学习图论

最新推荐文章于 2025-12-05 17:59:21 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-05 17:59:21 发布 · 158 阅读 · 1 ·
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#学习

博主分享了在学校学习Floyd算法的经历，指出原内容可能存在误解，建议读者通过询问他人或等待博主后续解析来深入理解该算法。文章聚焦于算法学习的挑战和解决方法。

在学校学习。

其中floyd那坨纯属乱扯，不用看。如果想要弄明白，可以去问别人，或者等我想明白。（那样的话就需要关注我哦。）

 

图论基础学习笔记
ymengm的博客
11-26 3025
图论学习的笔记
图论学习-从入门到跳楼
KevinKim_KK的博客
04-26 694
图论算法深度解析系列从图的基本概念与存储结构切入，深入剖析了Dijkstra算法、DFS、最大流算法、Kruskal算法以及拓扑排序等核心算法的原理、实现与应用。文章通过丰富示例与严谨数学证明，阐明了各算法适用场景及优化路径。Dijkstra算法利用贪心策略求解单源最短路径；DFS凭借后进先出特性探索图结构；最大流算法借助残量网络与增广路径实现流量最大化；Kruskal与Prim算法分别适用于稀疏与稠密图的最小生成树构建；拓扑排序则为解决依赖关系提供有效途径。最后，以算法选择决策树为读者提供实用指南，助力其
图论基础01学习
田乐蒙的博客
08-03 259
我自己的学习。
深度探索：机器学习图论推理算法及其应用
qq_51320133的博客
04-03 978
随着大数据时代的到来，复杂网络数据的涌现使得图论在机器学习领域获得了新的生机。图论推理算法通过探索节点间的连接关系，揭示了隐藏在网络结构中的模式和规律，对于社交网络分析、推荐系统、计算机视觉等领域具有重要意义。本文旨在深入研究一种代表性的机器学习图论推理算法——如基于图神经网络的方法，并详述其理论基础、实现细节、优势及局限性，同时结合实例阐述其应用价值，并与其他主流方法进行比较，最后提出未来的研究方向。
图论学习笔记
hunhunee666的博客
08-14 1109
图论的起源：七桥问题图三要素：顶点集VVV，边集EEE，关联函数Φ\PhiΦ无向图 有向图加权图有限图 平凡图 空图 n阶图 (n,m)图简单图无环 无重边完备图KnK_nKn​：任意两个点之间都有一条边的简单图二部图（偶图）XY(X,Y)XY顶点集可以分为两个子集，每条边的顶点分别在两个子集中一个图是二部图当且仅当不含有奇圈完备二部图KmnK_m,_nKm​n​神经网络中的全连接网络子图顶点导出子图边导出子图。
图深度学习--图论基础
poppy
06-23 914
图论基础
图论学习路线规划
qq_32765617的博客
04-27 964
目录遍历图1bfs2dfs最短路1dij+堆2spfa3floyd4差分约束生成树1kruskal2prim连通性一、并查集1带权并查集2按秩合并3路径压缩二、强连通分量1tarjan算法22-sat算法3割点割边4边双连通分量和点双连通分量最短路径C++_c++ 最短路径_鹤早早的博客-优快云博客有关树的算法_鹤早早的博客-优快云博客
图论学习笔记2
weixin_42366947的博客
04-07 1612
请先阅读图论学习笔记 1。在这篇文章里，我们将继续以前 tarjan 求解的强连通分量和双连通分量，讲解其缩点相关内容。也会讲解一些特殊的图：基环树与仙人掌图、最小树形图。
C++学习笔记——图论
z0816208的博客
04-05 1915
图是由组成的，把图记作二元组G=（v，e）
学习图论的预备知识
11-03
图论课件的基本知识.在学习图论前需要学习的内容
精选资源
图论基础_C++_学习_C++图论_图论方法c++_
10-02
通过学习图论并结合C++，可以解决许多实际问题，提高程序效率。 综上所述，"图论基础_C++_学习_C++图论_图论方法c++_"的主题涵盖了图论的基本概念、C++中的图表示以及相关的算法实现。通过深入学习这部分内容，你将...
精选资源
基于图论的机器学习算法设计及在神经网络中的应用研究
04-27
基于图论的机器学习算法将机器学习问题转化为图论问题，利用图论的理论进行分析和解决，具有以下优点： 1. 数学理论基础坚实，为算法的理论分析提供了基础。 2. 图论模型简单且概括能力强，适用于描述和解决多种...
【PCIe 总线及设备入门学习专栏 5.4 -- Linux EP driver iommu 与 DMA】
CodingCos的博客
12-04 74
本文介绍了IOMMU在Linux系统中的应用场景及关键概念。IOMMU主要用于PCIe设备DMA访问时的地址转换(IOVA→PA)、提供安全隔离以及支持虚拟化场景。文章对比了启用/关闭IOMMU的差异，详细说明了IOVA的使用时机，并列举了内核态地址转换的相关API，包括虚拟地址转物理地址(virt_to_phys)、用户态地址转换(get_user_pages)以及IOMMU相关转换(iommu_iova_to_phys)。特别指出CPU访问BAR时不经过IOMMU，只有PCIe设备DMA时才需要IOMM
算法题归类学习
最新发布
qq_43751506的博客
12-05 361
删除排序链表中的重复元素II（LeetCode 82） - 全删除。删除排序链表中的重复元素（LeetCode 83） - 保留一个。删除链表的倒数第N个结点（LeetCode 19） - 快慢指针。二叉树的最大深度（LeetCode 104） - DFS/BFS。二叉树的最近公共祖先（LeetCode 236） - 递归查找。二叉树的层序遍历（LeetCode 102） - BFS队列。二叉树的中序遍历（LeetCode 94） - 递归/迭代。环形链表（LeetCode 141） - 快慢指针判环。
vite学习
qq_41549657的博客
12-04 625
核心优势极速开发启动：开发阶段不打包，直接让浏览器加载原生ESM,配合ebuild预购建第三方依赖，启动时间从webpack的秒级变为毫秒级热更新（HMR）快:只更新修改的模块，而非全量重建，大型项目热更新耗时<10ms按需编译：开发阶段仅编译当前请求的模块，而非全量打包内置对Typescript、JSX、CSS、静态资源的支持，无需复杂配置生产环境优化：基于Rollup打包，输出高度优化的静态资源，兼顾开发销量和生产性能<docs>Vite 处理.vue。
【Prompt学习技能树地图】LangChain原理及应用操作指南
致力于成为一名data scientist 的奋斗者
12-03 684
基础层主要解决两个核心问题：模型调用的统一化和数据存储的标准化。通过抽象接口设计，为上层应用提供了稳定、可预测的编程模型。表3.2：基础层核心组件概览组件类别核心功能解决的关键问题典型实现模型抽象统一模型调用接口屏蔽不同模型API差异存储抽象统一数据访问方式标准化各类存储系统操作文档处理多格式文档加载与转换统一文档处理流程PDF、HTML、Markdown解析接口规范定义标准化调用契约确保组件间兼容性BaseLLM、VectorStore接口。
学习笔记二十三：支持向量机-间隔与支持向量
dengdaijc的专栏
12-02 736
本文介绍了支持向量机(SVM)的基本原理。SVM通过在样本空间中寻找最优划分超平面来实现分类，其核心思想是最大化分类间隔以提高泛化能力。关键概念包括：划分超平面的数学表示（由法向量和位移项定义）、支持向量（决定超平面位置的最近样本点）以及间隔（反映分类置信度）。SVM的基本型是一个凸二次规划问题，通过最小化法向量范数平方来最大化间隔，同时满足所有样本正确分类的约束条件。该方法具有理论严谨、模型稀疏、全局最优等优势，是经典的分类学习算法。
【办公软件学习】
qq_44901836的博客
12-03 589
办公软件学习技巧，解决办法
.Net Core 学习：Razor Pages -- EF Core工作原理
van的博客
12-04 293
核心概念：ORM（对象关系映射）核心概念：ORM（对象关系映射）LINQ 到 SQL 的转换机制。
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