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Kruskal在线播放_kruskal算法(2024年11月免费观看)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-11-27

Kruskal

理科学习让我告别恋爱脑，心态平和昨天发生了一件有趣的事情。我们主要学习了图论中的一些算法，比如Dijkstra、Floyd、Prim和Kruskal。突然间，我发现这些算法并没有想象中那么复杂，心情也变得非常平静。晚上散步时，我路过了一个曾经和前任一起散步的地方，但现在我已经没有任何波澜了。感觉自己成长了不少，内心非常平稳。脑补的内容不再是那些让人难过的画面，而是充满了理性思考。 INTP：你知道Dijkstra和Floyd的区别吗？ INFP：不知道，懒得想。不过图论真的很有趣！ INTP：以前没觉得算法的发明者这么厉害，今天终于体会到逻辑的魅力了。 INFP：是啊，谈恋爱能让你长脑子吗？高山仰止，景行行止。今美景共赏，无需他人。 ENFP：多想去看看啊~哈哈哈，我知道你总有一天会到达的，我会始终陪在你身边哒。我们说孤独也是一种人生体验，最可贵的是这个过程中的感受。 INTP：话说泰勒真的很好用呢！ INFP：嗯嗯，越来越理解数学了呢。拥抱人生中的不美好，偶尔思考一下还是蛮有意思的。 INTP：其实你并不笨，只是静不下心，想的太多，思考太少。 INFP：嗯嗯，我要多看几遍把书背烂。我想爱情啊—以后会遇到的。我们还有很长的路要走呢，这一路风景，谁知道有多美。真羡慕那些研究生的夫妻，你有一天也会成为那样的人吗？ INTP：也许吧，我不敢保证未来之事，只是我们可以每时每刻记得，垒土成山。 INFP：哭惹R[色色R]

并查集+Kruskal，连城最低成本！最近做了一道题，真是让我大开眼界！题目要求用并查集和Kruskal算法来连接一系列城市，最低成本是多少。自己动手做一遍，比只看别人讲解印象深刻太多了！想象一下，你是一个城市基建规划者，面前有一张地图，上面有n座城市，编号从1到n。你手头有一个整数n和一个连接数组connections，其中connections[i] = [xi, yi, costi]表示将城市xi和城市yi连接起来需要costi的成本（连接是双向的）。任务是找出连接所有城市的最低成本，每对城市之间至少有一条路径。如果无法连接所有城市，就返回最小成本，即所有连接成本的总和。举个例子吧：示例1: 输入: n = 3, connections = [[1,2,5],[1,3,6],[2,3,1]] 输出：6 解释：任意选择两条边都能连接所有城市，我们选取成本最小的两条。示例2: 输入: n = 4, connections = [[1,2,3],[2,3,2],[3,4,5],[4,1,4]] 输出：8 解释：连接所有城市需要8个单位成本。通过这道题，我深刻体会到了并查集和Kruskal算法的强大之处。以前总觉得这些算法很复杂，现在发现其实只要掌握了思路，代码实现起来并不难。希望大家也能通过实践，不断进步！𐟒ꀀ

spsspro 在数学建模的比赛中，我发现了SPSSPRO这个国产软件，它真的是一个宝藏。这个软件在假期培训期间给了我极大的便利，尤其是在进行数据分析和数据可视化方面，它表现得非常出色。 𐟔SPSSPRO包含多种算法，可以帮助我们进行各种统计分析。比如，Kendall一致性检验，这是一种检验数据是否一致性的方法。通过这个检验，我们可以判断数据的显著性，如果P值小于0.05，那么数据就呈现出一致性。 𐟓ˆ此外，SPSSPRO还提供了Kruskal-Wallis检验、卡方拟合优度检验、相关性分析等多种统计方法。这些方法可以帮助我们深入分析数据的内在关系和相关性程度。 𐟎呂𛧚„来说，SPSSPRO是一个功能强大的数据分析工具，无论是在学术研究还是在实际应用中，它都能提供有力的支持。如果你正在寻找一个方便、实用的数据分析软件，不妨试试SPSSPRO吧！

𐟌𓦜€小生成树算法模板𐟓– 𐟎“准备参加蓝桥杯的你，是否还在为最小生成树算法发愁？别担心，这里有一份Kruskal最小生成树算法的Python模板等你来拿！𐟒ꊊ𐟔Kruskal算法是求解最小生成树问题的经典方法，通过选择合适的边，使得生成的树既连通又权值最小。 𐟒ᦨᦝ🤸�„代码简洁明了，注释详细，帮助你轻松理解和实现算法。无论是参加蓝桥杯还是其他编程比赛，这份模板都能助你一臂之力！ 𐟚€快来试试吧，让你的编程之路更加顺畅！加油，期待你在蓝桥杯中取得好成绩！𐟌Ÿ

多因素非参ART，一文详解！在数据分析的道路上，我们经常会遇到一些挑战，比如审稿人要求我们提供原始数据的正态检验、方差齐性与球形度检验结果。但有时候，数据并不满足这些假设，这时候就需要借助非参数检验方法。 𐟔 常见的非参数检验方法有Mann-Whitney U和Kruskal-Wallis等，它们适用于单因素的差异检验。然而，当我们面对的是多因素实验设计，比如2*2的混合实验设计时，这些方法就不再适用。 𐟔 经过一番搜索和学习，我发现了一种适用于多因素实验设计的非参数检验方法——ART (Aligned Rank Transform)。这个方法在国内似乎还没有人介绍过，所以我决定分享一下我的学习和实践经验。 𐟓– ART的基本原理是对齐秩转换。简单来说，就是将原始数据重新编为排秩数据，并且通过算法分别将不同因素的秩数排列独立出来，用于主效应与交互作用的检验。 𐟒𛠥Ž𐨿™种数据转变的工具已经得到了两千多次引用，看起来还是相当靠谱的。不过，有学者指出，这个方法在样本量大的情况下可能会增加一类错误的概率（Luepsen, 2017）。 𐟌Ÿ 另外，国内申希平老师2013年介绍了一种基于秩次的Scheirer-Ray-Hare方法，发表在中国卫生统计期刊上。如果你对非参数检验的方差分析感兴趣，可以深入阅读学习。 𐟓 总的来说，目前我只知道这两种方法。由于篇幅有限，这里只能粗浅介绍一下ART的思路。如果有需要了解具体实现细节和步骤的朋友，可以留言讨论，我会考虑另开一篇文章详细介绍。 𐟔 数据分析的道路总是充满了挑战和未知，但正是这些挑战让我们不断学习和进步。希望我的分享能对你有所帮助！

算法工程师必备的数据结构与算法指南大家好！今天为大家整理了一些算法工程师在求职过程中需要掌握的数据结构与算法知识。掌握了这些内容，笔试和面试都能轻松应对！ ✅基础篇基础知识：时间复杂度、空间复杂度等。线性表：顺序表、单链表、双链表、循环链表。队列和栈。递归算法。树与二叉树：递归和非递归遍历。二叉搜索树（BST）。二分查找。二叉平衡树（AVL）。 ✅提高篇散列表（哈希表）。堆。哈夫曼树与哈夫曼编码。并查集。串（KMP算法）。分治算法。贪心算法。回溯算法。动态规划：常见问题如LCS、LIS等。 ✅图论必会算法 DFS深度优先搜索。广度优先搜索。 Dijkstra单源最短路径算法。 Floyd多源最短路径算法。 Prim和Kruskal最小生成树算法。拓扑排序和关键路径。 ✅排序必知算法交换类：冒泡排序、快速排序。插入类：直接插入排序、希尔排序。选择类：简单选择排序、堆排序。归并排序、桶排序、计数排序、基数排序。 ✅高级数据结构红黑树。树。跳跃表。字典树（Trie）。树状数组。后缀数组和后缀树。线段树。 ✴️笔试面试常遇问题快速幂。大数加减乘除。位运算。欧几里得算法（GCD）求最大公约数和最小公倍数。滑动窗口、双指针。约瑟夫环问题。求素数（素数筛）。回文串（马拉车算法）。希望这些内容能帮助大家更好地准备算法工程师的求职，祝大家面试顺利！𐟓𓀀

城市高温下的感知与适应：重庆案例 𐟌᯸ 论文题目城市高温下的感知、生理和心理影响、适应性意识和知识以及气候正义：在极端湿热的中国重庆的研究 𐟓‹ 论文摘要城市热浪是热浪和城市热岛（UHI）的综合影响，对世界各地的许多城市构成严峻挑战。尽管对城市热的研究众多，但社会对其认识不足，阻碍了其缓解和适应。本研究旨在调查人们对城市高温的脆弱性、感知、意识和知识。2020年夏季，在中国湿热城市重庆对562名受访者进行了问卷调查。数据采用描述性统计分析、Mann-Whitney U 检验、Kruskal-Wallis H 检验和逻辑回归。结果表明，城市高温通常被认为具有中等严重性，而对与热相关的风险的了解有限。感知到的与热相关的心理影响比生理影响更严重。对减少热影响方法的认识和知识有限。然而，一旦人们遭受热诱发的影响，他们对城市热的意识、感知和知识就会增加，表明暴露/经验驱动的意识和知识。此外，还发现了与热挑战相关的不同人群（例如性别、年龄、教育、收入、健康）之间的气候不公。人们的感知力、脆弱性、意识和知识随着年龄的增长而增加，但有趣的是随着教育水平的提高和健康状况的改善而下降。经济因素对与热有关的反应并不重要。与女性相比，男性可能更容易出现生理症状和日常功能问题。这项研究的结果提供了对城市热感知和适应性知识的理解，使从业者和政策制定者能够制定有效的城市热缓解和适应政策和法规。 𐟌Ÿ 推荐理由不拘泥于方法，看见实际问题找到解决办法，这就是最好的科研𐟑

𐟒𛠧𓕨𘎥ˆ†析要点速览 𐟓Š 1. 𐟔 算法的精髓：定义、特性与表示算法是解决特定问题的一系列步骤。它具备输入、输出、有穷性、确定性和有效性等基本特征。常见的表示方式有自然语言、流程图和伪代码。设计时，通常需要明确问题的需求、设计策略、编写代码并进行测试。 𐟓Š 算法分析的衡量标准：算法分析旨在评估算法的效率。衡量标准包括时间复杂度（执行时间）、空间复杂度（占用内存）和正确性。通过分析，可以优化算法性能，使其在处理大量数据时更加高效。 𐟐𚠨𔪥🃧𓕧š„核心与特点：贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是最好或最优的算法。它的基本要素包括选择策略和局部最优解的构造。 𐟛䯸贪心算法的应用案例：单元最短路径：Dijkstra算法通过贪心策略，逐步构建最短路径树。 Huffman编码：利用贪心算法思想，构造最优二叉树，实现高效编码。最小生成树：Prim算法和Kruskal算法都通过贪心策略，找到图中的最小生成树。 𐟔堥ˆ†治算法的智慧：分治算法通过将问题分解为更小的子问题来解决复杂问题。它的基本思想是将问题划分为互不相交的子问题，递归地解决这些子问题，然后将它们的解合并以得到原问题的解。 𐟔 分治算法的应用示例：二分查找：通过将查找范围一分为二，快速定位目标元素。选第二大元素：在无序数组中快速找到第二大的元素。合并排序与快速排序：通过分治策略，对数组进行排序。 𐟌𑠥Š覀规划的精髓：动态规划是一种通过将问题分解为更小的子问题来解决复杂问题的策略。它强调问题的最优解可以通过已知的子问题的最优解来得到。 𐟔„ 动态规划与分治和贪心的区别与联系：动态规划与分治和贪心算法在解决问题的策略上有所不同，但它们都利用了问题的分解与优化思想。 𐟕𕯸‍♂️ 回溯法与分支限界法的精髓：这两种算法都通过探索所有可能的解决方案来找到最优解。回溯法通过尝试不同的选择来构建解决方案，而分支限界法则通过限制搜索空间来提高效率。 𐟔„ 回溯法与分支限界法的区别与联系：两者在解决问题的策略上有所不同，但它们都利用了问题的探索与优化思想。

北邮计算机自考离散数学备考全攻略 𐟓… 考试经历：前几天，我终于鼓起勇气去参加了自考。这次只考了一门离散数学，主要是因为时间紧迫。希望这次经历能给大家一些参考。 𐟕𐯸 学习时间：大概花了40到70小时来准备这门课。虽然时间不多，但我觉得还是有一些收获的。 𐟓š 学习过程：首先，我在图书馆偶然发现了一本漫画《离散的世界》，读完后对关系和图论有了一些初步的了解。然后，我借了一本本科教材，但发现内容比较抽象，看了一半就有点累了。于是，我开始在网上找视频教程，最终在小破站上找到了电子科技大学王丽杰老师的离散数学课程。她讲得非常清晰，节奏适中，所以我倍速看了两遍重点章节。 𐟓 复习方法：每学完一章，我都会用红果研刷一遍近三年的真题中这章出现的题目。考前，我用近五六年真题分析了下题型重点，然后根据重点复习了一遍。 𐟓Œ 复习重点及考题类型：命题逻辑和谓词逻辑：真值表判断命题性质、主析取范式与主合取范式、前束范式、逻辑推理和证明。集合：恒等公式相关的集合运算与集合证明。关系：判断关系类型、求三种闭包的集合表达式、根据集合划分求二元关系的集合表达式、等价关系的证明、偏序集与哈斯图。函数：判断函数类型。图论：关系矩阵与邻接矩阵、通路和回路计算、Kruskal算法求最小生成树、握手定理、欧拉图和哈密顿图、二叉树和先中后根遍历。 𐟓Œ 注意事项：群、元等部分我没看，不太知道什么意思，感觉考试时候出现次数也蛮多，大概有15分。总的来说，这次自考经历虽然紧张，但我觉得还是有一些收获的。希望我的经验能对大家有所帮助！

𐟔妎Œ握这些技巧，轻松进入互联网大厂！ 1⃣️基础篇编程语言：掌握基本语法和语言特性。基础知识：了解时间复杂度和空间复杂度等概念。问题抽象能力：能够用数学语言描述问题。数组：熟悉数组的基本操作。链表：掌握单链表、双向链表和循环链表。队列：了解队列的基本原理。栈：熟悉栈的基本操作。堆：掌握堆的排序和堆的优先级队列。递归算法：熟悉递归算法的应用。二叉树：掌握二叉树的遍历方式。二分查找：了解二分查找的原理。 2⃣️提高篇散列表：掌握哈希表的基本原理。大根堆、小根堆、优先队列：熟悉堆的应用场景。哈夫曼树：掌握哈夫曼编码的基本原理。并查集：了解并查集的应用场景。字符串：掌握KMP算法。分治算法：熟悉分治算法的应用。暴力枚举：掌握暴力枚举的基本原理。贪心算法：了解贪心算法的应用场景。回溯算法：熟悉回溯算法的基本原理。位运算：掌握位运算的基本操作。欧几里得算法：了解最大公约数和最小公倍数的计算方法。滑动窗口、双指针：熟悉滑动窗口和双指针的应用场景。经典动态规划：掌握背包问题、LCS和LIS问题的基本原理。 3⃣️排序篇冒泡排序：熟悉冒泡排序的基本操作。快速排序：掌握快速排序的原理。直接插入排序：了解直接插入排序的基本原理。希尔排序：熟悉希尔排序的应用场景。选择排序：掌握选择排序的基本操作。堆排序：了解堆排序的原理。归并排序：熟悉归并排序的基本操作。桶排序：掌握桶排序的原理。计数排序：了解计数排序的应用场景。基数排序：熟悉基数排序的基本原理。 4⃣️图论篇有向图：掌握有向无环图的基本原理。无向图：了解无向图的基本操作。图的存储：熟悉图的存储方式。图的遍历：掌握DFS深度优先搜索和BFS广度优先搜索的原理。单源最短路径算法：了解Dijkstra、Bellman-Ford和SPFA算法的应用场景。多源最短路径算法：熟悉Floyd算法的基本原理。最小生成树：掌握Prim和Kruskal算法的应用场景。拓扑排序：了解拓扑排序的原理。 5⃣️进阶篇红黑树：熟悉红黑树的基本操作（现在很少考）。 B树、B+树：了解B树和B+树的应用场景。动态规划：掌握树形dp、区间dp、状态压缩dp和数位dp的基本原理。字典树：熟悉Trie树的基本操作。树状数组：了解树状数组的应用场景。后缀数组和后缀树：掌握后缀数组和后缀树的基本原理。线段树：熟悉线段树的基本操作。快速幂、矩阵快速幂：了解快速幂和矩阵快速幂的原理。三分法：掌握三分法的基本原理（很少考）。网络流：熟悉最小费用最大流的应用场景。

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