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最大流算法
用传统流程图表示该
算法
:依次将10个数输入,要求将其中
最大
的数输出
答:
1、传统流程图如下图所示:2、流程图思路详解:(1)定义三个变量,分别是i(用于循环计数)、m(保存相对较大的数值)、a(输入的数值)。(2)给循环变量i赋值。(3)输入第一个数a,将a的值赋给m,初始化m的值 (4)进入循环,在循环中首先判断是否复合循环条件,如果符合条件,则输入新值a...
今日头条运营:如何写出每日100万+流量爆文?
答:
今日头条这款产品
最大
的特点就是针对内容的智能
算法
推荐,所谓智能算法推荐,就是把合适的内容推送给合适的人,平台相当于精准流量分发机器。 而微信公众号纯粹靠订阅用户以及其社交关系链进行内容分发,平台本身几乎不参与流量的分配。 这意味着就算你没钱没资源,只要你能炮制“合适”的内容平台就会有流量给到你。同时近...
有没有人懂操作系统的银行家
算法
,最好有一道例题可以讲
答:
银行家
算法
流程图 算法(C语言实现)include<STRING.H> include<stdio.h> include<stdlib.h> include<CONIO.H>/*用到了getch()*/ defineM5/*进程数*/ defineN3/*资源数*/ defineFALSE0 defineTRUE1 /*M个进程对N类资源
最大
资源需求量*/ intMAX[M][N]={{7,5,3},{3,2,2},{9,0,2...
SENet及对轻量级网络的一些理解
答:
受限于硬件的羸弱,深度学习在上世纪的发展一直是不温不火,直到2012年,Alexnet横空出世,深度学习才开始前所未有的大发展。随着技术的发展,卷积神经网络逐渐取代了之前全连接的神经网络,成为深度学习领域的主流
算法
。 卷积神经网络的优势在于能够更好的提取特征和权值共享,自Alexnet之后,VGG又提出了神经网络的深度越深,效...
遗传
算法
的优缺点?
答:
优点:1、遗传
算法
是以决策变量的编码作为运算对象,可以直接对集合、序列、矩阵、树、图等结构对象进行操作。这样的方式一方面有助于模拟生物的基因、染色体和遗传进化的过程,方便遗传操作算子的运用。另一方面也使得遗传算法具有广泛的应用领域,如函数优化、生产调度、自动控制、图像处理、机器学习、数据挖掘...
交替方向乘子法
算法
的流程和原理是怎样的
答:
基本原理:信噪比(即信号功率谱与噪声功率谱之和)为常数时,系统才能达到总信道容量
最大
的要求。当SNR很大时,Pi等功率分配,注水
算法
消失。在功率分配的问题中,只有满足注水定理时,才能达到信道容量最大化。也就是说信噪比大的信道分得的功率多,信噪比小的信道分得的功率少。使用拉格朗日乘子分配信道...
欧拉
算法
如何解决
最大
公因数问题?
答:
将上述式子带入原方程中可得:(253) * (-57) + (449) * (32) = 1 因此,s=-57,t=32,是使得253s+449t=(253,449)成立的一组整数解。完整的欧拉
算法
流程如下:输入需要求解的两个数a和b,计算它们的
最大
公因数gcd(a,b)。用辗转相除法求解最大公因数gcd(a,b)。从辗转相除法的最后...
最小割集是什么?
答:
最小割集是在图论中常见的一个概念,它指的是将一个连通图分割成两个不相交的子图所需要删除的最少的边的集合。求解最小割集在某些算法和应用中是非常重要的,例如网络
流算法
、图像分割和社交网络分析等。下面介绍两种求解最小割集的方法:Ford-Fulkerson算法和Stoer-Wagner算法。Ford-Fulkerson算法 Ford...
画出求P=1*2*3*…*99*100的值的
算法
流程图
答:
由已知中程序的功能为用循环结构计算1×2×3…×100的值,为累加运算,且要反复累加100次,可令循环变量的初值为1,终值为100,步长为1,由此确定循环前和循环体中各语句,即可得到相应的程序框图如下:
最小割集是什么意思?
答:
最小割集是在图论中常见的一个概念,它指的是将一个连通图分割成两个不相交的子图所需要删除的最少的边的集合。求解最小割集在某些算法和应用中是非常重要的,例如网络
流算法
、图像分割和社交网络分析等。下面介绍两种求解最小割集的方法:Ford-Fulkerson算法和Stoer-Wagner算法。Ford-Fulkerson算法 Ford...
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