设G =(V,E)是无向图,s和t是V中的两个顶点.图的每个边都用红色或蓝色着色.我需要找到一种算法,找到s和t之间的路径,其中红色边缘的数量最少.
我想到了以下算法:一种改进的BFS算法
对于每个顶点,我们将使用一个名为"红色级别"的额外字段,它将指示从s到此顶点的路径上的最小红边数.一旦我们发现了一个新的顶点,我们将更新其红色级别字段.如果我们正在尝试探索已经发现的顶点,如果此顶点的红色级别大于当前红色级别,那么我们将从BFS树中删除此顶点并将其作为子节点的子节点插入其中正在探索,等等.所需的路径是在算法运行结束时连接BFS树中的s和t的路径.
我现在正在尝试证明这个算法是正确的,但收效甚微.我也不确定它是否确实是正确的.任何提示/想法？
令 G=(E,V) 为具有非负边成本的有向图。让 s 成为一个顶点。我需要找到一种算法，为每个顶点 v 找到包含 s 和 v 的最短循环。该循环可能多次包含相同的边。
显而易见的解决方案是从 s 运行 Dijkstra，以找到从 s 到每个 v 的最短路径。然后，从每个 v 再次运行 Dijkstra，以找到从 v 到 s 的最短路径。最短周期是两者的结合。
这可行，但需要 O(|V||E| + |V|^2*log|V|)。有更好的解决方案吗？
我有一个包含2列的数据框:一列表示日期,另一列表示当天给出的汇率.有些日子不止一次出现,我想做的是计算那天给出的平均费率,只留下一个条目与该日期和平均费率.像这样的东西:
由此:
dat = data.frame(date = c(10, 10, 20), rate = c(4, 2, 1))
dat
date rate
1 10 4
2 10 2
3 20 1
对此:
date rate
1 10 3
2 20 1
我怎么做？
谢谢!
我有一个100GB的文本文件,大约有50K行,不是相同的长度.
它太大而无法放入内存,因此目前我逐行阅读.这也需要很长时间.有更聪明的方法来读取文件吗？例如,一次读几行？
我有一个数据框,条目从0到5运行,其中0表示缺少条目.我想用每行的平均值重新删除缺少的条目.应仅根据未缺失的值计算平均值.我怎么做？
例如,行:
[1] 1 2 4 0 3
会变成:
[1] 1.0 2.0 4.0 2.5 3.0
我有一个以下格式的字符串:
str = "1:20 2:25 3:0.432 2:-17 10:12"
我想,例如替换开头的所有字符串"2:"来"2:0",从而有:
str = "1:20 2:0 3:0.432 2:0 10:12"
该replace功能不够,因为它会导致
str.replace("2:", "2:0") = "1:20 2:025 3:0.432 2:0-17 10:12"
有没有Python功能？