其他

一、題目二、使用BFS解題1.Link_Graph.h#include <iostream>#include <queue>using namespace std;#define N 100#define WHITE 0#define GRAY 1#define BLACK 2queue<int> Q;class Mat_Graph{public:int n;int color[N+1];int d[N+1];int Pie[N+1];int Map[N+1]

一、題目設G=(V,E)是一個連通的無向圖。請給出一個O(V+E)時間的演算法，以計算圖G中的一條路徑，對於E中的每一條 邊，該路徑恰好在每一個方向上遍曆一次。如果你身處一個迷宮之中，說明如何才能找到出路。二、思考直覺就是說DFS，這一節講的是BFS，不知道怎麼用BFS處理三、代碼1.Link_Graph.h#include <iostream>#include <queue>using namespace std;#define N 100#define UNUSED

一、題目給出一個O(V+E)時間的演算法，以計算一個有向圖G=(V,E)的分支圖。注意在演算法產生的分支圖中，兩個頂點之間至多隻能有一條邊。二、思考沒有找到關於有向圖的分支圖的定義，在網上找了一種解法，根據這個解法的結果推測，有向圖的分支圖應該是書P338，22-9（c）中頂點合并後的結果。過程如下：STEP1：求強聯通分量，結果用scc[u]表示，即頂點u屬於第scc[u]個強聯通分量，O(V+E)STEP2：按照scc[u]從小到大對頂點排序，O(V)STEP3：把每個強聯通分量的第一個頂點

一、綜述1.定義定義1：流網路定義2：殘留容量定義3：增廣路徑已知一個網路流G=(V,E)和流f，增廣路徑p為殘留網路G|f中從s到t的一條簡單路徑能夠沿一條增廣路徑p的每條邊傳輸的網路流的最大量為p的殘留容量，由下式定義：c|f(p) = min{c|f(u,v) :

過程略。最後遇到了一個算命先生，對我說了三句話：第一、你對技術過於偏執，忘記了真正重要的東西第二、你過于謹慎，防禦心太強。要嘗試做一些大膽甚至出格的事情。第三、你一直在逃避。去面對它，你有很多朋友會幫你。同學都說三句話說得太好了，句句都在點上。不知道哪位貴人給我託夢，寫在這裡，為了讓自己每天都能看見。

　　就在我的JCL還沒學得有一撇的空檔裡，那個豬頭已經在 １６－２１號間（中間包括２天周末）把COBOL給講完了，也就是說上了４天課，我非常希望能夠不理會他的講課，自己看自己的，總之，在入職做項目前我將會做好充分的準備，但是不行，４天的講課完了要考試，考得不好顯然會影響你進入公司時的狀態，說不定因為這個，把你踢到WEB那邊去也說不定，但我清楚的知道考試又只會是從課件上面摘錄下來的幾個弱智題目，然後挖幾個空讓你填填，並且還是開卷考，但是COBOL怎麼說也是一門語言，其內容之多也不是我在當場就能翻得

最近有許多朋友向我要 《MVS作業系統使用者指南》一書，但由於這個壓縮包有13MB多，發郵件實在傳起來有點大，再說現在網速也不好，所以我找到了它的如下：http://222.89.130.6/downinfo/4690.html在這個地方可以下MVS作業系統使用者指南，直接下是不行的，你要註冊成使用者登陸再在站內找到這本書下！還有人要PCOM，但是這個我是當初在培訓的時候老師給的，這個我沒有下過，就不說了。

在前面學習了關於大機作業系統的情況，然後當然要有實際的系統來實踐才行，偶然情況下在同濟論壇上看到有人推薦一個遠程主機系統，就是這個網站：http://www.efglobe.com/index.php然後我鏈過去一看，沒錯，正是我要的，主機好像是在美國的一個中國人開設的，我不確定他那兒倒底是一個真正的主機在運行呢？還是在普通伺服器上運行一個類比的OS/390，據我所知類比是可以做到的。之所以我自己沒有在PC上類比，是因為我看了一個相關介紹，類比相當複雜，所用的軟體好像還不容易得到，所以先遠程學習

#include "cv.h"#include <cxcore.h>#include <highgui.h>int main(){ //將影像檔載入至記憶體 分配映像資料結構所需要的內控 返回一個指向資料結構IplImage的記憶體塊： IplImage *img = cvLoadImage("C:\\Users\\freeboy\\Desktop\\學習資料\\例圖\\lena.jpg");

在（3）中把opencv_traincascade在使用LBP特徵的時候的訓練準備工作的代碼總結了下。下面開始硬著頭皮看訓練裡面的部分了。介於這部分實在是沒怎麼找到網上介紹的文章（為啥呢？？？）所以總結的大部分內容是自己猜測的。以後再回頭慢慢完善。接著上次結束的部分，訓練一個強分類器的代碼是：bool CvCascadeBoost::train( const CvFeatureEvaluator* _featureEvaluator,//包含了sum，tilted，特徵的位置等資訊

目前需要提煉下ml部分的介面。目的是以後方便選擇用哪種分類器。還是一頭霧水啊。。。學到哪先記錄到哪。一。以CvSVM為例。下面是CvSVM類的定義：class CV_EXPORTS_W CvSVM : public CvStatModel{public: // SVM type enum { C_SVC=100, NU_SVC=101, ONE_CLASS=102, EPS_SVR=103, NU_SVR=104 }; // SVM kernel type enum {

從Opencv教程上才發現下面的話。要是早點看到就好了，就不用看haartraining了，不過話說haartraining的網上的資料還是有不少的，但是traincascade就比較少了，所以只能自己硬著頭皮看代碼了。在程式的使用上跟haartraining差不多，代碼流程部分在這記錄下以後慢慢補充。”OpenCV中有兩個程式可以訓練級聯分類器： opencv_haartraining 和opencv_traincascade

在看了文檔[2,3]後開始對照著看OpenCV代碼，看得暈頭轉向啊。又搜了網上的一些文章，先針對自己的理解做筆記如下，日後好在此基礎上補充。OpenCV臉部偵測之資料結構：所有的結構都代表一個級聯boosted

讀trainCascade的訓練結果的代碼筆記這個是OpenCV提供的臉部偵測調用trainCascade訓練結果的代碼。最近一直在用，不過才發現裡面用到的介面不是trainCascade裡的，用的是modules\objdetect\裡的objdetect.hpp & cascadedetect.cpp。#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "

opencv_trainCascade輸出的xml格式總結在CvCascadeClassifier::save(const String filename, bool

一、題目請說明如何維護一個支援操作MIN-GAP的動態資料集Q，使得該操作能夠給出Q中兩個數之間的最小差幅。例如，Q={1，5，9，15，18，22}，則MIN-GAP(Q)返回18-15=3,因為15和18是其中最近的兩個數。使用操作INSERT，DELETE，SEARCH和MIN-GAP儘可能高效，並分析它們的已耗用時間。二、思考步驟1：基礎資料結構紅/黑樹狀結構，數組中的數值分別作為每個結點的關鍵字步驟2：附加資訊min-gap[x]：記錄以x為根結點的樹的min-gap。當x為葉子結點時

#include <iostream>using namespace std;#define MAX 1005/*計算從1-n範圍內的SG值。Array(儲存可以走的步數，Array[0]表示可以有多少種走法)Array[]需要從小到大排序/*HDU1847博弈SG函數1.可選步數為1-m的連續整數，直接模數即可，SG(x) = x % (m+1);2.可選步數為任意步，SG(x) = x;3.可選步數為一系列不連續的數，用GetSG(計算)*/int SG[MAX],

一、題目設X[1..n]和Y[1..n]為兩個數組，每個都包含n個已排好序的數，給出一個求數組X和數組Y中所有2n個元素的中位元的O(lgn)時間的演算法二、思路遞迴求解該問題，解題規模不斷減半，最後剩下4個元素時，得到問題的解，本文求的是下中位元，下中位元的特點是：（1）當n為奇數，令n = 2 * m + 1，下中位元是第m+1小的數，數組中有m個數小於下中位元，有m個數大於下中位元。當數組中的一個數滿足以下特點中的任意一個時，認為該數不是下中位元：a.至少有m+1個數比x大b.到少有m+1

一、概念1.定義與性質（1）設x為二叉尋找樹中的一個結點，若y是x左子樹中的一個結點，則key[y] <= key[x]；若y是x右子樹中的一個結點，則key[x]<=key[y]（2）二叉尋找樹上執行的基本操作的時間與樹的高度成正比。2.結構（1）結點結構：關鍵字key衛星資料data分別指向父、左右孩子的指標p, left, right3.在二叉尋找樹上的操作尋找一個關鍵字：SEARCH(x,

一、概念1.定義與性質（1）定義紅/黑樹狀結構字義：滿足(a)每個結點或是紅的，或是黑的(b)根結點是黑的(c)每個葉結點（NIL）是黑的(d)如果一個結點是紅的，則它的兩個兒子是黑的(e)對每個結點，從該結點到其子孫結點的所有路徑上包含相同數目的黑結點的二叉尋找樹稱為紅/黑樹狀結構。黑高度定義：從某個結點x出發（不包括該結點）到達一個葉結點的任意一條路徑上的黑色結點的個數稱為x的黑高度。（2）性質紅/黑樹狀結構確保沒有一條路徑會比其它路徑長出兩倍。一棵有n個內結點的紅/黑樹狀結構的高度至多為2