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Kruskal在线播放_kruskal算法(2024年12月免费观看)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-11-29

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]

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！

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

CSP备考指南：16天冲刺计划 ⭕距离CSP考试仅剩16天，以下是详细的备考计划： 𐟔𖥉2天，回顾基础语法、数据结构（如数组、链表、栈、队列、树、图）和基础算法（如排序、搜索算法）。重点复习C++中的指针操作和数组越界问题。 𐟔𖦎夸‹来3天，复习动态规划和贪心算法的典型例题和解题思路。重新练习几道经典的动态规划题目，例如最长公共子序列问题。 𐟔𖧬춠- 10天，每天做一套往年的CSP复赛真题，按照复赛的考试时长控制好时间，做好时间分配。 𐟔𖧔覎夸‹来的2天时间复习树和图相关的数据结构。树的重点是复习AVL树、红黑树的基本原理；图的重点是回顾最小生成树算法（Prim算法、Kruskal算法）。 𐟔𖦜€后，将复习过的知识点进行串联，形成知识体系。可以通过画思维导图的方式，梳理算法、数据结构之间的关系。 𐟔𔥤‡考资源推荐： ✅洛谷 ✅Codeforces ✅OI Wiki ✅信息学奥赛一本通在线评测系统 ✅NOI官网 𐟔𔥤‡考资料推荐： ✅《CSP复赛历年重要考点总结》 ✅《CSP复赛历年真题汇总》 ✅《CSP复赛必背代码模板》 ✅《CSP复赛备考规划》 𐟑‰𐟏𛨰ƒ整好心态，不要给自己太大压力。确保考前的休息和饮食，祝同学们顺利通关！𐟎Š𐟎Š𐟎Š

𐟌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

哈佛教授荐书！提升数据力这本书在统计学、数据科学、工程、自然科学和社会科学等领域都有广泛的应用，帮助人们更好地理解和利用数据。以下是这本书的主要内容𐟑‡ 统计软件：学习如何使用统计软件（如R、Python、SPSS等）进行数据分析和统计建模。概率基础：介绍概率的基本概念，包括随机变量、概率分布、期望值、方差和协方差。这些概念是统计学的基础，用于描述不确定性。统计描述：学习如何对数据进行描述和总结，包括中心趋势（均值、中位数、众数）和离散度（范围、方差、标准差）等统计度量。抽样与推断：学习如何从样本数据中进行推断以得出总体参数的估计。包括置信区间、假设检验和抽样分布。线性回归：介绍线性回归分析，包括简单线性回归和多元线性回归。了解如何拟合线性模型以分析变量之间的关系。非参数统计：探讨一些不依赖于特定分布假设的统计方法，如Wilcoxon符号秩检验和Kruskal-Wallis检验。时间序列分析：学习如何处理时间序列数据，包括趋势分析、周期性分析和季节性分析。贝叶斯统计学：介绍贝叶斯统计学的基本概念，包括贝叶斯公式、先验分布和后验分布。实际应用：提供真实世界中的统计学应用案例，包括医学研究、金融分析、市场研究等。概率分布：探讨不同类型的概率分布，如正态分布、泊松分布、二项分布和均匀分布。了解这些分布有助于建模和推断。这本书通常被广泛用于各个领域的课程和研究中，帮助人们更好地理解和利用数据。

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！

实验设计中的分组那些事儿 𐟧갟”슣## 对照组的类型空白对照：啥都不加，只加试剂的实验组。用来检测试剂的背景信号。阴性对照：不含待测目标或处理条件的样品组。确保观察到的效果不是因为其他因素，而是实验处理。阳性对照：已知会产生预期结果的样品组。用来验证实验条件和试剂的有效性。如何设计实验分组？简单来说，就是研究啥就改啥。改变自变量，观察因变量。这个过程就是实验设计。实验组的重复次数技术重复：同一样品多次独立检测，至少3次，评估实验操作的准确性和再现性。样品重复：独立制备的同类型实验样品进行测试，至少3个样品，评估生物变化和实验结果的普遍性。对照组的英文命名空白对照：Control 阴性对照：Negative Control 阳性对照：Positive Control 统计学分析 t检验（t-test）：比较两组之间的差异。适用于独立样本t检验或配对样本t检验。方差分析（ANOVA）：比较多组之间的差异。单因素ANOVA用于单个因素，多因素ANOVA用于多个因素。非参数检验：如Mann-Whitney U检验或Kruskal-Wallis检验。当数据不满足正态分布或方差齐性时使用。组间显著性分析标记用*标注；用P值标注；用abcd标注。前两种适用于组别较少的实验，第三种适用于组别较多的实验分析，也叫多重比较。后续关于实验数据统计分析的内容，我们会在下一期详细讲解！

SPSS数据分析全攻略：从入门到高级技巧 SPSS数据分析是一种强大的工具，广泛应用于各个领域。它可以帮助你进行各种统计分析，包括描述统计、信效度分析、方差分析、卡方检验、卡方拟合优度检验、回归分析等。以下是SPSS数据分析的一些关键功能和技巧：描述统计 𐟓Š 描述统计是数据分析的基础，SPSS提供了丰富的描述统计功能，包括均值、标准差、方差等。信效度分析 𐟓ˆ 信效度分析用于评估数据的可靠性和有效性，SPSS提供了多种信效度分析方法，如Cronbach's Alpha系数和Kuder-Richardson系数。方差分析 𐟓Š 方差分析用于检验不同组之间的差异是否显著，SPSS提供了单因素方差分析、多因素方差分析等多种方法。卡方检验 𐟎ᦖ𙦣€验是一种非参数检验方法，用于检验两个变量之间的独立性。SPSS提供了卡方检验的功能，帮助你判断两个变量是否独立。卡方拟合优度检验 𐟓ˆ 卡方拟合优度检验用于评估模型的拟合程度，SPSS提供了卡方拟合优度检验的功能，帮助你判断模型是否能够很好地拟合数据。回归分析 𐟓ˆ 回归分析是一种预测模型，用于探索一个变量如何影响另一个变量。SPSS提供了多种回归分析方法，如多元线性回归、逻辑回归等。非参数检验 𐟎ž参数检验是一种不依赖于数据分布的检验方法，SPSS提供了多种非参数检验功能，如Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验等。探索性因子分析 𐟔 探索性因子分析是一种用于探索数据结构的方法，SPSS提供了探索性因子分析的功能，帮助你理解数据的内在结构。交叉分析 𐟓Š 交叉分析是一种用于探索两个或多个变量之间关系的方法，SPSS提供了交叉分析的功能，帮助你发现变量之间的潜在关系。路径分析 𐟛䯸路径分析是一种用于探索变量之间因果关系的方法，SPSS提供了路径分析的功能，帮助你理解变量之间的因果关系。主成分分析 𐟓Š 主成分分析是一种用于降维的方法，SPSS提供了主成分分析的功能，帮助你提取数据中的主要成分。数据箱可视化 𐟎芦•𐦍𑥏﨧†化是一种用于展示数据的方法，SPSS提供了多种数据箱可视化的功能，帮助你直观地理解数据。聚类分析 𐟓Š 聚类分析是一种用于分类的方法，SPSS提供了聚类分析的功能，帮助你将数据分成不同的组。数据转换和数据清理 𐟧𙊦•𐦍즍⥒Œ数据清理是数据分析的重要步骤，SPSS提供了多种数据转换和数据清理的功能，如缺失值处理、异常值处理等。计算新变量 𐟧–𐥏˜量是数据分析中的一个重要环节，SPSS提供了多种计算新变量的功能，如计算均值、计算标准差等。整合变量 𐟔„ 整合变量是数据分析中的一个重要步骤，SPSS提供了多种整合变量的功能，如合并数据、连接数据等。结构方程模型 𐟓ˆ 结构方程模型是一种用于探索变量之间复杂关系的方法，SPSS提供了结构方程模型的功能，帮助你理解变量之间的复杂关系。多元线性回归 𐟓ˆ 多元线性回归是一种用于预测的方法，SPSS提供了多元线性回归的功能，帮助你探索多个变量对一个变量的影响。决策树模型 𐟌𓊥†𓧭–树模型是一种用于分类和预测的方法，SPSS提供了决策树模型的功能，帮助你建立分类和预测模型。生存分析 ⏳ 生存分析是一种用于研究生存时间的方法，SPSS提供了生存分析的功能，帮助你探索生存时间的分布和影响因素。中介效应 𐟛䯸中介效应是一种用于探索变量之间中介作用的方法，SPSS提供了中介效应的功能，帮助你理解变量之间的中介作用。调节效应 𐟔„ 调节效应是一种用于探索变量之间调节作用的方法，SPSS提供了调节效应的功能，帮助你理解变量之间的调节作用。 Cox分析 𐟓ˆ Cox分析是一种用于生存分析的方法，SPSS提供了Cox分析的功能，帮助你探索生存时间的分布和影响因素。判别分析 𐟓Š 判别分析是一种用于分类的方法，SPSS提供了判别分析的功能，帮助你将数据分成不同的组。 Amos 𐟓Š Amos是一种用于结构方程模型分析的工具，SPSS提供了Amos的功能，帮助你探索变量之间的复杂关系。通过这些功能和技巧，SPSS可以帮助你进行全面的数据分析，无论是描述统计、信效度分析，还是复杂的回归分析和结构方程模型，SPSS都能提供强大的支持。

机器学习预测数字金融资产价格的研究评述最近有一篇论文引起了我的注意，它用机器学习来预测数字金融资产的价格，特别是非同质化代币（NFT）和去中心化金融（DeFi）在COVID-19疫情期间的变化。这个研究框架非常有意思，涵盖了技术指标、宏观经济指标、媒体炒作和情绪相关的特征，以及非线性特征工程和集成机器学习。数据和特征工程 𐟓Š 论文使用了8种加密货币（包括AAVE、BANCOR、ENJ等），9个技术指标（如MA5），5个宏观经济指标（如以太坊和比特币的日收盘价格、经济政治不确定性指数、原油和黄金价格），以及6个媒体指数（如恐慌指数和媒体炒作指数）。这些数据被用来训练和测试模型。预测建模 𐟧 论文采用了两种主要的机器学习模型：ISOMAP-GBR和UMAP-RF。等距映射（ISOMAP）和统一流形近似与投影（UMAP）技术类似于主成分分析（PCA），与梯度提升回归（GBR）和随机森林（RF）结合，以实现预测分析。模型性能评估 𐟓ˆ 论文将ISOMAP-GBR和UMAP-RF模型与决策树（DT）、支持向量回归（SVR）、自回归综合移动平均（ARIMA）和季节性自回归综合移动平均（SARIMA）模型进行了比较。通过Kruskal-Wallis测试，发现ISOMAP-GBR和UMAP-RF模型的性能优于其他模型。模型解释 𐟔 论文还对模型进行了详细的解释，特别是对ENJ的预测进行了特征影响分析。结果显示，技术指标在解释ENJ动态中占据优势，而ETH和BTC也具有显著影响力。此外，原油价格（OIL）也成为一个关键因素，显著解释了价格变化。个人思考 𐟤” 这篇论文不仅展示了机器学习在预测数字金融资产价格方面的潜力，还提供了许多有用的见解。例如，ETH和BTC对所有币种的高预测能力，以及OIL与币种之间的非线性关联。这些发现不仅对学术研究有价值，也对实际投资有一定的指导意义。总的来说，这篇论文是一个很好的例子，展示了如何结合多种数据源和机器学习技术来预测数字金融资产的价格。如果你对机器学习和数字金融感兴趣，强烈推荐你读一读这篇论文！

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