对角线的值

如上图,我们可以把v0标记为0,v1标记为1.... 并把联通的2点权值全设置为1,那么可以用邻接矩阵(右图)来表示 概念解析: 第一个邻接顶点: 我们以vo为例,第一个邻接顶点为V1(其实也可以使V3,只不过考虑计算机的存储顺序,我们找邻接顶点,一般是从v0扫描到v3,所以我们先在内存中扫描到v1) 下一个邻接顶点: 我们以v0为例,下一个邻接顶点就是v3(同样,其实也可以使V1,只不过考虑计算机的存储顺序,我们找下个邻接顶点,一般是从v2扫描到v3,之所以从v2扫描起,那是因为,V1已经是第

题目: N皇后问题 n皇后问题是将n个皇后放置在n*n的棋盘上,皇后彼此之间不能相互攻击.<不同行,不同列,不同对角线> 给定一个整数n,返回所有不同的n皇后问题的解决方案. 每个解决方案包含一个明确的n皇后放置布局,其中“Q”和“.”分别表示一个女王和一个空位置. 样例 对于4皇后问题存在两种解决的方案: [ [".Q..", // Solution 1 "...Q", "Q...", "..Q."], [&qu

接着LU分解继续往下,就会发展出很多相关但是并不完全一样的矩阵分解,最后对于对称正定矩阵,我们则可以给出非常有用的cholesky分解.这些分解的来源就在于矩阵本身存在的特殊的 结构.对于矩阵A,如果没有任何的特殊结构,那么可以给出A=L*U分解,其中L是下三角矩阵且对角线全部为1,U是上三角矩阵但是对角线的值任意,将U正规化成对角线为1的矩阵,产生分解A = L*D*U, D为对角矩阵.如果A为对称矩阵,那么会产生A=L*D*L分解.如果A为正定对称矩阵,那么就会产生A=G*G,可以这么理解G

前言 最近在阿里云数加平台上学习一下机器学习,把学习中整理的资料记录于此,已备查看,以下资料主要是概念解释及应用. 相关系数矩阵 了解相关矩阵前先了解相关系数. 相关系数的取值范围为[-1,1],当相关系数为1时,表示正相关:当相关系数为-1时,表示负相关:当相关系数为0时,表示不相关. 正相关:因变量随着自变量的增大而增大 负相关:因变量随着自变量的增大而减小 计算公式: 相关矩阵 相关矩阵中每个值都是代表原矩阵中各列之间的相关系数(相关矩阵为方阵,阶数为原矩阵的列数),对角线上都是原矩阵各列

1.各浏览器适用前缀         -webkit-        谷歌或苹果        -o-        欧朋         -moz-        火狐                -ms-        IE92.边框(border)     属性:border-image 设置所有 border-image-* 属性的简写属性          border-radius 设置所有四个 border-*-radius 属性的简写属性(圆角)          box-sh

说说: 其实这道题本质上就是一个八皇后问题.唯一的区别就是每个棋盘的格子都对应一个数字.最后要求输出,对应的解占据的格子的和的最大值.这只要在最后求出解的时候统计一下就可以了.下面就简单的说说八皇后问题,其实解法也不难.因为要求每行每列都要有棋子.因此只要确定每一行对应的棋子的列数就可以了.而对于每个棋子的所放的位置,同列上和对角线上不能有其他棋子,这个只要设一个访问数组保存一下就可以了.(注意要记得回溯).至于对角线的表示方法,例如所在位置为(x,y),那么一条对角线可以用x+y表示,另一条对

主成分分析(PCA)是一种能够极大提升无监督特征学习速度的数据降维算法.更重要的是,理解PCA算法,对实现白化算法有很大的帮助,很多算法都先用白化算法作预处理步骤.这里以处理自然图像为例作解释. 1.计算协方差矩阵:   按照通常约束,x为特征变量,上边表示样本数目,下标表示特征数目.这里样本数为m. xRot = zeros(size(x)); sigma=x*x'/size(x,2); %sigma为协方差矩阵 [U,S,V]=svd(sigma); %U为特征向量,X为特征值,V为U的转置

//最小生成树之Prim算法 //杨鑫 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define n 6 #define MaxNum 10000 /*定义一个最大整数*/ /*定义邻接矩阵类型*/ typedef int adjmatrix[n + 1][n + 1]; /*0号单元没用*/ typedef struct { int fromvex, tovex; //生成树的起点和终点 int weight; //边的权重 }Edge; ty

[NumPy基础]100道numpy练习--Apprentice篇 @author:wepon @blog:http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/42811297 今天又用半小时扫了一下Apprentice篇里的10道exercise,不知道怎么翻译Apprentice(学徒--)这个词,就直接以Apprentice篇作为题目了.numpy语法直白如水啊,花这些时间exercise有点浪费了.......Anyway,为了后面更熟练地用一