划分算法由两个指针来完成,这两个指针分别指向数组的两头,左指针leftPtr向右移动而右指针rightPtr向左移动,实际上leftPtr和rightPtr初始化时是在左右边的各减一位的位置,这是因为它开始算法前它们都要分别的加一和减一。 当leftPtr遇到比特定值小的值时它继续右移,因为这个数据项的位置已经在数组的小于特定值得一...
社区划分的研究迄今已有很长历史,学者们已研究出多种划分算法,如GN分裂算法[2],Newman快速算法[3]、基于Laplace矩阵的谱平分算法[4]、Kernighan-Lin算法[5]等。这些算法有一共性:用模块度量Q[6]作为算法终止条件,同时也作为衡量社区划分好坏的标准。 受Q值启发,衡量标准也可从社区内部连接强度与社区之间连接强度的...
泛型算法(十八)之划分算法 1、nth_element(RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator nth, RandomAccessIterator last):对序列重排,使得指定的位置出现的元素就是有序情况下应该在该位置出现的那个元素,且在指定位置之前的元素都小于指定位置元素,在指定位置之后的元素都大于指定位置元素。 std::vector<int> c ...
2. 分治法,分治法是一种常见的区域划分算法,它将原始空间划分为若干个子空间,然后在每个子空间上递归地应用相同的算法,最后将结果合并起来。这种算法常用于解决规模较大的问题,比如快速傅里叶变换等。 3. K均值算法,K均值算法是一种聚类算法,它将空间中的点划分为K个簇,使得每个点都属于离它最近的簇。这种算法...
围绕中心点划分 Partitioning Around Medoid(PAM)聚类算法的基本思想为选用簇中位置最中心的对象,试图对n个对象给出k个划分;代表对象也被称为是中心点,其他对象则被称为非代表对象;最初随机选择k个对象作为中心点,该算法反复地用非代表对象来代替代表对象,试图找出更好的中心点,以改进聚类的质量;在每次迭代中,所有...
2、k-means的算法原理,属于划分法,就是不断的把样本划分到相关的类别里面去之后,再去计算合理不合理,是不是有更合理的划法,如果有,就重新划分,一直迭代,所以性能比较惨。 3、原理特简单、方法特容易(实现)、结果特容易解释、用起来特省事(四特XX韵请联系我给广告费)——所以特多人用(我就特别喜欢用来k-mean...
那它里面的划分算法就像是一个指挥家,把数组里的元素分成两部分。想象一下,我们有一群小朋友站成一排(这一排小朋友就像是数组里的元素),划分算法这个指挥家过来了,然后把小朋友们分成了两组,一组是比某个小朋友(这个小朋友就像是一个基准元素)矮的,另一组是比这个小朋友高的。 比如说,我们有数组[5, 3, ...
一、问题描述 二、方法一:逐个比较元素,序列整体移动 三、方法二:元素交换 四、测试 一、问题描述 提供序列A[p...r],要求以A[r]为分界值,将原序列分两部分; 其中A[p...q-1]中元素值小于分界值,A[q+1...r]中的元素值大于分界值; 返回新序列中的分界值下标q ...
这是一个图的划分问题，可以用图划分算法来解决。下面是一种可能的解决方案：1. 初始化k个部分，每个...