa

HDU 4370 思维题目,将条件转化成最短路来做,观察题目条件. 求Σcij∗xij\Sigma c_{ij}*x_{ij}Σcij​∗xij​,等价于常数乘以边的权值,恰恰这些常数是只能是0/1,所以只能是边的组合. 条件1:起始点1到其余每个点中的任意一个点可以有一条边,出度为1. 条件2:其余每一个点中的中任意一个点到终点4(n)可以有一条边,入度为1. 条件3:观察下标发现2 - 3之...

_llc的博客 169

图——基本概念与存储结构

v,w> v为弧尾,w为弧头,v->w。

rkin100g的博客 681

HDU4635-Tarjan强连通分量,思维

题目大意: 给你一个有向图,让你加入最多边使得其仍然是一个非强连通图. 题目思路: 由最少的边的启发:一张图是强连通的,那么每个点都一定要有出度入度。反过来讲,要保证一张图非强连通,就是要保证至少存在一个点没有出度/没有入度。 那思路很明显,先缩点得到DAG。枚举出度/入度为0的点,假设保持该点出度/入度为0,令该点分量大小为sz.那有 sz∗(n−sz)sz * (n - sz)sz∗(n−sz) 个边无法连接,其他点都能连,答案就是n∗(n−1)−m−sz∗(n−sz)n*(n-1)-m-sz*(n-s

qq_35577488的博客 178

【数据结构笔记】第六章 图 6.1 图的定义和基本术语

第六章 图 Graph 6.1 图的定义和基本术语: 图 G(V,E)--> Graph(Vertex,Edge); V: 顶点(数据元素)的有穷非空集合 E: 边的有穷集合 无向图:每条边都是没有方向的 有向图:每条边都是有方向的 完全图:任意两个点都有一条边相连 无向完全图 N个顶点,N(N-1)/2条边 有向完全图 N个顶点,N(N-1)条边 稀疏图:有很少边或弧的图(e<nlogn) 稠密图:有较多边或弧的图 网:边/弧带权的图 网 邻接:有边/弧相连的两个顶点之间的关系 存在(

qq_44799835的博客 428
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21RGHLY
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