摘要： 在图论中，不同类型的图（无向图和有向图）需要使用不同的算法和数据结构来处理它们的特性和问题。这里我们将讨论如何使用并查集来解决无向图的连通性问题，以及如何使用深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）和拓扑排序来解决有向图中的依赖性问题。 无向图的连通性：并查集 对于无向图的连通性问题，并查集（ 阅读全文

摘要： 题源 解法1 DFS 思路：最先被放入栈中的节点是在拓扑排序中最后面的节点 一开始用了DFS，但是出现了问题 DFS函数在正确处理循环检测方面存在问题： 循环检测逻辑问题：在您的DFS中，您检查一个课程是否已被访问，如果已被访问，则立即将 valid 设置为 False。这种方式并没有正确区分处于当 阅读全文

摘要： 题源 狄克斯特拉 【待完成】 class Solution: def networkDelayTime(self, times: List[List[int]], n: int, k: int) -> int: g = [[float('inf')] * n for _ in range(n)] f 阅读全文

摘要： 地图中的最高点 多源广搜的重点：确保能正确判断两个源点发生交会 判断二分图 DFS的trick：Python3 用nonlocal关键字修饰flag，可以标记是否为有效二分图 用all来判断 Python中数组的浅拷贝和深拷贝： 在Python中，数组的拷贝操作可以分为浅拷贝和深拷贝两种方式： 浅拷 阅读全文

摘要： 推荐系统需要根据用户的历史行为和兴趣预测用户未来的行为和兴趣，在没有足够初始数据的情况下，设计个性化推荐系统并且让用户对推荐结果满意从而愿意使用推荐系统，就是冷启动的问题。 3.1 冷启动问题简介 用户冷启动：新用户没有历史数据 物品冷启动：将新物品推荐给可能对它感兴趣的用户 系统冷启动：没有用户， 阅读全文

摘要： 题源 非常神奇的动态规划，不要一直尝试枚举所有的乘积，或者卡在primes数组中 定义数组 dp，其中 \(dp[i]\) 表示第 \(i\) 个超级丑数，第 \(n\) 个超级丑数即为 \(dp[n]\)。 由于最小的超级丑数是 1，因此 \(dp[1]=1\)。 如何得到其余的超级丑数呢？创建与 阅读全文

摘要： 基于用户行为分析的推荐算法是个性化推荐系统的重要算法，学术界一般将这种类型的算法称为协同过滤算法。顾名思义，协同过滤就是指用户可以齐心协力，通过不断地和网站互动，使自己的推荐列表能够不断过滤掉自己不感兴趣的物品，从而越来越满足自己的需求。 2.1 用户行为数据简介 一般来说，不同的数据集包含不同的行 阅读全文

摘要： 搞了好久的gsoc居然失败了，看了一下，是被别人抢了，不是客观上不好，详情。我本来以为那个人是印度老哥，想把错误归咎于其他人，但是想了以下认为这是不正确的行为。所以我看了一下那个人的github，就比我多了一次rocketmq的commit记录，一看就是混的，但是这是决定性的。让我知道了混脸熟的重要 阅读全文

摘要： 题源 不要太激动，过拟合，一上来就开dp，这道题只用一个变量就可以记录前缀和了 【转载】我觉得这道题目的思想是： 走完这一生 如果我和你在一起会变得更好，那我们就在一起，否则我就丢下你。 我回顾我最光辉的时刻就是和不同人在一起，变得更好的最长连续时刻 class Solution: def maxS 阅读全文

摘要： 题源 思路和算法 如果我们用 fmax(i) 来表示以第 i 个元素结尾的乘积最大子数组的乘积，a 表示输入参数 nums，那么根据「53. 最大子序和」的经验，我们很容易推导出这样的状态转移方程： fmax(i) = max{f(i-1)×a[i], a[i]} 它表示以第 i 个元素结尾的乘积最 阅读全文