20240319-图论

news2024/11/17 0:48:02

图论练习题目

      • 拓扑排序
        • 深度优先搜索方法
        • 广度优先搜索方法
      • 无向无权图
      • 无向有权图
      • 有向无权图 利用广度优先搜索算法
      • 有向有权图 带排序的广度优先算法/dijkstra
      • 最小生成树
        • prims算法
        • Kruskal's Algorithm
      • 最小割 min-cut
      • 二分图 Bipartite Graph 队列
      • 例题1 所有可能的路径
      • 例题2 岛屿数量
      • 例题3 岛屿最大面积
      • 例题4 飞地的数量
      • 例题5 被围绕的区域
      • 例题6 太平洋大西洋水流问题
      • 例题7 钥匙和房间
      • 例题8 寻找图中是否存在路径
      • 例题9 冗余连接
      • 例题10 课程表 拓扑排序
      • 例题11 单词接龙
      • 例题12 最小高度树
      • 例题13 省份数量

dfs采用的是栈,bfs采用的是队列。
sorted(L.items(),key=lambda x:(x[0],x[1],x[2],x[3]))

拓扑排序

在这里插入图片描述

深度优先搜索方法
import collections
graph = {
    'A':['F','E','C'],
    'B':['A','C'],
    'C':[],
    'D':['F'],
    'E':[],
    'F':['E','G'],
    'G':['F']
}
n=len(graph)
visted={key:0 for key in graph.keys()}
ans=[]
def dfs(u):
    if visted[u]==2:
        return
    visted[u]=1
    for v in graph[u]:
        if visted[v]==0:
            dfs(v)
            
    visted[u]=2
    ans.append(u)
for key in graph.keys():
    dfs(key)
print(ans)
# ['E', 'G', 'F', 'C', 'A', 'B', 'D']

广度优先搜索方法
import collections
graph = {
    'A':['F','E','C'],
    'B':['A','C'],
    'C':[],
    'D':['F'],
    'E':[],
    'F':['E','G'],
    'G':['F']
}
n=len(graph)
visted={key:0 for key in graph.keys()}
queue=[]
ans=[]
def bfs(u):
    if visted[u]:return
    queue.append(u)
    visted[u]=1
    while queue:
        node=queue.pop(0)
        ans.append(node)
        for v in graph[node]:
            if visted[v]==0:
                visted[v]=1
                queue.append(v)
                
                
for key in graph.keys():
    bfs(key)
# bfs('A')
# print(ans,visted)
# bfs('B')
# print(ans,visted)
# ['E', 'G', 'F', 'C', 'A', 'B', 'D']
print(ans)
# ['A', 'F', 'E', 'C', 'G', 'B', 'D']

无向无权图

graph={
    1:[2,5],
    2:[1,3,4],
    3:[2],
    4:[2],
    5:[1,6],
    6:[5,7],
    7:[6]
}
n=len(graph)+1
# visted=[0]*n
visted=[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0]
def dfs(u):
    ans=1
    visted[u]=1
    for v in graph[u]:
        if visted[v]==0:
            vh=dfs(v)
#             print(u,v,vh)
            ans=max(ans,vh+1)
    return ans

dfs(2) #5

无向有权图

有向无权图 利用广度优先搜索算法

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

graph={
    1:[2,4],
    2:[4,5],
    3:[1,6],
    4:[3,5,6,7],
    5:[7],
    6:[],
    7:[6],
}
def shortest(root,graph):
    n=len(graph)+1
    path=[0]*n
    visit=[0]*n
    dist=[float('inf')]*n
    queue=[root]
    visit[root]=1
    dist[root]=0
    while queue:
        ver=queue.pop()
        for nex in graph[ver]:
            if visit[nex]==0:
                path[nex]=ver
                visit[nex]=1
                dist[nex]=dist[ver]+1
                queue.append(nex)
    print(dist,path,visit)
                
shortest(3,graph)

有向有权图 带排序的广度优先算法/dijkstra

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

import heapq
graph1={
    1:[(2,2),(1,4)],
    2:[(3,4),(10,5)],
    3:[(4,1),(5,6)],
    4:[(2,3),(2,5),(8,6),(4,7)],
    5:[(1,7)],
    6:[],
    7:[(1,6)],
}
def shortest2(root,graph):
    n=len(graph)+1
    path=[0]*n
    visit=[0]*n
    dist=[float('inf')]*n
    
    dist[root]=0
    queue=[(0,root)]
    heapq.heapify(queue)
    while queue:
        dis,ver=heapq.heappop(queue)
        visit[ver]=1
        for nex in graph[ver]:
            if visit[nex[1]]==0:
                heapq.heappush(queue,nex)
                if dist[ver]+nex[0]<dist[nex[1]]:
                    dist[nex[1]]=dist[ver]+nex[0]
                    path[nex[1]]=ver
    print(dist,path,visit)
    
shortest2(3,graph1)
#[inf, 4, 6, 0, 5, 7, 5, 8] [0, 3, 1, 0, 1, 4, 3, 5] [0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]

最小生成树

prims算法

树是连通 无向 无环图。n个结点一定有n-1条边。
一个普通的生成树
在这里插入图片描述
最小生成树
在这里插入图片描述

Kruskal’s Algorithm

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

graph=[
    [3,1,4],[3,4,2],[3,6,5],[1,4,1],[4,6,8],[1,2,2],[6,7,1],[2,4,3],[4,7,4],[2,5,10],[5,7,6],[4,5,7]
]
def kruskal(graph,n):
    find=[i for i in range(n+1)]
    graph.sort(key=lambda x:x[2])
    def parent(x):
        if find[x]==x:
            return x
        else:
            return find[x]
    
    ans=[]
    while len(ans)<n-1:
        x,y,w = graph.pop(0)
        if parent(x)!=parent(y):
            ans.append([x,y,w])
            find[x]=y
    return ans
    
kruskal(graph,7)    
# [[1, 4, 1], [6, 7, 1], [3, 4, 2], [1, 2, 2], [2, 4, 3], [3, 1, 4]]

最小割 min-cut

二分图 Bipartite Graph 队列

例题1 所有可能的路径

https://leetcode.cn/problems/all-paths-from-source-to-target/description/

class Solution:
    def allPathsSourceTarget(self, graph: List[List[int]]) -> List[List[int]]:
        path = [0]
        ans=[]

        def dfs(graph,index):
            if index==len(graph)-1:
                ans.append(path[:])
                return 
            for node in graph[index]:
                path.append(node)
                dfs(graph,node)
                path.pop()
        dfs(graph,0)
        return ans
class Solution:
    def allPathsSourceTarget(self, graph: List[List[int]]) -> List[List[int]]:
        from collections import deque
        ans=[]
        q=deque([[0],])
        while q:
            path = q.popleft()
            if path[-1]==len(graph)-1:
                ans.append(path)
                continue
            for v in graph[path[-1]]:
                q.append(path+[v])
        return ans 

例题2 岛屿数量

https://leetcode.cn/problems/number-of-islands/description/

class Solution:
    def numIslands(self, grid: List[List[str]]) -> int:
        n=len(grid)
        m=len(grid[0])
        ans=0

        def wipe(x,y):
            dir=[
            lambda x,y:[x+1,y],#下
            lambda x,y:[x-1,y],#上
            lambda x,y:[x,y+1],#右
            lambda x,y:[x,y-1],#左
            ]
            stack=[(x,y)]
            while stack:
                x,y=stack.pop()
                grid[x][y]='0'
                for i in range(4):
                    nxt_x,nxt_y=dir[i](x,y)
                    if nxt_x>=0 and nxt_x <n and nxt_y<m and nxt_y>=0:
                        if grid[nxt_x][nxt_y]=='1':
                            stack.append((nxt_x,nxt_y))
                        
        for i in range(n):
            for j in range(m):
                if grid[i][j]=='1':
                    ans+=1
                    wipe(i,j)
        return ans

例题3 岛屿最大面积

https://leetcode.cn/problems/max-area-of-island/

class Solution:
    def maxAreaOfIsland(self, grid: List[List[int]]) -> int:
        n=len(grid)
        m=len(grid[0])
        ans=0
        for i in range(n):
            for j in range(m):
                if grid[i][j]==1:
                    grid[i][j]=0
                    tmp=1
                    stack=[(i,j)]
                    dir=[
                    lambda x,y:[x+1,y],
                    lambda x,y:[x-1,y],
                    lambda x,y:[x,y+1],
                    lambda x,y:[x,y-1],
                    ]
                    while stack:
                        x,y=stack.pop()
                        grid[x][y]=0
                        for k in range(4):
                            nx,ny = dir[k](x,y)
                            if nx>=0 and nx<n and ny>=0 and ny<m and grid[nx][ny]==1:
                                tmp+=1
                                grid[nx][ny]=0
                                stack.append((nx,ny))
                    ans = max(ans,tmp)
        return ans

例题4 飞地的数量

https://leetcode.cn/problems/number-of-enclaves/

class Solution:
    def numEnclaves(self, grid: List[List[int]]) -> int:
        n=len(grid)
        m=len(grid[0])
        ans=0
        def dfs(x,y):
            for dx,dy in (0,1),(1,0),(-1,0),(0,-1):
                nx = x+dx
                ny =y+dy
                if 0<= nx <n and 0<= ny <m and grid[nx][ny]==1:
                    grid[nx][ny]=0
                    dfs(nx,ny)

        for i in [0,n-1] :
            for j in range(m):
                if grid[i][j]==1:
                    ans+=1
                    grid[i][j]=0
                    dfs(i,j)


        for i in range(n):
            for j in [0,m-1]:
                if grid[i][j]==1:
                    ans+=1
                    grid[i][j]=0
                    dfs(i,j)
        return sum(sum(g) for g in grid)
class Solution {
    public static int[][] dirs={{-1,0},{1,0},{0,1},{0,-1}};
    private int n,m;
    private boolean[][] visted;

    public int numEnclaves(int[][] grid) {
        n = grid.length;
        m=grid[0].length;
        visted = new boolean[n][m];
        for(int i=0;i<n;i++){
            dfs(grid,i,0);
            dfs(grid,i,m-1);
        }
        for(int j=0;j<m;j++){
            dfs(grid,0,j);
            dfs(grid,n-1,j);
        }
        int ans=0;
        for(int i=0;i<n;i++){
            for(int j =0;j<m;j++){
                if(grid[i][j]==1 && !visted[i][j]){
                    ans+=1;
                }
            }
        }
        return ans;
    }

    public void dfs(int[][]grid,int x,int y){
        if (x<0 || x>=n || y<0 || y>=m || grid[x][y]==0 || visted[x][y]){
            return;
        }
        visted[x][y]=true;
        for(int[] dir:dirs){
            dfs(grid,x+dir[0],y+dir[1]);
        }
    }
}

例题5 被围绕的区域

https://leetcode.cn/problems/surrounded-regions/description/

class Solution:
    def solve(self, board: List[List[str]]) -> None:
        """
        Do not return anything, modify board in-place instead.
        """
        n=len(board)
        m=len(board[0])
        visted=[[0]*m for _ in range(n)]

        def dfs(x,y):
            if 0<=x<n and 0<=y<m and board[x][y]=='O' and not visted[x][y]:
                visted[x][y]=1
                for dx,dy in (0,1),(0,-1),(1,0),(-1,0):
                    dfs(x+dx,y+dy)
            else:
                return

        for i in range(n):
            dfs(i,0)
            dfs(i,m-1)

        for j in range(m):
            dfs(0,j)
            dfs(n-1,j)
        
        for i in range(n):
            for j in range(m):
                if board[i][j]=='O' and visted[i][j]==0 :
                    board[i][j]='X'

例题6 太平洋大西洋水流问题

https://leetcode.cn/problems/pacific-atlantic-water-flow/description/

class Solution:
    def pacificAtlantic(self, heights: List[List[int]]) -> List[List[int]]:
        n=len(heights)
        m=len(heights[0])
        pacific =[[0]*m for _ in range(n)]
        atlantic=[[0]*m for _ in range(n)]
        ans=[]
        def dfs(x,y,grid):
                grid[x][y]=1
                for dx,dy in (0,1),(0,-1),(1,0),(-1,0):
                    nx=x+dx
                    ny=y+dy
                    if 0<=nx<n and 0<=ny<m and heights[nx][ny]>=heights[x][y] and grid[nx][ny]==0:
                        dfs(nx,ny,grid)

        for i in range(n):
            for j in range(m):
                if j==0 or i==0:
                    dfs(i,j,pacific)
                if i==n-1 or j==m-1:
                    atlantic[i][j]=1
                    dfs(i,j,atlantic)
        for i in range(n):
            for j in range(m):
                if pacific[i][j]==1 and atlantic[i][j]==1:
                    ans.append([i,j])
        return ans

例题7 钥匙和房间

https://leetcode.cn/problems/keys-and-rooms/

class Solution:
    def canVisitAllRooms(self, rooms: List[List[int]]) -> bool:
        n=len(rooms)
        visted=[0]*n
        def dfs(x):
            if visted[x]:
                return
            visted[x]=1
            for nx in rooms[x]:
                dfs(nx)

        dfs(0)
        return sum(visted)==n

例题8 寻找图中是否存在路径

https://leetcode.cn/problems/find-if-path-exists-in-graph/description/

class Solution:
    def validPath(self, n: int, edges: List[List[int]], source: int, destination: int) -> bool:
            parent=[i for i in range(n)]
            def find(x):
                if x==parent[x]:
                    return x
                parent[x]=find(parent[x])
                return find(parent[x])
            def union(x,y):
                px=find(x)
                py=find(y)
                if px!=py:
                    parent[px]=py

            for u,v in edges:
                if find(u)!=find(v):
                    union(u,v)
            return find(source)==find(destination)

例题9 冗余连接

https://leetcode.cn/problems/redundant-connection/description/

class Solution:
    def findRedundantConnection(self, edges: List[List[int]]) -> List[int]:
        n=len(edges)
        parent=[i for i in range(n+1)]
        def find(x):
            if x==parent[x]:
                return x
            parent[x]=find(parent[x])
            return find(parent[x])
        def union(x,y):
            px=find(x)
            py=find(y)
            if px !=py:
                parent[px]=py
        for u,v in edges:
            if find(u)==find(v):
                return [u,v]
            else:
                union(u,v)

例题10 课程表 拓扑排序

https://leetcode.cn/problems/course-schedule/description/

import collections
class Solution:
    def canFinish(self, numCourses: int, prerequisites: List[List[int]]) -> bool:
        edges=collections.defaultdict(list)
        visted=[0]*numCourses
        restult=[]
        valid = True
        for u,v in prerequisites:
            edges[v].append(u)
        
        def dfs(u):
            nonlocal valid
            visted[u]=1
            for v in edges[u]:
                if visted[v]==0:
                    dfs(v)
                    if not valid:
                        return
                elif visted[v]==1:
                    valid=False
                    return
            visted[u]=2
            restult.append(u)

        for i in range(numCourses):
            if valid and not visted[i]:
                dfs(i)
        return valid
import collections
class Solution:
    def canFinish(self, numCourses: int, prerequisites: List[List[int]]) -> bool:
        edges=collections.defaultdict(list)
        indeg=[0]*numCourses

        for u,v in prerequisites:
            edges[v].append(u)
            indeg[u]+=1
        
        queue = [u for u in range(numCourses) if indeg[u]==0]
        visted =0
        while queue:
            u = queue.pop(0)
            visted+=1
            for v in edges[u]:
                indeg[v]-=1
                if indeg[v]==0:
                    queue.append(v)

        return visted==numCourses

例题11 单词接龙

https://leetcode.cn/problems/word-ladder/description/

class Solution:
    def ladderLength(self, beginWord: str, endWord: str, wordList: List[str]) -> int:
        wordList = set(wordList)
        if endWord not in wordList:
            return 0
        q = deque([(beginWord, 1)])
        while q:
            cur, step = q.popleft()
            for i, x in enumerate(cur):
                for y in [chr(ord('a')+i) for i in range(26)]:
                    if y != x:
                        nxt = cur[:i] + y + cur[i+1:]
                        if nxt == endWord:
                            return step + 1
                        if nxt in wordList:
                            wordList.remove(nxt)
                            q.append((nxt, step+1))
        return 0

例题12 最小高度树

https://leetcode.cn/problems/minimum-height-trees/description/

import collections
class Solution:
    def findMinHeightTrees(self, n: int, edges: List[List[int]]) -> List[int]:
        graph=collections.defaultdict(list)
        res=[]
        for u,v in edges:
            graph[u].append(v)
            graph[v].append(u)
        
        def dfs(u):
            ans=1
            visted[u]=1
            for v in graph[u]:
                if visted[v]==0:
                    vh=dfs(v)
        #             print(u,v,vh)
                    ans=max(ans,vh+1)
            return ans

        visted=[0]*n
        res.append([0,dfs(0)])
        for i in range(1,n):
            visted=[0]*n
            tmp=dfs(i)
            if tmp<res[-1][-1]:
                res=[[i,tmp]]
            elif tmp==res[-1][-1]:
                res.append([i,tmp])


        return [u for u,v in res]

例题13 省份数量

https://leetcode.cn/problems/number-of-provinces/description/
1.利用并查集

class Solution:
    def findCircleNum(self, isConnected: List[List[int]]) -> int:
        n=len(isConnected)
        par=[i for i in range(n+1)]
        def find(x):
            if x==par[x]:
                return x
            par[x]=find(par[x])
            return find(par[x])

        for i in range(n):
            for j in range(n):
                if i!=j and isConnected[i][j]==1:
                    pi=find(i+1)
                    pj= find(j+1)
                    par[pi]=pj
        for i in range(n+1):
            par[i]=find(i)
        return len(set(par))-1
class Solution:
    def findCircleNum(self, isConnected: List[List[int]]) -> int:
        n=len(isConnected)
        visted=[0]*n
        ans=0
        def dfs(x):
            visted[x]=1
            for j in range(n):
                if isConnected[x][j]==1 and visted[j]==0:
                    dfs(j)

        for i in range(n):
            if visted[i]==0:
                dfs(i)
                ans+=1
        return ans

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1542147.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

python学习11:python中的字符串的注意点

python中的字符串的注意点 1.定义字符串的三种方式&#xff1a; 2.字符串中有引号是如何定义呢&#xff1f; 3.字符串的之间的拼接 4.字符换的格式化 字符换的拼接&#xff0c;如果变量过多拼接起来就太麻烦了&#xff0c;这就引起字符串的格式化 格式化中&#xff1a;不…

YOLO算法改进Backbone系列之:CoaT

在本文中&#xff0c;我们提出了co-scale conv-attention image transformer&#xff08;CoaT&#xff09;&#xff0c;这是一种基于Transformer的图像分类器&#xff0c;配备了co-scale和conv-attention机制。首先&#xff0c;co-scale机制在各个尺度上保持Transformer编码器支…

SpringBoot Starter解析

conditional注解解析 介绍 基于条件的注解作用: 根据是否满足某一个特定条件决定是否创建某个特定的bean意义: Springboot实现自动配置的关键基础能力 常见的conditional注解 ConditionalOnBean: 当容器中存在某个Bean才会生效ConditionalOnMissingBean: 不存在某个Bean才会…

day3-QT

1>使用手动连接&#xff0c;将登录框中的取消按钮使用qt4版本的连接到自定义的槽函数中&#xff0c;在自定义的槽函数中调用关闭函。将登录按钮使用qt5版本的连接到自定义的槽函数中&#xff0c;在槽函数中判断ui界面上输入的账号是否为"admin"&#xff0c;密码是…

[BT]BUUCTF刷题第6天(3.24)

第6天 Web [极客大挑战 2019]PHP Payload&#xff1a; O:4:"Name":3:{s:14:"%00Name%00username";s:5:"admin";s:14:"%00Name%00password";s:3:"100";}这道题考点是网站源码备份文件泄露和PHP反序列化&#xff0c;有篇介…

机器学习——AdaBoost算法

机器学习——AdaBoost算法 在机器学习领域&#xff0c;AdaBoost算法是一种非常流行的集成学习方法&#xff0c;旨在提高分类器的性能。本篇博客将介绍AdaBoost算法的原理、算法流程、算法参数&#xff0c;对比AdaBoost和随机森林的区别&#xff0c;并使用Python实现AdaBoost算…

不可变集合及Stream流

若希望某个数据是不可修改的&#xff0c;就可以考虑使用不可变集合&#xff0c;以提高安全性&#xff1b;&#xff08;JKD9之后才有&#xff09; List不可变集合&#xff1a; public static void main(String[] args) {/*创建不可变的List集合"张三", "李四&q…

基于SSM+Jsp+ sqlserver的学校访客登记系统

开发语言&#xff1a;Java框架&#xff1a;ssm技术&#xff1a;JSPJDK版本&#xff1a;JDK1.8服务器&#xff1a;tomcat7数据库&#xff1a;sqlserver数据库工具&#xff1a;Navicat11开发软件&#xff1a;eclipse/myeclipse/ideaMaven包&#xff1a;Maven3.3.9 系统展示 系统…

Python 潮流周刊#43:在开源与家庭之间,他选择了家庭

△△请给“Python猫”加星标 &#xff0c;以免错过文章推送 你好&#xff0c;我是猫哥。这里每周分享优质的 Python、AI 及通用技术内容&#xff0c;大部分为英文。本周刊开源&#xff0c;欢迎投稿[1]。另有电报频道[2]作为副刊&#xff0c;补充发布更加丰富的资讯&#xff0c;…

29-5 webshell 流量分析 - 菜刀

环境准备:构建完善的安全渗透测试环境:推荐工具、资源和下载链接_渗透测试靶机下载-CSDN博客 一、上传木马到靶场然后使用菜刀连接抓取流量 1)上传木马到upload-labs靶场 自己创建一个php文件作为木马 <?php eval($_POST["pass"]);2)然后开启 Wireshark …

nodejs+vue超市在线销售系统的设计与实现pythonflask-django-php

当今社会已经步入了科学技术进步和经济社会快速发展的新时期&#xff0c;国际信息和学术交流也不断加强&#xff0c;计算机技术对经济社会发展和人民生活改善的影响也日益突出&#xff0c;人类的生存和思考方式也产生了变化。传统超市在线销售采取了人工的管理方法&#xff0c;…

【Hive】HIVE运行卡死没反应

Hive运行卡死 再次强调 hive&#xff1a;小兄弟&#xff0c;没想到吧&#xff0c;咱可不是随便的人。&#x1f604; 那么&#xff0c;这次又遇见了hadoop问题&#xff0c;问题描述是这样的。 hive> insert into test values(1, nucty, 男); Query ID atguigu_202403241754…

Apache HTTP服务器(Linux离线编译安装)

Apache HTTP服务器&#xff08;Linux离线编译安装&#xff09; Apache是普通服务器&#xff0c;本身只支持html即普通网页。可以通过插件支持PHP,还可以与Tomcat连通(单向Apache连接Tomcat,就是说通过Apache可以访问Tomcat资源。反之不然)。 Apache和Tomcat都可以做为独立的w…

nodejs+vue电影院订票信息管理系统pythonflask-django-php

当今社会已经步入了科学技术进步和经济社会快速发展的新时期&#xff0c;国际信息和学术交流也不断加强&#xff0c;计算机技术对经济社会发展和人民生活改善的影响也日益突出&#xff0c;人类的生存和思考方式也产生了变化。传统电影院订票采取了人工的管理方法&#xff0c;但…

最短路-虚拟节点

思路&#xff1a;我们可以开虚拟节点来连接两个结点权值二进制1的个数相同的两个结点&#xff0c;由于1e9内1的个数不超过30&#xff0c;所以开30个虚拟节点&#xff0c;第i个结点连向二进制1的个数为i的点&#xff0c;然后跑dij即可。 代码&#xff1a; int n, m; struct d …

深入理解栈和队列(二):队列

个人主页&#xff1a;17_Kevin-CSDN博客 专栏&#xff1a;《数据结构》 一、队列的概念和结构 队列是只允许在一端进行插入数据操作&#xff0c;在另一端进行删除数据操作的特殊线性表&#xff0c;队列具有先进先出 FIFO(First In First Out) 入队列&#xff1a;进行插入操作的…

中间件设置静态资源目录

文章目录 为什么要设置静态资源目录设置静态资源代码示例 为什么要设置静态资源目录 服务器中的代码&#xff0c;对于外部来说都是不可见的&#xff0c; 所以我们写的html页面&#xff0c;浏览器无法直接访问 如果希望浏览器可以访问&#xff0c;则需要将页面所在的目录设置静…

C语言——sizeof与strlen的对比

一.sizeof 我们在学习操作符的时候&#xff0c;就了解到了sizeof操作符&#xff0c;它的作用是求参数所占内存空间的大小&#xff0c;单位是字节。如果参数是一个类型&#xff0c;那就返回参数所占的字节数。 #include <stdio.h>int main() {int a 10;size_t b sizeo…

surface go 2简单的配置

1.基本的配置信息 cpu 4425Y 感觉还是比较的弱 但是处理基本的网页浏览或收发电子邮件还是很不错的 2. C:\Users\win>systeminfo 主机名: DESKTOP-F5TT6HJ OS 名称: Microsoft Windows 10 专业版 OS 版本: 10.0.19045 暂缺 Build 19045 …

机器学习——贝叶斯分类器(基础理论+编程)

目录 一、理论 1、初步引入 2、做简化 3、拉普拉斯修正 二、实战 1、计算P(c) 2、计算P(x|c) 3、实战结果 1、数据集展示 2、相关信息打印 一、理论 1、初步引入 在所有相关概率都已知的理想情形下&#xff0c;贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最…