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prim算法java视频讲解

2024-08-26 15:20:12  来源:网络   热度:

一、prim算法java视频讲解

prim算法java视频讲解 是一种常用于解决最小生成树(Minimum Spanning Tree)问题的算法,它通过贪心策略来逐步构建最小生成树。在计算机科学领域,prim算法是非常重要的基础知识之一。

什么是prim算法?

prim算法 是一种用于构建连通图的最小生成树的算法。其基本思想是从一个顶点开始,逐步将与已选顶点集合相连的代价最小的顶点加入已选顶点集合,直到所有顶点都被包括在内,从而形成一个最小生成树。

prim算法的关键步骤

1. 初始化:选择任意一个顶点作为起始顶点,并将其加入已选顶点集合。初始化一个空的最小生成树。

2. 重复以下步骤,直到所有顶点都被包括在内:

  • 从已选顶点集合中选择一个顶点v,使得与v相邻的顶点中代价最小的顶点u不在已选顶点集合中。
  • 将顶点u加入已选顶点集合,并将边(u, v)加入最小生成树中。

3. 输出最小生成树。

prim算法的实现

在Java语言中,我们可以通过优先队列(PriorityQueue)和邻接矩阵来实现prim算法。以下是prim算法java视频讲解的示例代码:

public class PrimAlgorithm { public static void primMST(int[][] graph) { int vertices = graph.length; int[] parent = new int[vertices]; int[] key = new int[vertices]; boolean[] mstSet = new boolean[vertices]; PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<>(vertices, Comparator.comparingInt(key::[i])); Arrays.fill(key, Integer.MAX_VALUE); key[0] = 0; parent[0] = -1; pq.offer(0); while (!pq.isEmpty()) { int u = pq.poll(); mstSet[u] = true; for (int v = 0; v < vertices; v++) { if (graph[u][v] != 0 && !mstSet[v] && graph[u][v] < key[v]) { parent[v] = u; key[v] = graph[u][v]; pq.offer(v); } } } printMST(parent, graph); } private static void printMST(int[] parent, int[][] graph) { System.out.println("Edge \tWeight"); for (int i = 1; i < graph.length; i++) { System.out.println(parent[i] + " - " + i + "\t" + graph[i][parent[i]]); } } public static void main(String[] args) { int[][] graph = new int[][] { { 0, 2, 0, 6, 0 }, { 2, 0, 3, 8, 5 }, { 0, 3, 0, 0, 7 }, { 6, 8, 0, 0, 9 }, { 0, 5, 7, 9, 0 } }; primMST(graph); } }

总结

通过这篇prim算法java视频讲解,我们了解了prim算法的基本原理、关键步骤以及Java语言实现。掌握prim算法对于理解最小生成树和解决相关问题非常重要,希望这篇文章能帮助您更好地掌握prim算法的知识。

二、初级编程算法视频讲解大全

初级编程算法视频讲解大全

初级编程算法视频讲解大全

随着互联网的快速发展,编程已经成为许多人日常工作中的必备技能之一。对于想要学习编程的初学者来说,掌握一些基本的编程算法至关重要。即使是初级编程算法,也能在编程的道路上起到重要的指导作用。

在本文中,我们将介绍一些初级编程算法,并推荐一些高质量的视频讲解资源,帮助初学者更好地理解和掌握这些算法。

常见初级编程算法

1. 冒泡排序算法:冒泡排序是一种简单直观的排序算法,通过多次遍历待排序的数列,比较相邻的元素,若顺序不对则交换位置,直到整个数列有序为止。

2. 选择排序算法:选择排序是一种简单直观的排序算法,原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素,存放在序列的起始位置。

3. 插入排序算法:插入排序是一种简单且高效的排序算法,工作原理是构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入。

4. 递归算法:递归是编程中常见的算法思想,通过自身调用自身的方式解决问题,适用于解决具有递推关系的问题。

这些初级编程算法在编程学习过程中具有重要的作用,帮助初学者建立起对算法与数据结构的基本认识。

推荐视频资源

以下是一些优质的初级编程算法视频讲解资源,供初学者参考:

  • 视频1:《初级编程算法入门与实践》 - 介绍初级编程算法的基本概念和实际应用。
  • 视频2:《冒泡排序算法详解》 - 深入讲解冒泡排序算法的原理和实现。
  • 视频3:《递归算法实战讲解》 - 通过实例演示如何使用递归算法解决问题。
  • 视频4:《选择排序算法实例分析》 - 分步解析选择排序算法的执行过程。
  • 视频5:《插入排序算法应用场景解析》 - 探讨插入排序算法在实际项目中的应用场景。

通过观看这些视频资源,初学者可以更加深入地理解和掌握初级编程算法,提升自己的编程技能。

三、prim算法讲解?

普里姆算法(Prim算法)是常用的最小生成树算法。prim算法的核心信仰是:从已知扩散寻找最小。它的实现方式和Dijkstra算法相似但稍微有所区别,Dijkstra是求单源最短路径。而每计算一个点需要对这个点从新更新距离。而prim甚至不用更新距离。直接找已知点的邻边最小加入即可!

四、联邦算法讲解?

基于MPC、TEE、FL和DP 等技术的多方联合计算平台,为跨机构数据流通提供“可用不可见,相逢不相识”的极致安全体验。

可以解决金融、政府、医疗、互联网等客户在联合风控、联合营销、联合分析等场景的数据安全和隐私保护需求,实现数据价值极大释放

五、hoorspool算法讲解?

Hoorspool算法是一种字符串匹配算法,它在一个较长的文本串中查找一个较短的模式串出现的位置。算法的基本思想是利用哈希函数对模式串进行哈希计算,然后在文本串中进行同样的计算,通过比较两个哈希值来决定是否匹配。如果哈希值匹配,则进一步进行精确匹配检查,否则继续在文本串中寻找下一个位置进行匹配。Hoorspool算法的时间复杂度为O(n+m),其中n为文本串的长度,m为模式串的长度。

六、otsu算法讲解?

OTSU算法指的是阈值分割中一种常用的算法,它可以根据图像自动生成最佳分割阈值。OTSU的核心思想是类间方差最大化。它是由日本学者OTSU于1979年提出的一种对图像进行二值化的高效算法,利用阈值将原图像分成前景,背景两个图象。

七、乘法口诀算法?

乘法口诀是中国古代筹算中进行乘法、除法、开方等运算的基本计算规则,沿用至今已有两千多年,九九表也是小学算术的基本功。

古时的乘法口诀,是自上而下,从“九九八十一”开始,至“一一如一”止,与使用的顺序相反,因此古人用乘法口诀开始的两个字“九九”作为此口诀的名称,又称九九表、九九歌、九因歌、九九乘法表。

八、sift算法口诀?

SIFT算法

1、算法简介

尺度不变特征转换(Scale Invariant Feature Transform)用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找关键点,并提取出其位置、尺度、旋转不变量。

SIFT算法的实质是在不同的尺度空间上查找关键点(特征点),并计算出关键点的方向。SIFT所查找到的关键点是一些十分突出,不会因光照,仿射变换和噪音等因素而变化的点,如角点、边缘点、暗区的亮点及亮区的暗点等。

SIFT算法的四个步骤:

尺度空间极值检测:搜索所有尺度上的图像位置。通过高斯微分函数来识别潜在的对于尺度和旋转不变的兴趣点。

关键点定位:在每个候选的位置上,通过一个拟合精细的模型来确定位置和尺度。关键点的选择依据于它们的稳定程度。

方向确定:基于图像局部的梯度方向,分配给每个关键点位置一个或多个方向。所有后面的对图像数据的操作都相对于关键点的方向、尺度和位置进行变换,从而提供对于这些变换的不变性。

关键点描述:在每个关键点周围的邻域内,在选定的尺度上测量图像局部的梯度。这些梯度被变换成一种表示,这种表示允许比较大的局部形状的变形和光照变化。

九、高斯算法口诀?

就是等差数列

(首相+尾相)x相数/2

也就是 (第一个数+最后一个数)x一共多少的数÷2

比如1+2+3+……+50

=(1+50)*50/2=5100

十、请问大家讲解算法的课程视频有什么推荐吗?

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