小编Sas*_*ank的帖子

我遇到了这个问题 - 在一个无向图中,每个节点和边都有一个权重.所有权重都是非负的.给定值S,找到具有最小边权重和的连通子图,使得其节点权重之和至少为S.

最明显的解决方案是考虑所有可能的子图的蛮力方法.但时间复杂度是指数级的.有没有更好的算法呢？我的直觉是我们可以将节点权重转换为边权重,然后应用生成树算法.但我无法清楚地解决它.如何解决这个问题呢？

编辑:看起来我对子图的描述不够清楚.选定的子图必须是单个连接的组件.我希望现在很清楚.

我想在windows中安装mlpack,我在github上找到了appveyor.yml脚本.而不是手动跟踪和执行每个步骤,有没有办法在我的笔记本电脑中运行此脚本？比如,类似于bat文件的东西？

我有一个Java类A.一个构造函数调用几个方法m1,m2.

class A{

    public A(){
        m1(); 
        m2();
    ...... }

    public void m1(){...};
    public void m2(){...};
}

如何为这些方法编写测试？我通常把它们写成

class TestClass{

static A a = null;

public TestClass(){
    a = new A();
}

@Test
public testm1(){
   A.m1();
   //Some logic
}

但是,这些函数在构造函数本身中调用.看起来我正在执行两次方法来检查,如果方法写得不正确,构造函数本身就会失败.测试它的正确方法是什么？

我正在尝试设计一个类似于camscanner的应用程序.为此,我必须拍摄一张图片然后找到该文件.我从这里描述的代码开始 - http://opencvpython.blogspot.in/2012/06/sudoku-solver-part-2.html

我发现轮廓和最大面积的矩形轮廓应该是必需的文件.对于每个轮廓,我发现一个近似封闭的PolyDP.在所有大小为4的polyDP中,具有最大面积的polyDP应该是所需的文档.但是,这种方法不起作用.

该过程的输入图像是这样的

我尝试用最大面积打印轮廓,这导致了这个(轮廓里面的字母'C')

码:

img = cv2.imread('bounce.jpeg')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.GaussianBlur(gray,(5,5),0) 
thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray,255,1,1,11,2)
_, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

def biggestRectangle(contours):
    biggest = None
    max_area = 0
    indexReturn = -1
    for index in range(len(contours)):
            i = contours[index]
            area = cv2.contourArea(i)
            if area > 100:
                    peri = cv2.arcLength(i,True)
                    approx = cv2.approxPolyDP(i,0.1*peri,True)
                    if area > max_area: #and len(approx)==4:
                            biggest = approx
                            max_area = area
                            indexReturn = index
    return indexReturn

indexReturn = biggestRectangle(contours)
cv2.imwrite('hola.png',cv2.drawContours(img, contours, indexReturn, …

我有2个数据框。第一个数据帧具有数字作为索引。第二个数据帧具有日期时间作为索引。切片运算符（:)在这些数据帧上的行为不同。

情况1

>>> df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3]}, index=[0,1,2])
>>> df
   A
0  1
1  2
2  3
>>> df [0:2]
   A
0  1
1  2

情况二

>>> a = dt.datetime(2000,1,1)
>>> b = dt.datetime(2000,1,2)
>>> c = dt.datetime(2000,1,3)
>>> df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3]}, index = [a,b,c])
>>> df
            A
2000-01-01  1
2000-01-02  2
2000-01-03  3
>>> df[a:b]
            A
2000-01-01  1
2000-01-02  2

为什么在情况1中排除了最后一行，而在情况2中却排除了呢？

我正在尝试将我的办公室代码从C++迁移到C++ 11,我们大量使用STLPorts.

有一个编译器宏(http://www.stlport.org/doc/configure.html) - _STLP_LONG_LONG,它在我们的代码中使用,在C++中工作正常.

但是,在C++ 11中,没有定义.

#if defined (_STLP_LONG_LONG)
// Doesn't come here

我怎样才能解决这个问题？我尝试在互联网上搜索,但资源非常有限.

编辑:这是代码

# if defined (_STLP_MSVC) || defined (__BORLANDC__) || defined (__ICL)
# define ULL(x) x##Ui64
typedef unsigned _STLP_LONG_LONG uint64;
# elif defined (_STLP_LONG_LONG) /// <---- Here
typedef unsigned _STLP_LONG_LONG uint64;
# define ULL(x) x##ULL
# elif defined(__MRC__) || defined(__SC__)              //*TY 02/25/2000 - added support for MPW compilers
# include "uint64.h"            //*TY 03/25/2000 - added 64bit math type definition
# else
#  error "there …