【算法基础篇】（三十四）图论基础深度解析：从概念到代码，玩转图的存储与遍历 本文系统介绍了图论的基础知识，包括图的基本概念、存储方式和遍历算法。首先讲解了无向图、有向图、简单图、稠密图等基本概念，以及顶点度、路径、连通性等关键特性。接着详细对比了三种图的存储方式：邻接矩阵适合稠密图，vector数组和链式前向星更适合稀疏图。最后深入解析了DFS和BFS两种遍历算法，包括实现代码和应用场景。文章通过生活化类比和C++代码示例，帮助读者从零掌握图论基础知识，为学习更复杂的图算法打下坚实基础。

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入门篇--知名企业-12-Stability AI：不止于“艺术”，这是一场开源AI的全面起义 Stability AI：开源图像生成如何重塑AI创作生态 Stability AI作为开源图像生成领域的引领者，自2021年成立以来，通过Stable Diffusion系列模型彻底改变了AI艺术创作格局。其创始人Emad Mostaque秉持"AI属于全人类"的理念，推动技术完全开源，允许商用和修改。 核心突破在于潜在扩散模型技术，使消费级GPU也能运行高质量图像生成。从SD 1.4到SD XL 1.0，模型性能实现质的飞跃，理解复杂提示词能力提升300%。同时向多模态扩展，推出

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1小时用线性代数构建图像处理原型 于是花了点时间用Python做了个小demo，把课本上的矩阵知识直接变成了可视化效果，特别适合想快速验证算法效果的同学。这些在传统教材里需要想象的过程，现在可以直接观察矩阵运算带来的变化。这里特意保留了运算过程的矩阵展示，可以看到原始像素如何通过线性组合得到边缘特征。用齐次坐标转换矩阵实现，旋转时构建2D旋转矩阵与平移矩阵相乘，缩放直接对像素矩阵进行标量乘法。通过这个实践发现，把线性代数知识映射到具体应用场景后，原本抽象的概念会变得特别直观。实现了RGB到HSV的转换，核心是构造颜色空间转换矩阵。

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【动态规划】01背包与完全背包问题详解，LeetCode零钱兑换II秒解，轻松解力扣 01背包问题动态规划解法 本文介绍了01背包问题的动态规划解决方案。背包容量为w，有n件物品，每件物品有重量和价值，且只能使用一次。通过构建二维dp数组，其中dp[i][j]表示前i件物品放入容量j背包的最大价值。递推公式为：dp[i][j] = max(不放入当前物品的价值，放入当前物品的价值)。初始化时，背包容量为0时价值均为0。遍历顺序可先物品后容量或反之，最终得到最大价值总和。该方法将暴力解法的指数复杂度优化为多项式时间复杂度。

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【优选算法必刷100题】第031~32题（前缀和算法）：连续数组、矩阵区域和 ​。

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Bellman - Ford 算法与 SPFA 算法求解最短路径问题 ——从零开始的图论讲解(4) 前三篇URL如下:1.图的概念,图的存储,图的遍历与图的拓扑排序——从零开始的图论讲解(1)_图论】图的存储与出边的排序-优快云博客2.Dijkstra算法求解最短路径—— 从零开始的图论讲解(2) -优快云博客3.Floyd算法求解最短路径问题——从零开始的图论讲解(3)-优快云博客其中第二篇与第三篇笔者已经介绍了两种算法去解决最短路径问题了Dijkstra 是一种"单源" 最短路径算法,它的利用了贪心的思维,效率相当高,唯一的遗憾是当权值为负时,可能会产生误差。

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代码随想录 图论理论基础 例如：grid[2][5] = 6，表示节点2连接节点5为有向图，节点2指向节点5，边的权值为6。如下图所示：该无向图中，节点1、节点2、节点5构成的子图就是该无向图中的一个连通分量，该子图中所有的节点都是相互可达到的。如下图所示：节点1、2、3、4、5构成的子图是强连通分量，因为这是强连通图，也是极大图。如下图所示，在该有向图中，节点3的入度为2，出度为1；图中表达的是：节点1指向节点3和节点5，节点2指向节点4、节点3和节点5...。（1）无向图的度：在无向图中，有几条边连接该节点，该节点就有几度。

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数学建模论文写作模板全集 选题是数学建模论文写作的起点，是影响论文质量的关键因素。一个优秀的选题不仅可以激发研究者的兴趣，还能提高论文的原创性和实践价值。选择研究课题时，需要考虑研究背景、课题的前沿性、实际应用价值以及个人或团队的专业能力。研究背景：选择与当前社会热点、科学发展的前沿紧密相关的课题。前沿性：课题应关注领域内的最新研究成果和发展趋势。实际应用价值：优先考虑具有实际应用背景或可能产生实际应用价值的课题。专业能力匹配：确保所选课题与个人或团队的研究兴趣及专业能力相匹配。

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【算法基础篇】（三十七）图论基础之多源最短路：Floyd 算法吃透所有点对最短路径！ 本文全面介绍了Floyd-Warshall算法在多源最短路问题中的应用。主要内容包括：算法原理（动态规划与插点法）、基础代码实现、空间优化技巧，以及四个典型应用场景（模板题、路径规划、动态重建、最小环问题）。文章详细解析了Floyd算法的适用条件、核心思想和实现细节，强调了三层循环的顺序关键性，并提供了完整的C++代码示例。特别针对进阶题目如灾后重建和最小环问题，给出了创新性的解决方案。最后总结了算法的时间复杂度、空间优化、溢出处理和负环检测等注意事项，帮助读者全面掌握这一经典图论算法。

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是一名在校大学生，目前在做C语言、C++、蓝桥杯、算法、考研数学、408的内容，后期会做深度学习、机器学习、神经网络、人工智能、AIGC、WEB3、开发相关的内容
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