本质上是一道trajan构图+floodfill+期望的壳子 对于高度来说，我们自然需要重新建图：-》知识点：二维变成一维的图 return (x-1)*m+y 那么新图就建出来了：同时我们可以考虑（现在这个图是DAG吗？显然不是，那么我们往往特殊走：如果一块之间是DAG我们会怎么处理） 如果是DAG的话，我们显然可以
题目大意： 考虑给定一个n个节点的数，每个时刻走到相邻节点是等概率的，m次询问，求u到v的期望次数 n,m<=1e5 题目解法： 根据期望的线性性质，u到v的期望结果是该条路径上每条边的一个端点跳到另一个端点的期望次数。 考虑往父亲跳的情况。对于一个点u，令fu为从u到u的父亲节
模块2 1. 核心思想及其形成过程 DeepWalk结合了两个不相干领域的模型与算法：随机游走（Random Walk）及语言模型（Language Modeling）。 1.1 随机游走 由于网络嵌入需要提取节点的局部结构，所以作者很自然地想到可以使用随机游走算法。随机游走是相似性度量的一种方法，曾被用于内容推荐[11]
一、案例来源与某书籍，数据集样式，采用动态线性回归的方式拟合时间序列模型： 查找gfr与自变量pe、ww2、pill的关系，R代码如下： rm(list = ls()) setwd("D:\\download\\系数\\金融时间序列分析") library(foreign);library(dynlm);library(car);library(lmtest) fertil3 <-
题目链接 solution 如果可以统计出每条边期望走多少次，那么只要按照经过的次数从小到大降序编号就能保证最终得分最小了。 统计每条边走的次数不好统计，但是统计点的经过次数似乎不难。那么边的经过次数就是他所连接的两点经过次数分别除以这两个点的度数之和。 然后考虑如何统计每
题目链接 问题分析 发现边经过的次数实际上就是点经过的次数乘上概率。那么问题就变成了求每个点经过的次数。 把无向边拆成两条有向边，然后把点 \(n\) 的所有出边都删掉。然后高斯消元即可。每个点经过的次数就是可以走到它的点的次数乘上概率之和。当然点 \(1\) 要额外加 \(1\) ，
传送门 Description 随机游走，每条边的代价是边的序号，问从 \(1\) 到 \(n\) 的最小期望距离 你需要给边标号 Solution 答案是 \[ \sum_{i=1}^m E[i]\times id[i] \] 所以把每条边的期望经过次数算出来排个序就好了 边的期望经过次数可以转化成点的 \[ E[<u,v>]=\frac{F[u]}{
链接: link. 摘要 提出了DeepWalk，这是一种用于学习网络中顶点的潜在表示的新方法。这些潜在的表示编码在连续向量空间中的社交关系，这可用于统计模型中。 DEEPWALK使用从截断的随机游走中获取的局部信息来学习潜在表示，通过把游走视为句子的等效。我们演示了DeepWalk针对社交
原文链接：http://www.cnblogs.com/diligentcalf/p/3615626.html package randomWalk; import java.util.Random; import java.util.Scanner; public class RandomWalk { public static void main(String[] args) {
3143: [Hnoi2013]游走 Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 128 MBSubmit: 4289 Solved: 2008[Submit][Status][Discuss] Description 一个无向连通图，顶点从1编号到N，边从1编号到M。 小Z在该图上进行随机游走，初始时小Z在1号顶点，每一步小Z以相等的概率随机选 择当前顶点的
题意 给定一棵 \(n\) 个结点的树，你从点 \(x\) 出发，每次等概率随机选择一条与所在点相邻的边走过去。 有 \(Q\) 次询问，每次询问给定一个集合 \(S\)，求如果从 \(x\) 出发一直随机游走，直到点集 \(S\) 中所有点都至少经过一次的话，期望游走几步。 \(1\leq n\leq 18\)，\(1\leq Q\leq 5000\)
本节的前置知识是我总结的“推荐系统 - 1、2”。 协同过滤算法 基于用户行为的数据而设计的推荐算法被称为协同过滤算法(Collaborative Filtering, CF)。 什么意思？ “推荐系统 - 1 - 相似度”和本总结合在一起就是在做协同过滤，
题面 洛谷 题解 代码 #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstdlib> #include<cstring> #include<cmath> #include<algorithm> using namespace std; inline int gi() { register int data = 0, w = 1; register char ch = 0
题面 题解 图上的期望大部分是\(dp\)，无向图的期望大部分是高斯消元 设\(f[i]\)表示走到点\(i\)的期望，\(d[i]\)表示\(i\)的度，\(to(i)\)表示\(i\)能到达的点集 所以\(f[i] = \sum\limits_{x \in to(i)} f[x] / d[x]\) 然后每个点能够列出这样的方程，直接高斯消元就可以了 代码 #includ
0引言 作为一个机器学习方面的小白，在闵老师课上学的两个聚类算法，即经典的K-means聚类和基于随机游走的聚类算法，是我学习到的头两个与机器学习相关的算法。算法课上，闵老师先讲了简单但是经典的K-means聚类算法，让我们对聚类算法有了一个初步的理解，紧接着又花了大量的时间剖析了基
