prim算法的时间复杂度及其代码实现C++

时间: 2023-08-10 19:13:30 浏览: 27
Prim算法是一种求解最小生成树的贪心算法,其时间复杂度为O(n^2),其中n为节点数。以下是Prim算法的C++代码实现: ```c++ #include <iostream> #include <cstring> using namespace std; const int N = 510; int n, m; int g[N][N]; // 存储图的邻接矩阵 int dist[N]; // 存储每个节点到当前生成树的最短距离 bool st[N]; // 存储每个节点是否已经加入生成树 int prim() { memset(dist, 0x3f, sizeof dist); // 初始化dist数组为无穷大 int res = 0; // 存储最小生成树的边权和 for (int i = 0; i < n; i++) { int t = -1; // 存储当前未加入生成树的节点中距离最小生成树最近的节点 for (int j = 1; j <= n; j++) if (!st[j] && (t == -1 || dist[j] < dist[t])) t = j; if (i && dist[t] == 0x3f3f3f3f) return -1; // 存在不连通的情况,返回-1 if (i) res += dist[t]; st[t] = true; for (int j = 1; j <= n; j++) dist[j] = min(dist[j], g[t][j]); } return res; } int main() { cin >> n >> m; memset(g, 0x3f, sizeof g); // 初始化邻接矩阵为无穷大 while (m--) { int a, b, c; cin >> a >> b >> c; g[a][b] = g[b][a] = min(g[a][b], c); } int t = prim(); if (t == -1) cout << "impossible" << endl; // 存在不连通的情况,输出impossible else cout << t << endl; return 0; } ``` 其中,g[i][j]表示节点i和节点j之间的边权,dist[i]表示节点i到当前生成树的最短距离,st[i]表示节点i是否已经加入生成树。Prim算法的核心部分是选择距离最小生成树最近的节点,通过dist数组维护每个节点到当前生成树的最短距离,并使用st数组判断每个节点是否已经加入生成树。

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以下是Prim算法的C++实现: cpp #include <iostream> #include <vector> #include <queue> #include <cstring> using namespace std; const int MAXN = 1001; // 最大点数 const int INF = 0x3f3f3f3f; // 无穷大 struct Edge { int to; // 边的终点 int w; // 边的权值 Edge(int _to, int _w): to(_to), w(_w) {} }; vector<Edge> adj[MAXN]; // 邻接表存图 int dist[MAXN]; // 记录每个点到当前生成树的距离 bool vis[MAXN]; // 标记每个点是否已经加入生成树 int Prim(int s) { memset(dist, INF, sizeof(dist)); // 初始化距离为无穷大 memset(vis, false, sizeof(vis)); // 初始化所有点都未加入生成树 priority_queue, vector >, greater > > pq; // 小根堆,存储 (点到生成树的最短距离, 点的编号) 的二元组 dist[s] = 0; pq.push(make_pair(0, s)); // 将起点加入堆中 int ans = 0; // 记录生成树的总权值 while (!pq.empty()) { int u = pq.top().second; pq.pop(); if (vis[u]) continue; // 如果该点已经加入生成树,则跳过 vis[u] = true; // 将该点加入生成树 ans += dist[u]; // 更新生成树的总权值 for (unsigned int i = 0; i < adj[u].size(); ++i) { int v = adj[u][i].to; int w = adj[u][i].w; if (!vis[v] && w < dist[v]) { dist[v] = w; pq.push(make_pair(dist[v], v)); // 将 v 加入堆中 } } } return ans; } int main() { int n, m; cin >> n >> m; // 输入点数和边数 for (int i = 0; i < m; ++i) { int u, v, w; cin >> u >> v >> w; // 输入一条边的起点、终点和权值 adj[u].push_back(Edge(v, w)); adj[v].push_back(Edge(u, w)); // 无向图 } cout << Prim(1) << endl; // 从第一个点开始生成最小生成树 return 0; } 该算法的时间复杂度为O(mlogn),其中n为点数,m为边数。
Prim算法是一种解决加权无向连通图的最小生成树问题的算法。下面是C++上机实现Prim算法的代码: c++ #include <iostream> #include <vector> #include <queue> #include <climits> using namespace std; const int MAXV = 1000; // 最大顶点数 const int INF = INT_MAX; // 无穷大 vector> adj[MAXV]; // 邻接表存图 bool visited[MAXV]; // 记录顶点是否已加入生成树 int dist[MAXV]; // 记录当前生成树到各顶点的最短距离 int prim(int s, int n) { // s为起点,n为顶点数 for (int i = 0; i < n; i++) { visited[i] = false; dist[i] = INF; } dist[s] = 0; priority_queue, vector>, greater>> pq; // 小根堆 pq.push(make_pair(dist[s], s)); int ans = 0; // 记录最小生成树的权值和 while (!pq.empty()) { int u = pq.top().second; pq.pop(); if (visited[u]) continue; visited[u] = true; ans += dist[u]; for (auto v : adj[u]) { if (!visited[v.first] && v.second < dist[v.first]) { dist[v.first] = v.second; pq.push(make_pair(dist[v.first], v.first)); } } } return ans; } int main() { int n, m; cin >> n >> m; // n为顶点数,m为边数 for (int i = 0; i < m; i++) { int u, v, w; cin >> u >> v >> w; // 输入一条边的两个端点和权值 adj[u].push_back(make_pair(v, w)); adj[v].push_back(make_pair(u, w)); // 无向图 } int ans = prim(0, n); // 从顶点0开始求最小生成树 cout << ans << endl; return 0; } 算法的具体思路是:从一个起点开始,每次找到距离当前最小生成树最近的顶点加入生成树,直到生成树包含所有顶点。在寻找最近顶点时,可以使用小根堆优化时间复杂度。具体实现中,使用邻接表存图,visited数组记录顶点是否已经加入生成树,dist数组记录当前生成树到各顶点的最短距离,优先队列pq记录距离当前最小生成树最近的顶点。
以下是邻接表的Prim算法的实现: #include <iostream> #include <vector> #include <queue> #include <cstring> using namespace std; const int MAXN = 1005; const int INF = 0x3f3f3f3f; struct Edge { int to, weight; Edge(int t, int w) : to(t), weight(w) {} }; vector<Edge> G[MAXN]; // 邻接表 int dist[MAXN]; // 到MST的最短距离 bool vis[MAXN]; // 是否已加入MST int n, m; struct Node { // 用于优先队列中的比较 int u, d; Node(int u, int d) : u(u), d(d) {} bool operator<(const Node &rhs) const { return d > rhs.d; } }; void Prim(int start) { memset(dist, INF, sizeof(dist)); memset(vis, false, sizeof(vis)); dist[start] = 0; priority_queue<Node> pq; pq.push(Node(start, 0)); while (!pq.empty()) { int u = pq.top().u; pq.pop(); if (vis[u]) continue; vis[u] = true; for (int i = 0; i < G[u].size(); i++) { int v = G[u][i].to; int w = G[u][i].weight; if (!vis[v] && w < dist[v]) { dist[v] = w; pq.push(Node(v, dist[v])); } } } } int main() { cin >> n >> m; for (int i = 1; i <= m; i++) { int u, v, w; cin >> u >> v >> w; G[u].push_back(Edge(v, w)); G[v].push_back(Edge(u, w)); } Prim(1); int ans = 0; for (int i = 1; i <= n; i++) { if (dist[i] == INF) { // 无法到达 cout << "No MST!" << endl; return 0; } ans += dist[i]; } cout << "MST weight: " << ans << endl; return 0; } 说明: 1. 首先我们定义了一个邻接表G,其中G[i]表示编号为i的点所连接的所有边。 2. 然后,我们定义了一个距离数组dist,表示每个点到MST的最短距离,初始时全部赋值为INF。 3. vis表示每个点是否已经被加入MST,初始时全部赋值为false。 4. 首先将起点加入MST,然后将起点的所有邻接点加入优先队列中,其中优先队列按照到MST的距离从小到大排序。 5. 从优先队列中取出距离MST最近的点u,并将其加入MST中。 6. 然后,遍历u的所有邻接点v,如果v未被加入MST且u到v的距离比目前v到MST的距离更短,则更新dist[v]的值,并将v加入优先队列。 7. 重复步骤5和6,直到所有点都被加入MST为止。 8. 最后遍历dist数组,如果有点无法到达MST,则说明无法构建MST,输出"No MST!",否则输出MST的总权值。 时间复杂度:$O(m\log n)$,其中$m$为边数,$n$为点数。
以下是使用Prim算法求解给定图的最小生成树的C++代码: c++ #include <iostream> #include <vector> #include <queue> #include using namespace std; const int MAXN = 1000; // 最大顶点数 int n, m; // 顶点数和边数 int g[MAXN][MAXN]; // 图的邻接矩阵表示 int dist[MAXN]; // 存储顶点到当前最小生成树的距离 bool vis[MAXN]; // 标记顶点是否已加入最小生成树 int prim() { int res = 0; // 最小生成树的权值和 fill(dist, dist + n, INT_MAX); dist[0] = 0; for (int i = 0; i < n; i++) { int u = -1; for (int j = 0; j < n; j++) { if (!vis[j] && (u == -1 || dist[j] < dist[u])) { u = j; } } vis[u] = true; if (i != 0 && dist[u] == INT_MAX) { return -1; // 无法构成生成树 } if (i != 0) { res += dist[u]; } for (int v = 0; v < n; v++) { if (!vis[v] && g[u][v] != -1 && g[u][v] < dist[v]) { dist[v] = g[u][v]; } } } return res; } int main() { cin >> n >> m; memset(g, -1, sizeof(g)); for (int i = 0; i < m; i++) { int u, v, w; cin >> u >> v >> w; g[u][v] = g[v][u] = w; } int res = prim(); if (res == -1) { cout << "无法构成生成树" << endl; } else { cout << "最小生成树的权值和为:" << res << endl; } return 0; } 其中,g[u][v] 表示顶点 u 和 v 之间的边的权值,如果 g[u][v] 为 -1,则表示不存在这条边。在代码中,我们使用 dist 数组存储顶点到当前最小生成树的距离,使用 vis 数组标记顶点是否已加入最小生成树。算法的时间复杂度为 $O(n^2)$,其中 $n$ 为顶点数。
普利姆算法(Prim's algorithm)是一种用于生成最小生成树的算法,它的基本思想是从任意一个顶点开始,每次选择一个与当前生成树相邻的且权值最小的边,直到生成一棵包含所有顶点的树,即最小生成树。 以下是 Prim 算法的 C++ 实现: cpp #include <iostream> #include <vector> #include <queue> using namespace std; const int N = 1010; const int INF = 0x3f3f3f3f; struct Edge { int to, cost; Edge(int to, int cost) : to(to), cost(cost) {} }; vector<Edge> G[N]; // 存储图的邻接表 int d[N]; // 存储每个点的最小距离 bool used[N]; // 记录每个点是否被访问过 int prim(int s, int n) { fill(d, d + n + 1, INF); // 初始化所有点的最小距离为 INF fill(used, used + n + 1, false); // 初始化所有点的访问状态为未访问 d[s] = 0; // 起点的最小距离为 0 priority_queue, vector>, greater>> que; que.push(make_pair(0, s)); int res = 0; while (!que.empty()) { pair<int, int> p = que.top(); que.pop(); int v = p.second; if (used[v]) continue; used[v] = true; res += p.first; for (int i = 0; i < G[v].size(); i++) { int to = G[v][i].to; int cost = G[v][i].cost; if (d[to] > cost && !used[to]) { d[to] = cost; que.push(make_pair(d[to], to)); } } } return res; } int main() { int n, m; cin >> n >> m; for (int i = 0; i < m; i++) { int u, v, w; cin >> u >> v >> w; G[u].push_back(Edge(v, w)); G[v].push_back(Edge(u, w)); } int ans = prim(1, n); cout << ans << endl; return 0; } 这个实现基于堆优化的 Dijkstra 算法,时间复杂度为 O(ElogV),其中 E 和 V 分别为边数和点数。
C++中可以使用二维数组来表示邻接矩阵存储的图结构,其中数组的行和列分别表示图中的节点,数组中的值表示节点之间的边的权重。下面是封装的各种算法的介绍: 1. 深度优先搜索算法(DFS):从图的某个节点开始,沿着一条路径一直走到底,直到不能再走为止,然后回溯到前一个节点,继续走其他的路径,直到所有的节点都被访问过。这个算法可以用递归或者栈来实现。 2. 广度优先搜索算法(BFS):从图的某个节点开始,先访问它的所有邻居节点,然后再访问邻居节点的邻居节点,以此类推,直到所有的节点都被访问过。这个算法可以用队列来实现。 3. Prim算法:用于求解最小生成树,从一个节点开始,每次选择与当前节点相邻的权重最小的边所连接的节点,直到所有的节点都被访问过。这个算法可以用堆来实现。 4. Kruskal算法:也用于求解最小生成树,将所有的边按照权重从小到大排序,然后依次加入到生成树中,如果加入的边会形成环,则不加入。这个算法可以用并查集来实现。 5. Dijstra算法:用于求解单源最短路径,从一个节点开始,每次选择与当前节点距离最短的节点,然后更新其他节点到起点的距离,直到所有的节点都被访问过。这个算法可以用堆来实现。 6. Floyd算法:用于求解所有节点之间的最短路径,通过动态规划的方式,依次计算出所有节点之间的最短路径。这个算法的时间复杂度为O(n^3)。 下面是一些相关问题:
以下是Prim算法的C++实现,同样使用了优先队列(堆)来优化算法的时间复杂度: c++ #include <iostream> #include <vector> #include <queue> #include <utility> #include <functional> using namespace std; typedef pair<int, int> PII; // 存储边的权值和终点 const int MAXN = 100; const int INF = 0x3f3f3f3f; int n; // 顶点数 int graph[MAXN][MAXN]; // 邻接矩阵表示的带权无向连通图 vector prim() { // 初始化最小生成树T为空 vector T; // 选取任意起始顶点v0加入T中 vector<bool> visited(n, false); visited[0] = true; // 初始化closest和lowcost数组 vector<int> closest(n); vector<int> lowcost(n); for (int i = 0; i < n; ++i) { closest[i] = 0; lowcost[i] = graph[0][i]; } // 对于起始顶点v0,closest[v0]=v0,lowcost[v0]=0 closest[0] = -1; lowcost[0] = 0; // 定义优先队列,按照lowcost值从小到大排序 priority_queue, greater> pq; for (int i = 1; i < n; ++i) { pq.push(make_pair(lowcost[i], i)); } // 重复执行以下步骤,直到T包含了所有的n个顶点 while (T.size() < n - 1) { // 在V-S中选择lowcost值最小的顶点j int j = pq.top().second; pq.pop(); while (visited[j]) { j = pq.top().second; pq.pop(); } // 将j加入S中,并将连接S和V-S的边(closet[j],j)加入T中 T.push_back(make_pair(closest[j], j)); visited[j] = true; // 对于V-S中的每个顶点v,如果v到j的边的权值比lowcost[v]小,则更新lowcost[v]为v到j的边的权值,同时更新closest[v]为j for (int v = 0; v < n; ++v) { if (graph[j][v] < lowcost[v] && !visited[v]) { lowcost[v] = graph[j][v]; closest[v] = j; pq.push(make_pair(lowcost[v], v)); } } } // 返回最小生成树T return T; } int main() { // 读入带权无向连通图 cin >> n; for (int i = 0; i < n; ++i) { for (int j = 0; j < n; ++j) { cin >> graph[i][j]; if (graph[i][j] == 0) { graph[i][j] = INF; } } } // 计算最小生成树 vector T = prim(); // 输出最小生成树的边集合 for (auto edge : T) { cout << edge.first << " " << edge.second << endl; } return 0; } 其中,graph是邻接矩阵表示的带权无向连通图,T是最小生成树的边集合。
以下是使用Prim算法求解无向连通网最小生成树的C++代码: cpp #include <iostream> #include <vector> #include <queue> using namespace std; const int MAXN = 100; const int INF = 0x3f3f3f3f; int n, start; int G[MAXN][MAXN]; int dist[MAXN]; // 存储当前已选节点到未选节点的最短距离 bool visited[MAXN]; // 标记节点是否已经被选中 struct Edge { int v, w; bool operator<(const Edge& e) const { return w > e.w; // 小根堆,按照边权从小到大排序 } }; vector<Edge> adj[MAXN]; // 存储每个节点的邻接边 void prim() { // 初始化 for (int i = 0; i < n; i++) { dist[i] = INF; visited[i] = false; } dist[start] = 0; // 将起始节点加入已选集合 priority_queue<Edge> pq; pq.push({start, 0}); while (!pq.empty()) { int u = pq.top().v; pq.pop(); if (visited[u]) continue; visited[u] = true; // 更新当前已选节点到未选节点的最短距离 for (auto e : adj[u]) { int v = e.v, w = e.w; if (!visited[v] && w < dist[v]) { dist[v] = w; pq.push({v, w}); } } } } int main() { cin >> n >> start; start--; for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { cin >> G[i][j]; if (G[i][j] > 0) { adj[i].push_back({j, G[i][j]}); adj[j].push_back({i, G[i][j]}); } } } prim(); // 输出结果 int sum = 0; for (int i = 0; i < n; i++) { if (dist[i] == INF) { cout << "No solution." << endl; return 0; } sum += dist[i]; } cout << n << endl; cout << start + 1 << endl; for (int i = 0; i < n; i++) { if (i != start) { cout << start + 1 << " " << i + 1 << " " << dist[i] << endl; } } cout << "The total weight is " << sum << endl; return 0; } 需要注意的是,Prim算法的时间复杂度为O(n^2),但是使用堆优化后可以优化到O(mlogn),其中m为边数。
实验目的: 学习最小生成树的算法,了解Kruskal和Prim算法的实现过程,掌握使用C++实现最小生成树的方法。 实验原理: 最小生成树是指在一个带权连通图中,选择一些边使得这些边的权值之和最小,并且这些边构成一棵树。常用的最小生成树算法有Kruskal算法和Prim算法。 Kruskal算法:按照边权值从小到大的顺序将边加入到生成树中,若加入该边会形成环,则不加入该边,直到生成树中有n-1条边为止。Kruskal算法的时间复杂度为O(ElogE)。 Prim算法:从一个点出发,将与该点相连的边加入到一个优先队列中,每次从队列中选出权值最小的边加入到生成树中,并将新加入的点的边继续加入队列,直到生成树中有n-1条边为止。Prim算法的时间复杂度为O(ElogV)。 实验步骤: 1.读入图的邻接矩阵或邻接表 2.选择Kruskal或Prim算法实现最小生成树 3.输出最小生成树的边集合以及权值之和 C++代码实现: Kruskal算法实现: #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> using namespace std; const int N=100010,M=200010; int h[N],e[M],ne[M],w[M],idx; int p[N]; int n,m; void add(int a,int b,int c) { e[idx]=b,w[idx]=c,ne[idx]=h[a],h[a]=idx++; } int find(int x) { if(p[x]!=x) p[x]=find(p[x]); return p[x]; } struct Edge { int a,b,w; bool operator < (const Edge &t) const { return w<t.w; } }edges[M]; int kruskal() { sort(edges,edges+m); for(int i=1;i<=n;i++) p[i]=i; int res=0,cnt=0; for(int i=0;i<m;i++) { int a=edges[i].a,b=edges[i].b,w=edges[i].w; a=find(a),b=find(b); if(a!=b) { p[a]=b; res+=w; cnt++; if(cnt==n-1) break; } } if(cnt<n-1) return -1; return res; } int main() { scanf("%d%d",&n,&m); for(int i=0;i<m;i++) { int a,b,c; scanf("%d%d%d",&a,&b,&c); edges[i]={a,b,c}; } int t=kruskal(); if(t==-1) puts("impossible"); else printf("%d\n",t); return 0; } Prim算法实现: #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<queue> using namespace std; const int N=100010,M=200010; int h[N],e[M],ne[M],w[M],idx; int dist[N]; bool st[N]; int n,m; void add(int a,int b,int c) { e[idx]=b,w[idx]=c,ne[idx]=h[a],h[a]=idx++; } int prim() { memset(dist,0x3f,sizeof dist); dist[1]=0; priority_queue,vector>,greater>> heap; heap.push({0,1}); int res=0; while(heap.size()) { auto t=heap.top(); heap.pop(); int ver=t.second,distance=t.first; if(st[ver]) continue; st[ver]=true; res+=distance; for(int i=h[ver];~i;i=ne[i]) { int j=e[i]; if(dist[j]>w[i]) { dist[j]=w[i]; heap.push({dist[j],j}); } } } return res; } int main() { memset(h,-1,sizeof h); scanf("%d%d",&n,&m); for(int i=0;i<m;i++) { int a,b,c; scanf("%d%d%d",&a,&b,&c); add(a,b,c),add(b,a,c); } int t=prim(); printf("%d\n",t); return 0; } 实验结论: 本次实验通过Kruskal算法和Prim算法实现了最小生成树的生成,了解了它们的实现过程,并掌握了使用C++实现最小生成树的方法。
labuladong的算法小抄是一本关于算法的笔记,主要用于准备算法面试。作者在准备面试时,参考了许多算法书籍和在线资源,如《数据结构与算法分析》、《剑指offer》、《啊哈算法》、《图解算法》等,以及浙大的数据结构课程视频。然而,由于时间有限,作者认为labuladong的书最适合他。这本书对算法的讲解简洁明了,有很多实用的套路和技巧。作者通过学习这本书,掌握了一些常见算法题的解题方法,对算法也有了更好的理解。labuladong的书使用多种编程语言,如cpp、Python、JAVA,但转为JAVA比较容易,这对作者来说更友好。总的来说,labuladong的算法小抄让作者对算法有了更大的信心,甚至开始享受算法的学习过程。 labuladong的算法小抄主要介绍了两种最小生成树算法,即Prim算法和Kruskal算法。这两种算法都是基于贪心思想,但实现上有一些差异。Prim算法以顶点为单位,与图中的边数无关,适用于稠密图;而Kruskal算法以边为单位,时间复杂度主要取决于边的数量,适用于稀疏图。最小生成树是用来解决无向图连接成本最小的问题。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [labuladong算法小抄中图算法的学习笔记(c++版)](https://blog.csdn.net/m0_57298796/article/details/125646402)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [labuladong算法小结](https://blog.csdn.net/u013598405/article/details/118370761)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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+v:mala2255获取更多论文用于无监督视频对象分割的裴根生1,沈福民2(),姚亚洲1,谢国森1(),唐振民1,唐金辉11南京理工大学,中国yazhou. njust.edu.cn2电子科技大学,中国https://github.com/NUST-Machine-Intelligence-Laboratory/HFAN抽象的。 光流是一个容易构思和宝贵的线索,为推进无监督视频对象分割(UVOS)。以往的方法大多是在UVOS环境下直接提取和融合运动和外观特征来分割目标对象。然而,光流本质上是连续帧中所有像素的瞬时速度,从而使得运动特征与对应帧中的主要对象为了解决上述挑战,我们提出了一个简洁,实用,高效的外观和运动特征对齐架构,被称为层次特征对齐网络(HFAN)。具体而言,HFAN中的关键优点是顺序特征匹配(FAM)模块和特征匹配(FAT)模块,其用于分层地处理表观和运动特征FAM能够分别将外观和运动特征与主要对象语义表�

python的多线程似乎性能提高并不显著?

是的,Python的多线程对于计算密集型任务的性能提升并不显著,这是因为Python解释器中的全局解释器锁(GIL)的存在。GIL是一种机制,它确保在任何时候只有一个线程在执行Python字节码。这意味着,即使有多个线程,它们也不能同时执行Python字节码,从而限制了多线程的性能提升。因此,对于计算密集型任务,使用Python多线程并不会显著提高CPU利用率。 如果你需要处理计算密集型任务,可以考虑使用Python的多进程模块,例如multiprocessing。与多线程不同,多进程可以同时使用多个CPU核心,从而提高CPU利用率和性能。 另外,对于I/O密集型任务,Python的多线程