欧拉回路

欧拉回路算法 Hierholzer和Fleury算法的基本思路差不多,在DFS时找环。Fleury使用分段策略,找到一条环后,以环中某一个还存在邻接边的节点重新开始使用DFS找环,直到找到所有环。Hierholzer算法很有技巧性,在回溯时检查节点是否还有邻接边,有则重新DFS直到完毕。 阅读详情

欧拉回路:图G,若存在一条路,经过G中每条边有且仅有一次,称这条路为欧拉路,如果存在一条回路经过G每条边有且仅有一次,

称这条回路为欧拉回路。具有欧拉回路的图成为欧拉图。

判断欧拉路是否存在的方法

有向图:图连通,有一个顶点出度大入度1,有一个顶点入度大出度1,其余都是出度=入度。

无向图:图连通,只有两个顶点是奇数度,其余都是偶数度的。

判断欧拉回路是否存在的方法

有向图:图连通,所有的顶点出度=入度。

无向图:图连通,所有顶点都是偶数度。

程序实现一般是如下过程:

1.利用并查集判断图是否连通,即判断p[i] < 0的个数,如果大于1,说明不连通。

2.根据出度入度个数,判断是否满足要求。

3.利用dfs输出路径。

比较好的题目是poj2337,判断单词是否连成一排的。

hdu3018

给出N个节点,M个边,问要遍历一遍所有的边,需要的最小group数目。
求一个图中最少几笔画,利用欧拉回路性质,首先得到图的每个强连通分支,然后计算每个强连通分支每个是否都是偶数度是的话,一笔解决,否的话,需要奇数度节点个数的1/2笔解决。(当一个节点度数为奇数时,我们只需要令它的度数为1,因为偶数的话直接抵消了,最后判断一个scc中未1的节点个数,除以2就得到该scc的最小笔画了)

代码:

#include <iostream>
#include <stdio.h>
using namespace std;
const int max_len = 1000 + 10;
const int maxv = 27;
int in[maxv]; /* 入度 */
int out[maxv]; /* 出度 */
int p[maxv];/* 并查集数组 */
bool used[maxv];/* 标识字符是否出现在图中 */
void init()
{
    for(int i = 0; i < maxv; ++i)
    {
        in[i] = 0;
        out[i] = 0;
        p[i] = -1;
        used[i] = 0;
    }
}
int find_set(int x)
{
    if(0 <= p[x])
    {
        p[x] = find_set(p[x]);
        return p[x];
    }
    return x;
}
void union_set(int a, int b)
{
    int r1 = find_set(a);
    int r2 = find_set(b);
    if(r1 == r2)
        return;
    int n1 = p[r1];
    int n2 = p[r2];
    if(n1 < n2)
    {
        p[r2] = r1;
        p[r1] += n2;
    }
    else
    {
        p[r1] = r2;
        p[r2] += n1;
    }
}
int main()
{
    int t = 0;
    int n = 0;
    int len = 0;
    int s = 0;
    int e = 0;
    int i = 0;
    char word[max_len];
    scanf("%d", &t);
    while(t--)
    {
        init();
        scanf("%d", &n);
        for(i = 0; i < n; ++i)
        {
            scanf("%s", word);
            len = strlen(word);
            s = word[0] - 'a';
            e = word[len - 1] - 'a';
            used[s] = 1;
            used[e] = 1;
            out[s]++;
            in[e]++;
            union_set(s, e);
        }
        //根据并查集判断图是否连通
        int scc = 0;
        for(i = 0; i < maxv; ++i)
        {
            if(used[i] && 0 > p[i])
                ++scc;
        }
        if(1 < scc)
        {
            printf("The door cannot be opened.\n");
            continue;
        }
        //入度是否等于出度
        int a = 0;
        int b = 0;
        for(i = 0; i < maxv; ++i)
        {
            if(used[i] && in[i] != out[i])
            {
                if(1 == (in[i] - out[i]))
                    ++a;
                else if(1 == (out[i] - in[i]))
                    ++b;
                else
                    break;
            }
        }
        if(i < maxv)
            printf("The door cannot be opened.\n");
        else if(0 == (a + b) || (1 == a && 1 == b))
            printf("Ordering is possible.\n");
        else 
            printf("The door cannot be opened.\n");
    }
    return 0;
}

poj2230

题目大意:给出n个field及m个连接field的边,然后要求遍历每条边仅且2次,求出一条路径来。
这个题目典型欧拉回路,由于题目保证了肯定存在,所以我们直接dfs就行,首先有个小技巧是如何判断该条路是否走过了,也就是我们得对有向边进行标记。利用之前的结构
struct edge{
    int next;
    int to;
};
edge node[maxm];
int adj[maxv] = {-1}
每一条边对应了一个next,我们只需要对next标记就可以了。

#include <iostream>
#include <stdio.h>
using namespace std;
const int maxm = 2*50000 + 1;
const int maxv = 10000 + 5;
struct edge{
    int to;
    int next;
};
edge node[maxm]; /*邻接表*/
int adj[maxv];
bool used[maxm];/* 标记边是否访问过*/
void Euler(int vertix)
{
    for(int i = adj[vertix]; i != -1; i = node[i].next)
    {
        if(!used[i])
        {
            used[i] = 1;
            Euler(node[i].to);
        }
    }
    printf("%d\n", vertix);
}
int main()
{
    int n = 0;
    int m = 0;
    int i = 0;
    int u = 0;
    int v = 0;
    int cnt = 0;
    scanf("%d%d", &n, &m);
    for(i = 0; i <= n; ++i)
        adj[i] = -1;
    for(i = 0; i <= m*2; ++i)
        used[i] = 0;
    for(i = 0; i < m; ++i)
    {
        scanf("%d%d", &u, &v);
        //u->v
        node[cnt].to = v;
        node[cnt].next = adj[u];
        adj[u] = cnt++;
        //v->u
        node[cnt].to = u;
        node[cnt].next = adj[v];
        adj[v] = cnt++;
    }
    Euler(1);
    return 0;
}

poj2337
求欧拉路径和poj1386同一个题,只不过这个题目需要输出欧拉路径。
题目大意:给出一组单词,如果两个单词,一个单词的头和另一个单词的尾相同,则可以相连,例如abce, efdg,可以相连,问这组单词能否排成一排,如果可以求出字典序自小的那个。
构图:单词作为边,单词的头字母和尾字母分别作为顶点,读入一个单词,添加一条边,并且用邻接表来存边,首先利用并查集判断图是否连通,然后再判断是否可以构成欧拉通路或者回路,如果是回路,则从a开始找,找到第一个存在的字母,从这个字母遍历就行,如果是通路,则必须从出度大于入度1的那个顶点开始遍历。由于这个题目要求最小字典顺序,然后考虑我们建立邻接表的时候是采用头插法,那么我们如果将单词从小到大排序,由于我们遍历顶点肯定是从小的顶点开始的,这样遍历一个顶点的邻接边的时候就会从大到小访问这个顶点的边,无法满足字典最小,所以从大到小排序,遍历依node数组为准,每次遍历一条边设置该下标已访问过。

代码:

#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int maxn = 1000 + 10;
const int max_l = 28;
//char word[maxn][max_l];
char ret[maxn][max_l];
struct edge{
    int to;
    int next;
    char str[max_l];
};
edge node[maxn];
int adj[max_l];
int in[max_l];
int out[max_l];
bool used[maxn];
bool exist[max_l]; 
int p[max_l]; /* 并查集 */
int num_e = 0;
int ret_e = 0;
//从大到小排序
bool cmp(edge p1, edge p2)
{
    return strcmp(p1.str, p2.str) > 0;
}
void init()
{
    for(int i = 0; i < max_l; ++i)
    {
        in[i] = 0;
        out[i] = 0;
        p[i] = -1;
        exist[i] = 0;
        adj[i] = -1;
    }
    for(int j = 0; j < maxn; ++j)
        used[j] = 0;
    num_e = 0;
    ret_e = 0;
}
int find_set(int u)
{
    if(0 <= p[u])
    {
        p[u] = find_set(p[u]);
        return p[u];
    }
    return u;
}
void union_set(int u, int v)
{
    int r1 = find_set(u);
    int r2 = find_set(v);
    if(r1 == r2)
        return;
    int n1 = p[r1];
    int n2 = p[r2];
    if(n1 < n2)
    {
        p[r2] = r1;
        p[r1] += n2;
    }
    else
    {
        p[r1] = r2;
        p[r2] += n1;
    }
}
void Eular(int vertix, int idx)
{
    for(int i = adj[vertix]; i != -1; i = node[i].next)
    {
        if(!used[i])
        {
    //        strcpy(ret[ret_e++], node[i].str);
            used[i] = 1;
            Eular(node[i].to, i);
        }
    }
    /*idx就是node数组的下标,标识一条边*/
    if(0 <= idx)
        strcpy(ret[ret_e++], node[idx].str);
}
int main()
{
    int t = 0;
    int n = 0;
    int i = 0;
    int u = 0;
    int v = 0;
    int start = 0; //从哪个顶点开始遍历
    scanf("%d", &t);
    while(t--)
    {
        scanf("%d", &n);
        if(!n)
            continue;
        for(i = 0; i < n; ++i)
            scanf("%s", node[i].str);
        init();
        start = max_l;
        sort(node, node + n, cmp);
        //建图
        for(i = 0; i < n; ++i)
        {
            u = node[i].str[0] - 'a';
            v = node[i].str[strlen(node[i].str) - 1] - 'a';
            in[v]++;
            out[u]++;
            exist[u] = 1;
            exist[v] = 1;
            union_set(u, v);
            node[num_e].to = v;
            node[num_e].next = adj[u];
            adj[u] = num_e++;
        }
        //判断是否连通
        int scc = 0;
        for(i = 0; i < max_l; ++i)
        {
            if(exist[i] && 0 > p[i])
                ++scc;
            if(1 < scc)
                break;
        }
        if(1 < scc) //不连通
        {
            printf("***\n");
            continue;
        }
        //是通路or回路
        int a = 0;
        int b = 0;
        start = -1;
        for(i = 0; i < max_l; ++i)
        {
            if(exist[i] && in[i] != out[i])
            {
                if(1 == in[i] - out[i])
                    ++a;    
                else if(1 == out[i] - in[i])
                {
                    ++b;
                    start = i;
                }
                else
                    break;
            }
        }
        if(i < max_l)
        {
            printf("***\n");
            continue;
        }
        else
        {
            if(!((0 == a + b) || (1 == a && 1 == b)))
            {
                printf("***\n");
                continue;
            }
            if(-1 == start)
            {//回路 找到第一个存在的字母
                int k = 0;
                for(k = 0; k < max_l; ++k)
                {
                    if(out[k])
                        break;
                }
                start = k;
            }
            //从顶点start开始dfs
            Eular(start, -1);
            printf("%s", ret[ret_e - 1]);
            for(i = ret_e - 2; i >= 0; --i)
                printf(".%s", ret[i]);
            printf("\n");
        }
    }
    return 0;
}


欧拉回路与欧拉道路 欧拉回路        图G的一个回路,若它恰通过G中每条边一次,则称该回路为欧拉(Euler)回路。 具有欧拉回路的图称为欧拉图(简称E图)。 有向图的欧拉回路 一个有向图存在欧拉回路的前提条件是这个图是个连通图,其次要求其每个点的入度等于出度,或者其中有一个点的出度比入度大1,另一个点的入度比出度大一这样就存在一条欧拉回路。 如果其每个点的入度等于出度则从任意一 阅读详情

相关推荐

欧拉回路的构建及输出欧拉回路的路径

首先,欧拉回路的判断条件必须清楚,这是相对于无向图的 (1)图必须是连通的 (2)图中点的度数必须是偶数   这里以构建一个度全部相同的欧拉回路,并输出欧拉回路的路径 1.构建欧拉回路   连通主要是靠树来保证,首先建立一个度为k的完全图,其中会有很多需要主要的地方   (1)首先构造树 =>保证顶点连通   (2)将度    (3)在补满度的过程中肯定会出现有顶点的度不满足的情

2219

图论:欧拉路(转载)

图论:欧拉路

caizhixinczx的博客 1124

C语言求无向图欧拉回路例子

自己用C写的无向图找欧拉回路的一个例子。主要用于数据结构的学习

欧拉回路&欧拉路【详解】

1.dfs 简单,实用 费空间费时间 2.并查集 效率高,快速,不费时间不费空间 难,费劲

2301_76204446的博客 4706

EPLAN中3D宏文件的创建与优化技巧(以开关电源为例)

本文以开关电源为例,详细讲解了在EPLAN中创建和优化3D宏文件(.ema)的全流程。从搭建宏项目、导入模型,到精确定义安装面、调整视野方向,再到定义3D连接点并关联部件库,旨在帮助电气工程师在设计阶段实现精准布局、避免安装冲突,从而提升设计效率与质量。

weixin_29219539的博客 547

Qwen2.5-VL模型微调实战:从零到部署的完整流程(附避坑指南)

本文详细介绍了Qwen2.5-VL视觉语言模型从零开始的完整微调与部署流程。内容涵盖使用LLaMA-Factory进行LoRA微调的关键参数配置与避坑指南,以及如何将训练好的模型权重合并,并最终利用vLLM高性能推理引擎进行部署,为开发者提供了一套可落地的实战方案。

oo7890的博客 591

欧拉路径和欧拉回路(Euler Path and Euler Circuit)解释

欧拉路径 欧拉回路

Jasonchen1224的博客 5936

Unity中URP下的菲涅尔效果实现(个性化修改)

在上篇文章中,我们实现了 URP 下的菲涅尔基础效果,我们在这篇文章中,对其进行自定义化修改。

楠溪泽岸的博客 2063

图论——欧拉路

有向连通图的判断条件:(1)把一个点上的出度记为-1,入度记为1,这个点上所有的出度和入度之和就是它的度数。一个有向图出现欧拉回路,当且仅当该图所有点的度数为0,如果只有一个度数为1的点,一个度数为-1的点,其他所有点度数为0,那么存在欧拉路径,度数为-1的点是起点,度数为1的点是终点。无向连通图的判断条件:(1)如果图中的点全都是偶点,存在欧拉回路,任意一点都可以作为起点和终点。(2)如果只有两个奇点,则存在欧拉路,一个奇点是起点,一个奇点是终点。欧拉回路:起点和终点相同的欧拉路。...

qq_56067262的博客 1313

基于springboot生鲜食品订购系统的设计与实现

近年来互联网络的迅猛发展和电子终端设备的普及,赋予了各行业充足的发展空间。微信小程序的O2O生鲜食品订购相比于传统信息技术,时效性是它最大的特色,已经在电子娱乐、经济等中发挥着举足轻重的作用。短时间内迅速扩大了线上管理系统的规模。尽管O2O生鲜食品订购已经有了很大程度的发展,但在微信小程序的O2O生鲜食品订购领域上却少有建设。

1024

在Docker中集成GPU监控体系

先上效果图 等文档整理出来再更

tamako0v0的博客 2470

欧拉回路详解

文章目录知识点例题 知识点 欧拉通路和欧拉回路: 欧拉通路:对于图G来说,如果存在一条通路包含G的所有边,则该通路称为欧拉通路,也称欧拉路径。 欧拉回路:如果欧拉路径是一条回路,那么称其为欧拉回路。 欧拉图:含有欧拉回路的图是欧拉图。 对有向图G和无向图H: 图G存在欧拉路径与欧拉回路的充要条件分别是: 欧拉路径:图中所有奇度点的数量为0或2. 欧拉回路:图中所有点的度数都是偶数。 图H存在欧拉路径和欧拉回路的充要条件分别为: 欧拉路径:所有点的入度等于出度或者存在一点出度比入度大1(起点),一点入

Jefferson__的博客 1万+

手把手教你学pcie--性能调优 - 中断机制优化

在PCIe系统开发中,中断机制是主机与设备之间通信的重要组成部分。然而,不当的中断设计可能导致CPU负载过高、延迟增加等问题。本文将详细介绍如何优化PCIe系统的中断机制,提升系统性能和响应速度。传统中断(INTx):通过专用引脚发送中断信号,可能引发冲突且效率较低。消息中断(MSI):通过内存写操作发送中断消息,避免冲突并提高效率。扩展消息中断(MSI-X):基于MSI改进,支持更多独立中断向量,适用于复杂场景。选择合适的中断模式对系统性能至关重要。

MHD0815的博客 286

【图论】欧拉回路

你的qq密码是否在圆周率中出现?一个有意思的编码问题:假设密码是固定位数,设有nnn位,每位是数字0-9,那么这样最短的“圆周率”的长度是多少?或者说求一个最短的数字串定包含所有密码。

qq_23096319的博客 2912

Calibre:LVS 快速debug short/open技巧

用Fix Suggestion和Short Isolate两种方法debug LVS问题

m0_61544122的博客 7459

SAP NetWeaver Business Client (NWBC) 的深入解析

SAP NetWeaver Business Client(NWBC)作为 SAP 提供的一种用户界面,旨在为终端用户提供无缝集成传统 SAP GUI 事务和新开发的基于 Web Dynpro ABAP 的应用程序的体验。SAP NetWeaver Business Client(NWBC)是 SAP 推出的用户界面,旨在为终端用户提供单一入口,集成传统的 SAP GUI 事务和新开发的基于 Web Dynpro ABAP 的应用程序。在实际业务场景中,NWBC 的应用提升了用户的工作效率和体验。

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 1605

欧拉回路总结

欧拉回路总结

ZhuRanCheng的博客 4171

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

欧拉路径与欧拉回路

欧拉路径:欧拉路是指从图中任意一个点开始到图中任意一个点结束的路径,并且图中每条边通过的且只通过一次。 欧拉回路:欧拉回路是指起点和终点相同的欧拉路。 二、存在欧拉路的条件: 1.无向连通图存在欧拉路的条件: 所有点度都是偶数,或者恰好有两个点度是奇数,则有欧拉路。若有奇数点度,则奇数点度点一定是欧拉路的起点和终点,否则可取任意一点作为起点。 2.有向连通图存在欧拉路的条件: ①每个点的入度等于出...

weixin_43175029的博客 5893

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

计算机控制技术及应用

《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术,以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索,主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式,计算机控制系统的数学描述与基本分析方法,以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。

【算法】欧拉回路

欧拉路径 在一个图中,由i点出发,将每个边遍历一次最终到达j点的一条路径。 欧拉回路:i=j时的欧拉路径。 一些概念 图中的度:就是指和该顶点相关联的边数 在有向图中,度又分为入度和出度。 入度 (in-degree) :以某顶点为弧头,终止于该顶点的弧的数目称为该顶点的入度。 出度 (out-degree) :以某顶点为弧尾,起始于该顶点的弧的数目称为该顶点的出度。 在某顶点的入度和出度的和称为...

冷漠然的博客 4187

VC中sqlite的使用

在VC中对sqlite的使用,实现数据库大批数据的快速插入,读取数据库中的数据在ListCtrl中显示

欧拉回路及例题

欧拉回路 几个定义 性质与定理 定理1 推论1 定理2 推论2 性质1 性质2 算法主体 例题 uoj117求给定图的欧拉回路 poj1041求字典序最小的欧拉回路欧拉回路几个定义设G (V,E)是一个图。 1.欧拉回路 图G中经过每条边一次并且仅一次的回路称作欧拉回路。 2.欧拉路径 图G中经过每条边一次并且仅一次的路径称作欧拉路径。 3.欧拉图 存在欧拉回路的图称为欧拉图。 4.

DZYO的博客 5957

图论——欧拉回路和欧拉路径

给定一张无向图,若存在一条从节点S到节点T的路径,恰好不重不漏地经过每条边一次(可以重复经过图中的节点),则称该路径为S到T的欧拉路。特别地,若存在一条从节点S出发地路径,恰好不重不漏地经过每条边一次(可以重复经过图中的节点),最终回到起点S,则称该路径为欧拉回路,存在欧拉回路的无向图被称为欧拉图。一、无向图1 存在欧拉路径的充要条件 : 度数为奇数的点只能有0或2个2 存在欧拉回路的充要条件 : 度数为奇数的点只能有0个二、有向图。

m0_70897036的博客 2054

欧拉回路/欧拉路径

欧拉回路:指在一个起点出发,能经过图中每条边恰好一次且能回到起点的回路欧拉路径:和欧拉回路类似,不同的是不回到起点。

weixin_50143539的博客 5017

欧拉通路和欧拉回路

定义: 欧拉通路: 如果存在一条通路包含此图中所有的边,则该通路成为欧拉通路,也称欧拉路径(一笔画) 欧拉回路: 如果欧拉路径是一条回路,那么称它为欧拉回路 欧拉图 : 含有欧拉回路的图是欧拉图 判断定理(充要条件): 在无向图中 欧拉路径: 图中所有奇度点的数量为0或2 欧拉回路: 图中所有点的度数都为偶数 在有向图中 欧拉路径:1. 所有点的入度等于出度 ...

Galaxy_Su的博客 4661
上一篇: c++ 排序算法总结
下一篇: 快速幂
SBS2000
博客等级 码龄11年 8粉丝 89原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值