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简介 生成树（spanning tree） 在图论中，无向图 G=(V,E) 的生成树（spanning tree)是具有G的全部顶点，但边数最少的联通子图。假设G中一共有n个顶点，一颗生成树满足下列条件： （1）n个顶点； （2）n1条边； （3）n个顶点联通； （4）一个图的生成树可能有多个。最小生成树（minimum spanning tree， MST）/最小生成森林：联通加权无向图中边缘权重加和最小的生成树。给定无向图 G=(V,E) ， (u,v) 代表顶点 u 与顶点 v 的边， w(u,v) 代表此边的权重，若存在生成树T使得： [公式] 最小，则 T 为 G 的最小生成树。对于非连通无向图来说，它的每一连通分量同样有最小生成树，它们的并被称为最小生成森林。最小生成树除了继承...

如何计算RF 公式一：这个算法从top往下层层迭代直到追溯回input image，从而计算出RF。 [公式] 其中，RF是感受野。RF和RF有点像，N代表 neighbour，指的是第n层的 a feature在n1层的RF，记住N_RF只是一个中间变量，不要和RF混淆。 stride是步长，ksize是卷积核大小。

给一个无向图，判断其是否为一棵树。如果是树的话，所有的节点必须是连接的，也就是说必须是连通图，而且不能有环，所以就变成了验证是否是连通图和是否含有环。 [代码]

题目 中位数是有序列表中间的数。如果列表长度是偶数，中位数则是中间两个数的平均值。 例如， [2,3,4] 的中位数是 3 [2,3] 的中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5 设计一个支持以下两种操作的数据结构： void addNum(int num) 从数据流中添加一个整数到数据结构中。 double findMedian() 返回目前所有元素的中位数。 示例： addNum(1) addNum(2) findMedian() 1.5 addNum(3) findMedian() 2 题解 维护两个堆：大顶堆和小顶堆。并且需满足如下条件： 小顶堆的所有元素都大于等于大顶堆的所有元素。 大顶堆中的元素数量大于等于小顶堆中的元素数量。 大顶堆对应排序后的列表的左半部分；小顶堆对应排序...

[代码] 自己实现小顶堆 [代码] 变态的需求来了：给出N长的序列，求出BtmK小的元素，即使用大顶堆。 概括一种最简单的： 将push(e)改为push(e)、pop(e)改为pop(e)。 也就是说，在存入堆、从堆中取出的时候，都用相反数，而其他逻辑与TopK完全相同，看代码： [代码] 自己实现大顶堆 [代码]

二叉树结构 [代码] 递归 时间复杂度：O(n)，n为节点数，访问每个节点恰好一次。 空间复杂度：空间复杂度：O(h)，h为树的高度。最坏情况下需要空间O(n)，平均情况为O(logn) 递归1: 二叉树遍历最易理解和实现版本 [代码] 递归2: 通用模板 可以适应不同的题目，添加参数、增加返回条件、修改进入递归条件、自定义返回值 [代码] 迭代 时间复杂度：O(n)，n为节点数，访问每个节点恰好一次。 空间复杂度：O(h)，h为树的高度。取决于树的结构，最坏情况存储整棵树，即O(n) 迭代1: 前序遍历最常用模板（后序同样可以用） [代码] 迭代2: 前、中、后序遍历通用模板（只需一个栈的空间） [代码] 迭代3：标记法迭代（需要双倍的空间来存储访问状态） 前、中、后、层序通用模板，只需改...

背包问题

题目 给定一个二叉树, 找到该树中两个指定节点的最近公共祖先。 百度百科中最近公共祖先的定义为：“对于有根树 T 的两个节点 p、q，最近公共祖先表示为一个节点 x，满足 x 是 p、q 的祖先且 x 的深度尽可能大（一个节点也可以是它自己的祖先）。” 示例 1： 输入：root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], p = 5, q = 1 输出：3 解释：节点 5 和节点 1 的最近公共祖先是节点 3 。 示例 2： 输入：root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], p = 5, q = 4 输出：5 解释：节点 5 和节点 4 的最近公共祖先是节点 5 。因为根据定义最近公共祖先节点可以为节点本身。 示例 3： 输入：root...

题目 Given two sorted integer arrays nums1 and nums2, merge nums2 into nums1 as one sorted array. Note: The number of elements initialized in nums1 and nums2 are m and n respectively. You may assume that nums1 has enough space (size that is equal to m + n) to hold additional elements from nums2. Example: [代码] Constraints: 10^9 <= nums1[i], nums2[i] <...

1. 列表和元组总结 列表和元组都是一个可以放置任意数据类型的有序集合，他们有以下共同点 列表和元组中的元素可以任意，并且都可以嵌套。 列表和元组都支持索引，且都支持负数索引，1表示最后一个元素，2表示倒数第二个元素 列表和元组都支持切片操作 都支持in关键词 都可以使用.index()、.count()、sorted()和enumerate()等方法 两者之间的相互转换，list()和tuple() 但是他们也是有区别 列表是动态的，长度大小不固定，可以随意地增加、删减或者改变元素（mutable） 元组是静态的，长度大小不固定，无法增删改，想要对已有的元组做任何“改变”，就只能开辟一块内存，创建新的元组 2. 列表和元组存储方式的差异 由于列表是动态的；元组是静态的，不可变的。这样的差异...

生成器 什么是生成器？ 通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表，但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的，而且创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。 所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间，在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator 生成器是一个特殊的程序，可以被用作控制循环的迭代行为，python中生成器是迭代器的一种，使用yield返回值函数，每次调用yield会暂停，而可以使用next()函数和send()函数恢复生成器。 生成器类似于返回值为数组的一...