/* * File: longest.c * Desciption: 动态规划算法计算网络的最长路线和最短路线 * Created: 2001/12/2 * Author: Justin Hou [mailto:justin_hou@hotmail.com] * */ #include <stdio.h> #define N 7 /* 顶点数目 */ #define I 999 /* 表示无穷大 */ int graph[N][N] = { /* 图的邻接矩阵 */ {I, 4, 5, 8,

1.2 分层网络的设计 CCNP SWITCH 300-115认证考试指南 1.2 分层网络的设计 一个园区网络是指包含许多LAN(局域网)的企业网络,这些部署在一幢或多幢建筑物内的LAN能够相互连通,并且通常位于相同的地理区域.不仅如此,企业往往还拥有整个园区网络及其基础设施(例如物理线缆)的管理权限.从网络类型而言,园区网络一般由有线LAN和共享的无线LAN组成. 掌握网络中数据流1的特点,对于园区网络的设计有着至关重要的作用.为了提升网络中数据转发的速率,你可以选择并使用高速LAN技术,或

最近在学习算法,看到有人写过的这样一个算法,我决定摘抄过来作为我的学习笔记: <span style="font-size:18px;">/* * File: shortest.c * Description: 网络中两点最短路径 Dijkstra 算法 * Shortest Path Dijkstra Algorithm * Created: 2001/11/25 * Author: Justin Hou [mailto:justin_hou@hotmail.com] *

为了能讲明白弗洛伊德(Floyd)算法的主要思想,我们先来看最简单的案例.图7-7-12的左图是一个简单的3个顶点的连 通网图. 我们先定义两个二维数组D[3][3]和P[3][3], D代表顶点与顶点的最短路径权值和的矩阵.P代表对应顶点的最短 路径的前驱矩阵.在未分析任何顶点之前,我们将D命名为D(-1),其实它就是初始图的邻接矩阵.将P命名为P(-1), 初始化 为图中的矩阵. 首先我们来分析,所有的顶点经过v0后到达另一顶点的最短路径.因为只有3个顶点,因此需要查看 v1->v0->v

对于网图来说,最短路径,是指两顶点之间经过的边上权值之和最少的路径,并且我们称路径上的第一个顶点为源点, 最后一个顶点为终点.最短路径的算法主要有迪杰斯特拉(Dijkstra)算法和弗洛伊德(Floyd)算法.本文先来讲第一种, 从某个源点到其余各顶点的最短路径问题. 这是一个按路径长度递增的次序产生最短路径的算法,它的大致思路是 这样的. 比如说要求图7-7-3中顶点v0到v1的最短路径,显然就是1.由于顶点v1还与v2,v3,v4连线,所以此时我们 同时求得了v0->v1->v2 = 1+

10月29日在网上媒体世界中,现在由于Google的关键词搜索算法,很可能运气会瞬间降临或消失.本周在毫无预警的情况下,Google开始使用其新算法,这在www界内引起一片恐慌.大批博客作家和主要网站如Washingtonpost.com,Forbes.com,Engadget.com和SFGate.com的站点管理员发现其网站的网页排名在使用Google新的网页价值算法后有所下滑. 网站的排名不光影响其在Google搜索结果中的排列顺序,同时也波及其广告商的价位.排名下降意味着经济收入的减少,

转载请注明:http://www.cnblogs.com/shangxiaofei/p/6340655.html 本文只用于理解rete算法,通过一个规则的编译成的网络结构,以及匹配过程去理解rete算法的核心思想.具体实现,截止写本文之时,还不了解.只是提供一个rete算法的实现思路.再次重申,只用于理解rete算法.如有不正确,请交流指正,一定会非常感谢.     (1)规则内容 IF: 年级是三年级以上, 性别是男的, 年龄小于10岁, 身体健壮, 身高170cm以上,   THEN: 这

问题描述 后台通过ServletRequestAware获得数据后,怎么在前端jsp显示 下面是action代码: public class test2_action extends ActionSupport implements ServletRequestAware{ private test2_bill bill; private String name; private String pass; public test2_bill getBill() { return bill; }

在2016世界移动通信大会上,一项神秘的研究成果引起国际业界的关注.在此之前,业界很难想象利用移动互联网用户的后台数据,可以预测人类的行动规律. 而这项研究的始创者是一位只有32岁的小伙子--国防科技大学信息系统与管理学院讲师吕欣. 让信息告诉我们人在哪 "人类的行为有一定规律性,可以被预测出来."吕欣提起他的研究非常兴奋,"在一些重大突发事件中,预测人类的行动规律可以帮助我们定位人群,打通救援的第一道关口." 2010年2月,正在德国参加欧洲物理学会议的博士生吕欣