graph-algorithm

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我試圖解決的問題涉及大約5000個GPS點的數據集，以及在該數據集內找到導致總距離最大的5個點的任務。（注意，開始和結束不一定在同一地點）天真的解決辦法是遍歷所有的點數據集中，直到最大總距離爲五個嵌套循環發現，但這是不切實際鑑於距離計算是有點慢： for (i = 0; i < points.length; i++) { pointA = points[i]; for (

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具有A * JPS的未探測節點（跳轉點搜索）

我正在執行A * JPS （跳轉搜索點）, ，雖然我理解了它的基本知識，但似乎仍然是錯過了一點。下面是一個試圖（參見附圖）試圖找到一個起始節點之間的路徑（標示小號）和目標節點（標記ģ）。帶有黑色棋盤格的單元格是探索節點，而帶箭頭的白色單元格是跳轉點（相關方向）。所有單元的旅行成本爲1，除了藍色障礙物。但是，正如您所看到的，某些區域未被探測，因此無法找到存在目標節點的路徑。看起來這是因爲它沒有

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Synchronous Shopping HackerRank

我在HackerRank上試過這個Synchronous Shopping問題，我不知道如何處理它。所以我看了一下社論，我很困惑。也許我誤解了Dijkstra的單源最短路徑算法的工作原理。這是從editorial採取：他說的狀態D(V, B)的最短距離是指最短的時間需要從買來的面膜B參觀購物中心V魚。然後他介紹了我們可能從一個狀態移動到另一個兩種可能的方式，之後，他說當計算所有的最小時

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最大的平衡二進制子樹的大小

我想創建一個分而治之的算法，當在二叉樹的根上運行時，返回樹中或其他樹中包含的最大平衡二進制子樹的大小單詞，可能葉子都在同一深度的最大子樹的大小。

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HackerRack上的道路和圖書館超時

我一直在研究這個HackerRank問題一段時間了，而且我似乎無法理解爲什麼我的代碼在超大輸入大小的情況下超時。我已經將鄰接列表實現爲一個哈希映射來減少時間，並且已經爲我的DFS使用了一個堆棧，按標準來優化它的運行時間。我的基本策略是使用DFS刪除一組連接的節點，並繼續這樣做直到沒有剩餘的節點（我的DFS會在節點到達時刪除節點），問題是在每個圖表後通常有80,000個斷開連接的部分我拿出沒有鄰居的

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JavaScript聯盟對聯盟查找

我致力於聯盟調查。我想根據一個索引與另一個索引是否共享一個數字來對數字對進行分組。所以：我有對的陣列，如以下： pairs: [[1,3], [6,8], [3,8], [2,7]] 什麼對他們在工會組的最佳方式如此： [ [ 1, 3, 8, 6 ], [ 2, 7 ] ] （[1,3]和[3,8]因爲他們共享而團隊合作3.該團體與[6,8]合併，因爲他們共享8.在javascript

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最有可能的路徑到達一個特定節點圖

我們有一個系統，客戶至上和相互作用，觸發工作，做了很多動作。我們有1000個這樣的用戶。每個作業都有一個名稱，我們的後端數據庫包含有關客戶交互的所有數據。這些工作往往會失敗。我們知道爲什麼基於其輸入一個特定的任務失敗了，但現在我們要找到什麼是由用戶（旅程）所採取的路徑，他達到了失敗作業之前。我們希望看到我們是否能夠在很久之前改進體驗，以避免失敗。實例（假設），登錄 - >創建文件 - >保存文

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格拉夫檢查是否路徑三個節點

問題之間存在被以下我們必須找到至C這會突破下面的示例曲線圖甲 -G-F- 乙 -L- Ç節點B或從A路徑。現在實現從A到C很容易使用BFS，但我不知道如何確保這條路徑通過B？

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L * u * v *增加圖像的亮度？

我想通過使用RGB到HSI/HSB增加I或B來增加圖像的亮度，然後將圖像轉換回HSI/HSB到RGB。然後我發現了這個 To use perceptually-based systems like Luv* and Lab*, HSB and HLS should be abandoned 我現在很困惑，我只需要增加亮度。

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NetworkX不對稱權重

使用networkX來調用端點之間的所有最短路徑。在一個示例拓撲像graph1，其中權重是不對稱的R1 <之間 - > R2，我希望看到從R1只有一個最短路徑R3，但是我看到兩（見下文）。我的目標是複製像OSPF或IS-IS那樣的協議。有什麼辦法可以達到這個目的嗎？（度量/權重不能被修改，是直接從路由器獲得）實施例： >>> from networkx import nx >>> gr