lintcode-medium-Clone Graph

本文介绍了一种使用BFS算法复制无向图的方法,包括新建节点并建立映射关系,最终填充邻居节点。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Clone an undirected graph. Each node in the graph contains a label and a list of its neighbors.

思路:

分为两步

1. BFS,新建所有图中的node,用一个HashMap建立原来node和新的node之间的对应关系

2. 再遍历所有原有的node,把新node中的neighbors填上对应的node

/**
 * Definition for undirected graph.
 * class UndirectedGraphNode {
 *     int label;
 *     ArrayList<UndirectedGraphNode> neighbors;
 *     UndirectedGraphNode(int x) { label = x; neighbors = new ArrayList<UndirectedGraphNode>(); }
 * };
 */
public class Solution {
    /**
     * @param node: A undirected graph node
     * @return: A undirected graph node
     */
    public UndirectedGraphNode cloneGraph(UndirectedGraphNode node) {
        // write your code here
        
        if(node == null)
            return null;
        
        ArrayList<UndirectedGraphNode> nodes = new ArrayList<UndirectedGraphNode>();
        HashMap<UndirectedGraphNode, UndirectedGraphNode> map = new HashMap<UndirectedGraphNode, UndirectedGraphNode>();
        
        nodes.add(node);
        map.put(node, new UndirectedGraphNode(node.label));
        
        int start = 0;
        while(start < nodes.size()){
            UndirectedGraphNode temp = nodes.get(start++);
            for(int i = 0; i < temp.neighbors.size(); i++){
                UndirectedGraphNode neighbor = temp.neighbors.get(i);
                if(!map.containsKey(neighbor)){
                    nodes.add(neighbor);
                    map.put(neighbor, new UndirectedGraphNode(neighbor.label));
                }
            }
        }
        
        for(int i = 0; i < nodes.size(); i++){
            UndirectedGraphNode temp = nodes.get(i);
            
            for(int j = 0; j < temp.neighbors.size(); j++){
                map.get(temp).neighbors.add(map.get(temp.neighbors.get(j)));
            }
        }
        
        return map.get(node);
    }
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/goblinengineer/p/5279110.html

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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