for (int i = 0; i < MAX_VERTICES; i++) { if (graph[v][i] != 0 && !visited[i]) { dfs(i, visited); } } }

时间: 2024-04-28 07:25:09 浏览: 32
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拓扑排序(C语言实现)

这段代码是在深度优先搜索算法中，遍历与当前顶点v相连的其它顶点i，并递归地访问这些顶点的代码。具体来说，它完成了以下任务： 1. 遍历与当前顶点v相连的所有顶点i，即遍历邻接矩阵中第v行的所有元素。 2. 对于每个未被访问过的相邻顶点i，递归地调用dfs函数，继续访问i的相邻顶点。 在代码中，如果graph[v][i]不等于0（即顶点v和i之间有边相连），且顶点i没有被访问过，则递归调用dfs(i, visited)，以访问顶点i及其相邻的顶点。 需要注意的是，该代码中使用了全局变量MAX_VERTICES，应该避免使用全局变量，而应该使用传参的方式将顶点数num_vertices传入函数中。
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的边的最小权重，visited[i]标记节点 i 是否已加入最小生成树 */ int lowcost[MAX], visited[MAX], parent[MAX]; int i, j, min_cost, u, v; /* 初始化所有节点的 lowcost 为无穷大，visited 为 false，parent 为 -1...
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c语言实现dijkstra算法

if (sptSet[v] == 0 && dist[v] <= min) min = dist[v], min_index = v; printf("下一个最近顶点：%d\n", min_index); } void printSolution(int dist[], int n) { printf("顶点\t距离\n"); for (int i = 0; ...

int main() { // 输出图的邻接表 cout << "The adjacency list of the graph:" << endl; for (int i = 0; i < MAX_VERTICES; i++) { cout << i << " -> "; for (int j = 0; j < MAX_VERTICES; j++) { if (graph[i][j] != 0) { cout << j << "(" << graph[i][j] << ") "; } } cout << endl; }

其中，graph 是一个邻接矩阵，MAX_VERTICES 是定义的顶点数。在循环中，首先输出当前顶点 i 的编号，然后遍历与之相邻的顶点 j，如果它们之间存在边，则输出 j 的编号以及它们之间的权值。最后输出一个换行符，进入...

while (!q.empty()) { int v = q.front(); q.pop(); cout << v << " "; for (int i = 0; i < MAX_VERTICES; i++) { if (graph[v][i] != 0 && !visited[i]) { q.push(i); visited[i] = true; } } } }

其中，q 是一个队列，graph 是一个邻接矩阵表示的图，visited 数组用于记录每个顶点是否已被访问过。BFS 算法的基本思想是从起始顶点开始，依次访问相邻的顶点，并将其加入队列，直到队列为空。在代码中，首先从队列...

已有代码#include <stdio.h> #define MAX_VERTICES 100 int graph[MAX_VERTICES][MAX_VERTICES]; // 邻接矩阵表示的图 int num_vertices; // 顶点数 int outdegree(int v) // 计算顶点v的出度 { int count = 0; for (int i = 0; i < num_vertices; i++) { if (graph[v - 1][i] != 0) { count++; } } return count; } int main() { // 假设图已经建立，并且顶点数为 num_vertices int v = 2; // 要求统计出度的顶点编号为2 int degree = outdegree(v); printf("Vertex %d has outdegree %d\n", v, degree); return 0; }写一段代码求它的任一顶点的出处

for (int i = 0; i < num_vertices; i++) { if (graph[v - 1][i] != 0) { count++; } } return count; } int main() { // 假设图已经建立，并且顶点数为 num_vertices int v = 5; // 要求统计出度的顶点...

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define MAX_VERTICES 50 typedef struct Graph { int num_vertices; int adj_matrix[MAX_VERTICES][MAX_VERTICES]; } Graph; void dfs(Graph *graph, int vertex, int visited[]) { visited[vertex] = 1; printf("%d ", vertex); for (int i = 0; i < graph->num_vertices; i++) { if (graph->adj_matrix[vertex][i] == 1 && visited[i] == 0) { dfs(graph, i, visited); } } } void bfs(Graph *graph, int vertex, int visited[]) { int queue[MAX_VERTICES]; int front = -1; int rear = -1; visited[vertex] = 1; queue[++rear] = vertex; while (front != rear) { vertex = queue[++front]; printf("%d ", vertex); for (int i = 0; i < graph->num_vertices; i++) { if (graph->adj_matrix[vertex][i] == 1 && visited[i] == 0) { visited[i] = 1; queue[++rear] = i; } } } } int main() { Graph *graph = (Graph*) malloc(sizeof(Graph)); graph->num_vertices = 6; int adj_matrix[6][6] = { {0, 1, 1, 0, 0, 0}, {1, 0, 0, 1, 1, 0}, {1, 0, 0, 0, 0, 1}, {0, 1, 0, 0, 0, 0}, {0, 1, 0, 0, 0, 1}, {0, 0, 1, 0, 1, 0} }; for (int i = 0; i < graph->num_vertices; i++) { for (int j = 0; j < graph->num_vertices; j++) { graph->adj_matrix[i][j] = adj_matrix[i][j]; } } int visited[MAX_VERTICES] = {0}; printf("DFS: "); dfs(graph, 0, visited); printf("\n"); for (int i = 0; i < graph->num_vertices; i++) { visited[i] = 0; } printf("BFS: "); bfs(graph, 0, visited); printf("\n"); free(graph); return 0; }解释这些代码

首先，定义了一个Graph结构体，其中包含了图的顶点数和邻接矩阵adj_matrix，用于存储图的边信息。 然后，定义了dfs和bfs两个函数。其中dfs函数用于深度优先遍历图，它采用递归的方式遍历图中的每个连通分量...

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include #define MAX_VERTICES 100 #define INF INT_MAX typedef struct Graph { int V; //顶点数 int E; //边数 int adj[MAX_VERTICES][MAX_VERTICES];//邻接矩阵 } Graph; void init_graph(Graph* G, int V) { G->V = V; G->E = 0; for (int i = 0; i < G->V; i++) { for (int j = 0; j < G->V; j++) { G->adj[i][j] = INF; } } } void add_edge(Graph* G, int u, int v, int w) { G->adj[u][v] = w; G->adj[v][u] = w; G->E++; } void dijkstra(Graph* G, int s, int dist[]) { int visited[MAX_VERTICES] = { 0 }; for (int i = 0; i < G->V; i++) { dist[i] = INF; } dist[s] = 0; for (int i = 0; i < G->V; i++) { int u = -1; for (int j = 0; j < G->V; j++) { if (!visited[j] && (u == -1 || dist[j] < dist[u])) { u = j; } } visited[u] = 1; for (int v = 0; v < G->V; v++) { if (G->adj[u][v] != INF) { if (dist[u] + G->adj[u][v] < dist[v]) { dist[v] = dist[u] + G->adj[u][v]; } } } } } int main() { Graph G; int V = 6; init_graph(&G, V); add_edge(&G, 0, 1, 10); add_edge(&G, 0, 2, 3); add_edge(&G, 1, 2, 1); add_edge(&G, 1, 3, 2); add_edge(&G, 2, 1, 4); add_edge(&G, 2, 3, 8); add_edge(&G, 2, 4, 2); add_edge(&G, 3, 4, 7); add_edge(&G, 3, 5, 1); add_edge(&G, 4, 5, 5); int dist[MAX_VERTICES]; dijkstra(&G, 0, dist); printf("最短路径长度为：%d\n", dist[V - 1]); return 0; }代码解读

这是一个使用邻接矩阵实现的Dijkstra算法的代码。首先定义了一个图的结构体，包括顶点数、边数和邻接矩阵。然后定义了初始化图的函数和添加边的...最后在主函数中构造了一个图，并计算了从顶点0到顶点5的最短路径长度。

#include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<string.h> #define MAX_VERTEX_NUM 20 struct ArcNode{ int adjvex; ArcNode *nextarc; int *info; };//表结点 typedef struct{ char data; ArcNode *firstarc; }VNode,AdjList[MAX_VERTEX_NUM];//头结点 struct ALGraph{ AdjList vertices; int vexnum; }; void CreateGraph(ALGraph *G) {scanf("%d",&G->vexnum); int i; for(i=0;i<G->vexnum;i++) {G->vertices[i].data=getchar(); G->vertices[i].firstarc=NULL; getchar(); } char num[20]; for(i=0;i<G->vexnum;i++) {char *token; int con[20];//存分割后的整型数 scanf("%s",num); token=strtok(num," "); int j=0; while(token!=NULL)//分割num，依次存入con {con[j]=atoi(token); j++; token=strtok(NULL," "); } int k=0; ArcNode *q; q=NULL; G->vertices[i].firstarc->nextarc=NULL; for(k=0;k<j;k++) {if(k%2==0) {q=(ArcNode*)malloc(sizeof(ArcNode));//?可能有问题 q->adjvex=con[k]; q->nextarc=G->vertices[i].firstarc; G->vertices[i].firstarc=q; } else {q->info=(int*)malloc(sizeof(int)); *(q->info)=con[k]; } } } } int main() {ALGraph *G0; CreateGraph(G0); int i; for(i=0;i<G0->vexnum;i++) {printf("%c ",G0->vertices[i].data); ArcNode *p; p=G0->vertices[i].firstarc; while(p) {printf("(%d,%d)%d ",i,p->adjvex,*(p->info)); p=p->nextarc; } } return 0; }

if (G->vertices[i].firstarc == NULL) { G->vertices[i].firstarc = (ArcNode*)malloc(sizeof(ArcNode)); G->vertices[i].firstarc->nextarc = NULL; } 4. 在 CreateGraph 函数中，创建每个顶点的邻接表时，...

C语言实现用Dijkstra算法实现如图V0到其他结点的单源最短路径的计算：#include <bits/stdc++.h> using namespace std;#define MAX 100 #define MAX_NODE_NUM 1000 typedef struct Arcell{ int adj;//权重 }Arcell，AdjMatrix[MAX][MAX];typedef struct MGraph{ char vex[MAX];//点的数组 AdjMatrix arc;//边 int Vexnum，Arcnum;//顶点数，边数 }MGraph;//构建图 int Locate（MGraph G，char v）{//找到某个点的位置 int i; for（i=0;v！=G.vex[i];i++）; return i; } void CreatMGraph（MGraph &G）{//创建图的矩阵 printf（“请输入顶点数和弧数： ”）;scanf（“%d%d”，&G.Vexnum，&G.Arcnum）;国际 i，j，w;char v1，v2;//一条边的两个顶点 printf（“请输入各顶点： ”）;for（i=0;i<G.Vexnum;i++）{//构建矩阵 cin>>G.vex[i]; for（j=0;j<G.Vexnum;j++） G.arc[i][j].adj=G.arc[j][i].adj=0;//初始化度为零 } printf（“请输入各弧（格式为：顶点 顶点 弧长）： \n”）;for（i=0;i<G.Arcnum;i++）{ getchar（）; cin>>v1>>v2>>w; int t1=Locate（G，v1）; int t2=Locate（G，v2）;G.arc[t2][t1].adj=G.arc[t1][t2].adj=w;} } void Cout（MGraph G）{//总的输出 printf（“以下为各顶点的度\n”）; int i，j; for（i=0;i<G.Vexnum;i++）{ int s=0; for（j=0;j<G.Vexnum;j++） if（G.arc[i][j].adj） s++; printf（“%c顶点的度为： %d \n”，G.vex[i]，s）; } } int main（）{ MGraph G;CreatMGraph（G）;库特（G）;返回 1;}

if (dist[i] == INT_MAX) { prev[i] = -1; // 若起点和顶点之间没有直接的边，则令 prev[i] 为 -1 } else { prev[i] = start; // 若起点和顶点之间有直接的边，则令 prev[i] 为 start } } dist[start] = 0; ...

将下列代码改成六个结点10条边的无向图：#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define MAX_VERTEX_NUM 100 // 最大结点数 typedef struct ArcNode { // 弧结点类型 int adjvex; // 邻接点在顶点数组中的下标 struct ArcNode* next; // 指向下一个邻接点的指针 } ArcNode; typedef struct VertexNode { // 顶点类型 char data; // 顶点信息 ArcNode* firstarc; // 指向第一个邻接点的指针 } VertexNode, AdjList[MAX_VERTEX_NUM]; typedef struct Graph { // 图类型 AdjList vertices; // 顶点数组 int vexnum, arcnum; // 顶点数、弧数 } Graph; // 初始化图 void InitGraph(Graph* G) { G->vexnum = G->arcnum = 0; for (int i = 0; i < MAX_VERTEX_NUM; ++i) { G->vertices[i].data = '\0'; G->vertices[i].firstarc = NULL; } } // 添加结点 void AddVertex(Graph* G, char ch) { G->vertices[G->vexnum].data = ch; ++G->vexnum; } // 添加边 void AddEdge(Graph* G, int v1, int v2) { ArcNode* p = (ArcNode*)malloc(sizeof(ArcNode)); p->adjvex = v2; p->next = G->vertices[v1].firstarc; G->vertices[v1].firstarc = p; ++G->arcnum; } // 输出每个结点的度 void PrintDegree(Graph* G) { for (int i = 0; i < G->vexnum; ++i) { int degree = 0; ArcNode* p = G->vertices[i].firstarc; while (p) { ++degree; p = p->next; } printf("结点%c的度为%d\n", G->vertices[i].data, degree); } } int main() { Graph G; InitGraph(&G); AddVertex(&G, 'A'); AddVertex(&G, 'B'); AddVertex(&G, 'C'); AddVertex(&G, 'D'); AddEdge(&G, 0, 1); AddEdge(&G, 0, 2); AddEdge(&G, 1, 2); AddEdge(&G, 2, 0); AddEdge(&G, 2, 3); AddEdge(&G, 3, 3); PrintDegree(&G); return 0; }

for (int i = 0; i < MAX_VERTEX_NUM; ++i) { G->vertices[i].data = '\0'; G->vertices[i].firstarc = NULL; } } // 添加结点 void AddVertex(Graph* G, char ch) { G->vertices[G->vexnum].data = ch; ++G-...

void eDFS(int v, int level){ struct edge *p; if(v == V1) {printPath(level); return;} for(p=Graph[v].link; p!= NULL; p=p->next) if( !Visited[p->adjvex]){ Paths[level] = p->eno; Visited[p->adjvex] = 1; eDFS(p->adjvex,level+1); Visited[p->adjvex] = 0; } }

for (p = Graph[v].link; p != NULL; p = p->next) { if (!Visited[p->adjvex]) { Paths[level] = p->eno; Visited[p->adjvex] = 1; eDFS(p->adjvex, level + 1); Visited[p->adjvex] = 0; } } } int main...

这句代码哪里有问题：void AddVertex(Graph* G, int v) { G->vertices[G->vexnum++].data = v;}

void AddVertex(Graph* G, int v) { if (G == NULL) { printf("Error: graph pointer is null.\n"); return; } if (G->vexnum >= MAX_VERTEX_NUM) { printf("Error: graph has reached the maximum number of ...

请编写代码，要求如下：建立图的邻接表，邻接矩阵 Create_Graph( LGraph lg. MGraph mg ) ②邻接表表示的图的递归深度优先遍历 LDFS( LGraph g, int i ) ③邻接矩阵表示的图的递归深度优先遍历MDFS( MGraph g,int i, int vn ) ④邻接表表示的图的广度优先遍历 LBFS( LGraph g, int s, int n ) ⑤邻接矩阵表示的图的广度优先遍历 MBFS(MGraph g, int s, int n )

for (int i = 0; i < mg.vexnum; i++) { for (int j = 0; j < mg.vexnum; j++) { if (mg.arcs[i][j] != 0) { ArcNode *p = new ArcNode; p->adjvex = j; p->nextarc = g.vertices[i].firstarc; g.vertices[i]...

假设已经定义了访问标志数组visitD,同时实现了对无向图G的深度遍历算法DFS(Graph G,int i) (表示从结点出发遍历图G)，请再编写一算法利用深度遍历算法DFS， 判断无向图G (有n个顶点，顶点编号从0到n-1)是否是连通的。 算法的函数原型为: int IsConnect(AdjGraph G) 返回值为1表示通过，返回0表示不连通。

算法步骤如下： 1. 初始化visitD数组，全部元素置为0。 2. 从第一个顶点开始，调用DFS函数进行深度遍历。 3. 在DFS函数中，对于每个已经遍历过的顶点，将visitD... if (visitD[i] == 0) return 0; return 1; }

假设已经定义了访问标志数组visit[],同时实现了对无向图G的深度遍历算法DFS(Graph G.int i)(表示从结点出发遍历图G)，请再编写算法利用深度遍历算法DFS，判断无向图G(有n个顶点，顶点编号从0到n-1)是否是连通的。 算法的函数原型为:int lsConnect(AdjGraph G) 返回值为1表示通过，返回0表示不连通。

for (i = 0; i < G.vexnum; i++) visit[i] = 0; // 初始化visit[]数组 DFS(G, 0); // 从结点0开始深度遍历 for (i = 0; i < G.vexnum; i++) if (!visit[i]) // 如果有结点未被访问，则说明图不连通 return 0; ...

dijkstra算法c++代码实现。输入：第一行，三个整数，$vn,en,s $，用空格分开，分别表示图G中：顶点数目（顶点编号从0开始），弧的数量（无向图每对顶点之间有两条弧），Dijkstra算法指定的起点。其中：1≤ vn ≤ 1000， 1≤ en ≤ vn×（vn-1）。注意：案例中提供的弧可以有重复的，图应该按照最后一次的弧的设置为准，即SetEdge的语义当存在该弧时，设置权值。 之后会有en行，每行表示一对顶点之间的一条弧，形式为："<"+from+", "+to+", "+weight+">"，其中from为弧的起点，to为弧的终点，weight为弧上权值（每对顶点之间的不同的弧上的权值可以不同）输出：共vn行，第i行表示编号为i的顶点（第i个顶点，i从0开始）到起点s的最短路径长度len，以及该最短路径中的前驱顶点p（起始顶点s的前驱设为自身顶点编号s）。示例：输入10 32 0 <2, 1, 2> <1, 2, 2> <5, 8, 52> <8, 5, 52> <1, 7, 141> <7, 1, 141> <0, 8, 185> <8, 0, 185> <3, 8, 43> <8, 3, 43> <7, 8, 136> <8, 7, 136> <1, 2, 122> <2, 1, 122> <6, 8, 150> <8, 6, 150> <2, 1, 6> <1, 2, 6> <6, 3, 16> <3, 6, 16> <7, 9, 34> <9, 7, 34> <3, 1, 10> <1, 3, 10> <8, 9, 193> <9, 8, 193> <7, 8, 49> <8, 7, 49> <0, 1, 198> <1, 0, 198> <0, 5, 179> <5, 0, 179>输出：<0, 0, 0> <1, 198, 0> <2, 204, 1> <3, 208, 1> <4, INF, 0> <5, 179, 0> <6, 224, 3> <7, 234, 8> <8, 185, 0> <9, 268, 7>

int len[MAX_VERTICES], p[MAX_VERTICES]; // 读入顶点数目，弧的数量和起点 scanf("%d%d%d", &vn, &en, &s); // 读入每一条边并添加到邻接表中 for (i = 0; i < en; i++) { scanf("<%d, %d, %d>", &from, &...

请设计void Dijkstra(Graph g, int s, int D[], int P[])函数。 该函数计算编号为s的顶点到所有顶点的最短路径长度及最短路径。 如果顶点不可达，则最短路径为INT_MAX。 数组D[]记录顶点s到对应顶点的最短距离(s到s的最短路径长度为0) 数组P[]记录顶点s到对应顶点的最短路径上的前驱(s到s的前驱为s)。 请注意，本题有预置代码，只需提交所要求的函数定义代码即可。邻接表，用c

for (int i = 0; i < n; i++) { D[i] = INT_MAX; P[i] = -1; visited[i] = 0; } D[s] = 0; for (int i = 0; i < n - 1; i++) { int u = -1; for (int j = 0; j < n; j++) { if (!visited[j] && (u == -1 ...

请设计void delVertex(Graph g, VertexType v)函数。 该函数在图g中删除顶点v， 如果删除不成功，则什么都不做。 以下函数已定义，可以直接调用 int locateVertex(Graph g, VertexType v); void delEdge(Graph g, VertexType x, VertexType y); 请注意，本题有预置代码，只需提交所要求的函数定义代码即可。C语言

for (int i = 0; i < g.vertexNum; i++) { if (i == index) { continue; } if (g.edges[index][i] != MAX_WEIGHT) { delEdge(g, v, g.vertices[i]); } if (g.edges[i][index] != MAX_WEIGHT) { delEdge(g, ...

图的深度优先搜索实验1)所有顶点访问标志visited[]设置为FALSE (2)从某顶点v0开始，设v=v0 ①如果visited[v]==FALSE，则访问该顶点v，并将顶点v压入栈中，且设visited[V]=TRLE ②如果找到当前顶点的一个新的相邻顶点w(即visited[w]==FALSE)，设v=w，重复无向图 c语言完整代码 简单版

if (graph->adjMatrix[vertex][i] == 1 && visited[i] == false) { dfs(graph, i, visited); } } } // 测试 int main() { Graph graph; initGraph(&graph, 5); addEdge(&graph, 0, 1); addEdge(&graph, 0, ...

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资源摘要信息:"icare-server是一个基于Symfony2框架开发的RESTful问答系统。Symfony2是一个使用PHP语言编写的开源框架，遵循MVC（模型-视图-控制器）设计模式。本项目完成于2014年11月18日，标志着其开发周期的结束以及初步的稳定性和可用性。" Symfony2框架是一个成熟的PHP开发平台，它遵循最佳实践，提供了一套完整的工具和组件，用于构建可靠的、可维护的、可扩展的Web应用程序。Symfony2因其灵活性和可扩展性，成为了开发大型应用程序的首选框架之一。 RESTful API（ Representational State Transfer的缩写，即表现层状态转换）是一种软件架构风格，用于构建网络应用程序。这种风格的API适用于资源的表示，符合HTTP协议的方法（GET, POST, PUT, DELETE等），并且能够被多种客户端所使用，包括Web浏览器、移动设备以及桌面应用程序。 在本项目中，icare-server作为一个问答系统，它可能具备以下功能： 1. 用户认证和授权：系统可能支持通过OAuth、JWT（JSON Web Tokens）或其他安全机制来进行用户登录和权限验证。 2. 问题的提交与管理：用户可以提交问题，其他用户或者系统管理员可以对问题进行管理，比如标记、编辑、删除等。 3. 回答的提交与管理：用户可以对问题进行回答，回答可以被其他用户投票、评论或者标记为最佳答案。 4. 分类和搜索：问题和答案可能按类别进行组织，并提供搜索功能，以便用户可以快速找到他们感兴趣的问题。 5. RESTful API接口：系统提供RESTful API，便于开发者可以通过标准的HTTP请求与问答系统进行交互，实现数据的读取、创建、更新和删除操作。 Symfony2框架对于RESTful API的开发提供了许多内置支持，例如： - 路由（Routing）：Symfony2的路由系统允许开发者定义URL模式，并将它们映射到控制器操作上。 - 请求/响应对象：处理HTTP请求和响应流，为开发RESTful服务提供标准的方法。 - 验证组件：可以用来验证传入请求的数据，并确保数据的完整性和正确性。 - 单元测试：Symfony2鼓励使用PHPUnit进行单元测试，确保RESTful服务的稳定性和可靠性。 对于使用PHP语言的开发者来说，icare-server项目的完成和开源意味着他们可以利用Symfony2框架的优势，快速构建一个功能完备的问答系统。通过学习icare-server项目的代码和文档，开发者可以更好地掌握如何构建RESTful API，并进一步提升自身在Web开发领域的专业技能。同时，该项目作为一个开源项目，其代码结构、设计模式和实现细节等都可以作为学习和实践的最佳范例。 由于icare-server项目完成于2014年，使用的技术栈可能不是最新的，因此在考虑实际应用时，开发者可能需要根据当前的技术趋势和安全要求进行相应的升级和优化。例如，PHP的版本更新可能带来新的语言特性和改进的安全措施，而Symfony2框架本身也在不断地发布新版本和更新补丁，因此维护一个长期稳定的问答系统需要开发者对技术保持持续的关注和学习。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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R语言与GoogleVIS包：打造数据可视化高级图表

![R语言与GoogleVIS包：打造数据可视化高级图表](https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/20230216160916/Screenshot-2023-02-16-160901.jpg) # 1. R语言与GoogleVIS包概述 ## 1.1 R语言简介 R语言作为一款免费且功能强大的统计分析工具，已经成为数据科学领域中的主要语言之一。它不仅能够实现各种复杂的数据分析操作，同时，R语言的社区支持与开源特性，让它在快速迭代和自定义需求方面表现突出。 ## 1.2 GoogleVIS包的介绍 GoogleVIS包是R语言
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在三级客户支持体系中，服务台工程师是如何处理日常问题并与其他层次协作以确保IT服务质量和连续性的？

在ITSS认证的三级客户支持体系中，服务台工程师扮演着至关重要的角色，他们负责接收和记录客户问题，并提供初步的解决方案和响应。日常工作中，服务台工程师通常需要执行以下任务： 参考资源链接：[ITSS认证：三级客户支持体系详解与项目经理角色](https://wenku.csdn.net/doc/7yvmbjk863?spm=1055.2569.3001.10343) 1. 问题记录：首先，服务台工程师需要详细记录客户提出的所有问题，确保问题描述清晰完整，并将相关信息录入IT服务管理系统中。 2. 问题分类：根据问题的性质和紧急程度，服务台工程师对问题进行分类，决定是立即解决还是转交给二线专
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蓝桥杯Python试题解析与答案题库

资源摘要信息:"蓝桥杯Python试题题库及答案解析是面向参加蓝桥杯Python竞赛的学生和Python学习者的一套学习资料。蓝桥杯Python竞赛是一项全国性的计算机专业竞赛，旨在选拔和培养计算机科学与技术领域的优秀人才。作为Python方向的比赛，它不仅考察参赛者的基础编程能力，还包括算法、数据结构、逻辑思维以及软件开发的实际应用能力。因此，这份题库及答案解析是竞赛准备的重要资源，涵盖了各种类型的题目和详细的解题思路。" 知识点详细说明： 1. 蓝桥杯竞赛概述： - 蓝桥杯竞赛分为多个组别，Python是其中一个热门的比赛组别。 - 竞赛每年举办一次，主要面向高校学生和部分社会人士。 - 蓝桥杯竞赛以提高人才素质和促进软件产业发展为宗旨，通过举办比赛选拔优秀的计算机人才。 2. Python编程语言特性： - Python是一种解释型、面向对象、具有动态语义的高级编程语言。 - 它以简洁明了的语法和强大的库支持著称，非常适合初学者快速上手。 - Python广泛应用于数据分析、人工智能、网络爬虫、Web开发等多个领域。 3. 竞赛题目类型： - 编程题目：要求参赛者利用Python编程解决问题，可能涉及算法设计、数据结构的运用等。 - 思维题目：这类题目考查参赛者的逻辑思维能力和问题分析能力，不一定需要编写代码，但需要给出解题思路。 - 实际应用题目：模拟实际开发场景，考察参赛者如何将Python知识应用于实际问题的解决。 4. 答案解析的作用： - 答案解析为参赛者提供了正确解题的思路和方法，有助于加深理解。 - 通过解析，参赛者能够学习到高效、优雅的解题技巧和编程习惯。 - 解析还能帮助参赛者发现自己的知识盲点和思维误区，以便在未来的练习中着重改进。 5. 竞赛准备策略： - 系统学习Python基础，包括数据类型、控制结构、函数、模块等。 - 熟悉常见算法和数据结构，如排序、搜索、链表、树、图等。 - 定期进行编程练习，包括历届蓝桥杯Python赛题和类似难度的题目。 - 参与讨论和交流，与他人合作解决问题可以提高解题效率和深度。 6. 资源获取与利用： - 从可靠的渠道获取竞赛相关的学习资源，如官方发布的样题、往届题库等。 - 对资源进行分类整理，按照难易程度、知识点分布进行有序学习。 - 结合题库进行模拟测试，检验学习成果，调整学习策略。 7. 关键技术点： - 对于Python竞赛而言，理解编程语言的核心概念是基础。 - 掌握Python标准库中的常用模块，如collections、itertools、math等。 - 学会运用Python进行文件操作、数据处理、网络编程等实际操作。 8. 考试注意事项： - 理解题目的要求，明确解题的目标和限制条件。 - 注意代码的可读性和注释的书写，提高代码的维护性和可测试性。 - 遵守时间限制，合理分配时间给不同难度级别的题目。 - 在练习过程中模拟真实考试环境，调整心态，减少考试焦虑。 通过上述知识点的详细了解，参赛者可以对蓝桥杯Python试题题库及答案解析有一个全面的认识，从而在竞赛中发挥出自己的最佳水平。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩