11 2012 档案
摘要:初始化把每个点所在集合初始化为其自身。通常来说,这个步骤在每次使用该数据结构时只需要执行一次,无论何种实现方式,时间复杂度均为O(N)。查找查找元素所在的集合,即根节点。合并将两个元素所在的集合合并为一个集合。通常来说,合并之前,应先判断两个元素是否属于同一集合,这可用上面的“查找”操作实现。C++程序#include <iostream>using namespace std;int father[30001],m,n,a,b,temp;;void init(int v){ father[v]=v; }int find(int v){ if(father[v]==v) retur
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摘要:#include<iostream>#define MAXN 100001using namespace std;int father[MAXN],n,m,q;int getfather(int v){ if (father[v]==v) return v; return father[v]=getfather(father[v]);}bool same(int x,int y){ return (getfather(x)==getfather(y));}void judge(int x,int y){ int fx,fy; fx=getfather...
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摘要:字符识别 (IOI'97)问题描述 这个题目需要你编写一个字符识别程序。具体内容每一个假设的字符图像(字符点阵)有20行,每行有20个"0"或"1"的数字。FONT.DAT文件中有27个按照下列顺序排列的字符图像:□abcdefghijklmnopqrstuvwxyz□在这里表示空格符。文件IMAGE.DAT包含有一个或者多个被破损的字符图像,一个字符图形可能通过以下几种途径被破损:至多有一行被复制(复制的行紧接其后)至多有一行丢失有些"0"可能变成"1"有些"1"可能变成"0
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摘要:生产计划问题问题描述参考解答这是一个明显的多阶段问题,我们按照计划时间自然划分阶段,状态定义为每阶段开始时的存储量xk,决策为每个阶段的产量uk,记每个阶段的需求量(已知)为dk,则状态转移方程为:设每个阶段开工固定成本费用为a,生产单位数量产品的成本为b,每阶段单位数量产品的存储费用为c,阶段指标为阶段的生产成本费用和存储费用之和,即:指标函数Vkn为vk之和,最优值函数fk(xk)为从第k阶段的状态xk出发到过程终结的最小费用,满足其中允许决策集合Uk由每阶段的最大生产能力决定,设过程终结时允许存储量为x0n+1,则终端条件为:将以上各式代入到标准动态规划的框架中,就可以求得最优解。详情:
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摘要:动态规划引言——由一个问题引出的算法考虑以下问题[例1] 最短路径问题现有一张地图,各结点代表城市,两结点间连线代表道路,线上数字表示城市间的距离。如图1所示,试找出从结点A到结点E的最短距离。图 1我们可以用深度优先搜索法来解决此问题,该问题的递归式为其中是与v相邻的节点的集合,w(v,u)表示从v到u的边的长度。具体算法如下:function MinDistance(v):integer;begin if v=E then return 0 else begin min:=maxint; for 所有没有访问过的节点i do if v和i相邻 then ...
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摘要:一、关系抽取简介信息抽取的主要目的是将非结构化或半结构化描述的自然语言文本转化成结构化数据(Structuring),关系抽取是其重要的子任务,主要负责从文本中识别出实体(Entities),抽取实体之间的语义关系。如:句子“Bill Gates works at Microsoft Inc.”中包含归属关系Person-Affiliation实体对(Bill Gates,Microsoft Inc),又如:关系抽取的结构化数据可以用于自动问答系统、生物信息、知识推理、文摘等众多方面。关系抽取任务常用的评测数据集当属Automatic Content Extraction (ACE),现已被归
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摘要:CRF简介Conditional Random Field:条件随机场,一种机器学习技术(模型)CRF由John Lafferty最早用于NLP技术领域,其在NLP技术领域中主要用于文本标注,并有多种应用场景,例如:分词(标注字的词位信息,由字构词)词性标注(标注分词的词性,例如:名词,动词,助词)命名实体识别(识别人名,地名,机构名,商品名等具有一定内在规律的实体名词)本文主要描述如何使用CRF技术来进行中文分词。CRF VS 词典统计分词基于词典的分词过度依赖词典和规则库,因此对于歧义词和未登录词的识别能力较低;其优点是速度快,效率高CRF代表了新一代的机器学习技术分词,其基本思路是对汉字
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