1. Game 博弈： a process consisting in -A set of plays (at least two) 一组玩家，至少两名； -An initial situation 初始情况； -Rules that the plays must follow 玩家必须遵守的规则； -All possible final si…

Tarjan Tarjan 是一种可以求有向图强连通分量的算法，它能做到线性时间的复杂度。 学习博客 学习之前要先记住两个关键数组： low[i] 表示栈中元素可以到达 i 的最小位置（也就是最靠近栈底）； dfn[i] 表示 i 元素在遍…

一、基础 1、搜索树：在无向图中，我们以某一个节点 x 出发进行深度优先搜索，每一个节点只访问一次，所有被访问过的节点与边构成一棵树，称为无向连通图的搜索树 1、割点：若从图中删除节点x（以及…

文章目录 借鉴文献前置内容强连通分量 T a r j a n Tarjan Tarjan算法2023_10_3更正 借鉴文献 感谢这篇文章对我的启发，本文部分内容摘自这篇文章。 同时OI wiki上的介绍也写得不错。 前置内容 T a r j a n Tarjan Tarjan本质上是一个 D F S DFS DFS的过程&#…

Tarjan算法详解 今天偶然发现了这个算法，看了好久，终于明白了一些表层的知识、、、、在这里和大家分享一下。。。 Tarjan算法是一个求解极大强联通子图的算法，相信这些东西大家都在网络上百度过了，这里不再赘述。 在这个算法中&am…

LCA的Tarjan算法的时间复杂度为O(nq)是一种离线算法。 Tarjan求LCA的方法基于dfs与并查集 对于每一个点首先创建以本节点为父亲的并查集 然后分别访问子节点 返回时将子节点与当前结点合并 然后处理询问 对于每个节点u查找含有这个节点的询问 假设询问的点为v 看v是否被…

[算法定义] 在有向图中，如果两个顶点至少存在一条路径（可以相互通达），则称两个顶点强连通(strongly connected)。 如果有向图G的每两个顶点都强连通，称G是一个强连通图。 非强连通有向图的极大强连通子图&#xff0…

在学习tarjan算法之前，我们先来了解一下强连通分量的概念 强连通分量的概念 若在有向图中，任意两个顶点，Vi和Vj能够互相到达的话，那么这些顶点构成的图就是强连通分量，换句话说，在强连通分量内的任意两个…

一、Tarjan求割点 对于无向图G，如果删除某个点x后，联通分量数目增加，则称点x是图G的割点。 如何求割点呢？一种简单的方法是采取枚举每个点，删除后用DFS求连通分量，这样时间复杂度是O(nm)，显然不…

转自:传送门 全网最详细tarjan算法讲解，我不敢说别的。反正其他tarjan算法讲解，我看了半天才看懂。我写的这个，读完一遍，发现原来tarjan这么简单！ tarjan算法，一个关于 图的联通性的神奇算法。基于DFS&am…

目录 一.割点和点双连通分量 1.割点 2.点双连通图（点双） 3.点双连通分量（点双） 二.桥和边双连通分量 1.桥 2.边双连通图（边双） 3.边双连通分量（边双） 4.强连通分量 二.连通性的…

摘要 我们分析了自回归transformer语言模型中事实相关的存储和召回，发现了这些相关事实能够被定位，且可以直接编辑计算的证据。我们首先提出了一种因果干预方法来识别模型中对事实预测具有决定性的神经元激活。这揭示了中层前馈模块中的一组独特步骤&am…

文章目录 On Learning Associations of Faces and VoicesSummary摘要 (中文)Research ObjectiveBackground and Problemsmain workRelated workMethod(s)ConclusionReference(optional)Arouse for me On Learning Associations of Faces and Voices code: https://github.com/…

Rails 的 Active Record Associations是一个神奇的魔法，如果你的数据模型设计合理，再结合该魔法，你将避免大量的代码并且代码的逻辑性更强更易读懂。下面将介绍如何使用这个魔法。 Active Record Associations 需要依靠有下面六种的方法来施…

GAERF: predicting lncRNA-disease associations by graph auto-encoder and random forest（通过图自动编码器和随机森林预测lncRNA-疾病的关联）是2021年才接收的论文，由安徽大学郑老师组的发表在Briefings in Bioinformatics上 文章目录 摘…

Predicting drug–disease associations through layer attention graph convolutional network（通过层注意力的图卷积网络预测药物-疾病关联） 该篇论文出自华中农业大学章文老师组，发表在期刊《Briefings in Bioinformatics》 文章目录 Abst…

BoT-SORT论文阅读 摘要 这篇文章提出一种新的鲁棒性前端跟踪器，结合了运动motion和外观appearance信息的优势，加入了相机运动补偿，以及更准确的卡尔曼滤波状态向量。 1.introduction 近年来对于多目标跟踪任务，tracking-by-de…

这篇文章是今年6月底发布的一篇多目标跟踪(MOT)的屠榜方法，命名为BoT-SORT。作者来自以色列的特拉维夫大学（Tel-Aviv University）。本文简单谈谈我对这个算法的理解，因为也是MOT领域的初学者，如有错误希望各位读者修正…

Predicting human microbe–disease associations via graph attention networks with inductive matrix completion论文解析 文章目录 摘要一、引言二、材料1.Human microbe–disease associations2.Microbe functional similarity3.Disease functional similarity4.Gaussian …

A graph auto-encoder model for miRNA-disease associations prediction（用于miRNA-disease关联预测的图自动编码模型）该文章由中科院新疆理化所的尤老师组，发表在《Briefings in Bioinformatics》期刊上 文章目录 摘要一、Introduction二、…