subset-row

subset-row inequality是一种cut 分支定界算法中常用的技术。它是指通过将一组约束条件添加到问题中，来减少问题的可行解空间的方法。具体而言，subset-row inequality是指将某个集合内的变量的和限制在一个上界或下界内的约束条件。这样做可以有效地减少问题的可行解空间，并帮助算法更快地找到最优解。subset-row inequality通常与branch and bound等算法结合使用，以提供更好的上界和下界，从而加速求解过程。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

相关问题

R语言subset函数按行名筛选

可以使用R语言中的subset函数按行名进行筛选。subset函数可以根据指定条件从数据框中选择满足条件的行。

下面是使用subset函数按行名进行筛选的示例代码：

# 创建一个示例数据框
df <- data.frame(
  row_name = c("row1", "row2", "row3", "row4"),
  value = c(1, 2, 3, 4)
)

# 使用subset函数按行名筛选
subset(df, row_name == "row2")

在上面的示例中，我们创建了一个名为df的数据框，其中包含了一个名为row_name的列和一个名为value的列。然后，使用subset函数筛选出row_name等于"row2"的行。

运行上述代码，会输出如下结果：

  row_name value
2     row2     2

可以看到，subset函数按照指定的条件从数据框中选择了满足条件的行，并返回了结果。你可以根据自己的需求修改条件来进行不同的筛选操作。

这段代码什么意思：Lk_tensor = {}; nbk = {}; [row, column, nnz_val] = find(laplacian_matrix'); [sorted_col_vals, sorted_col_args] = sort(column); breaks_row = find(diff(row)); breaks_col = find(diff(sorted_col_vals)); si_map = containers.Map(); for idx = 1:length(subset) k = subset(idx); if k == 1 nbk{idx} = column(1:breaks_row(k)+1)'; lk = nnz_val(sorted_col_args(1:breaks_col(k)+1)); elseif k == n_samples nbk{idx} = column(breaks_row(k-1)+1:end)'; lk = nnz_val(sorted_col_args(breaks_col(k-1)+1:end)); else nbk{idx} = column(breaks_row(k-1)+1:breaks_row(k)+1)'; lk = nnz_val(sorted_col_args(breaks_col(k-1)+1:breaks_col(k)+1)); end npair = length(nbk{idx}); rk = find(nbk{idx} == k); Lk = sparse(npair,npair); Lk = spdiags(lk,0,Lk); Lk(:,rk) = -(lk'); Lk(rk,:) = -(lk); Lk_tensor{idx} = Lk; si_map(k) = idx; end assert(length(Lk_tensor) == length(subset), 'Size of Lk_tensor should be the same as subset.'); end

这段代码实现了一个 Laplacian 矩阵的分块，其中 laplacian_matrix 是一个稀疏的 Laplacian 矩阵，subset 是一个分块的指标集合。具体实现过程如下：

1. 定义了两个空的变量 Lk_tensor 和 nbk，用于存储块状 Laplacian 矩阵和块状矩阵的列指标。
2. 使用 find 函数找到 laplacian_matrix 的非零元素的行、列和值，然后对列进行排序，用 breaks_row 和 breaks_col 分别记录行和列的断点位置。
3. 使用 containers.Map 生成一个 k 到 idx 的映射表 si_map，其中 k 是 Laplacian 矩阵的行索引，idx 是对应的块索引。
4. 遍历 subset 中的每个块，对于第 idx 个块：
- 根据块的位置 k，将列指标 nbk 分为三个部分，分别是第一个块的列、最后一个块的列以及中间块的列。
- 根据列指标 nbk 和排序后的列索引 sorted_col_args，找到对应的非零元素值 lk。
- 构建块状 Laplacian 矩阵 Lk，其中对角线元素为 lk，第 rk 行和第 rk 列的元素为 -lk。
- 将 Lk 存储到 Lk_tensor 中，并更新映射表 si_map。
5. 最后使用 assert 函数判断 Lk_tensor 的长度是否等于 subset 的长度。

总的来说，这段代码实现了一种块状 Laplacian 矩阵的构建方式，用于图像分割等问题中。