一般bfs算法都是使用递归
//下面简单的代码
visited[Max];
dfs(_graph g,int vo){
print(vo);
visited[vo]=1
for(int i=0;i<Max;i++){
if(visited[i]==0){
dfs(g,i);
}
}
}
转载于:https://www.cnblogs.com/dick159/p/4900935.html
dfs算法
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mzph.cn/news/491701.shtml
如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！相关文章
美国芯片简史：军方大力扶持下的产物 但一度被日 韩超越
来源：知乎专栏腾讯科技近日发起系列策划，聚焦各个芯片大国的发展历程。第四期：《美国芯片简史》。集成电路是电子信息产业的的基石，电子信息产业对国民经济与社会发展具有重大推动作用。从全球集成电路产业发展历程来看࿰…
PyTorch框架学习八——PyTorch数据读取机制（简述）
PyTorch框架学习八——PyTorch数据读取机制（简述）一、数据二、DataLoader与Dataset1.torch.utils.data.DataLoader2.torch.utils.data.Dataset三、数据读取整体流程琢磨了一段时间，终于对PyTorch的数据读取机制有了一点理解，并自己…
使用feed_dict不一定要用占位符
使用feed_dict一般会伴有占位符，如
x tf.placeholder(tf.float32)
但是没有tf.placeholder也可以使用feed_dict方法，如下面这个例子：
import tensorflow as tfinput1 tf.constant([2], dtypetf.float32)
input2 tf.constant([3], dtype…
报告 | 2019年全球数字化转型现状研究报告
来源：Prophet2019年，战略数字化转型的重要性已经不止于IT领域，而影响着全公司的竞争力。企业的相关预算直线攀升，利益相关方所关注的颠覆性技术数量急剧增加。数字化项目开始由首席高管主导，并由相互协作的跨职能团队管…
Android调用binder实现权限提升-android学习之旅（81）
当进程A权限较低，而B权限较高时，容易产生提权漏洞 fuzz测试的测试路径 First level Interface是服务 Second level Interface是服务中对应的接口 1.首先获取第一层和第二层接口，及服务以及对应服务提供的接口 2.根据以上信息结合参数类型信息…
PyTorch框架学习九——网络模型的构建
PyTorch框架学习九——网络模型的构建一、概述二、nn.Module三、模型容器Container1.nn.Sequential2.nn.ModuleList3.nn.ModuleDict()4.总结笔记二到八主要介绍与数据有关的内容，这次笔记将开始介绍网络模型有关的内容，首先我们不追求网络内部各层的具体…
将张量转换为 int32 类型
tf.to_int32函数：
tf.to_int32(x,nameToInt32
)
函数参数：
x：一个 Tensor 、SparseTensor、list或ndarrayname：操作的名称（可选）。
函数返回值：
tf.to_int32函数返回一个 Tensor 或 SparseT…
中国17种稀土有啥军事用途？没它们，美军技术优势将归零
来源：陶慕剑观察 稀土就是化学元素周期表中镧系元素——镧(La)、铈(Ce)、镨(Pr)、钕(Nd)、钷(Pm)、钐(Sm)、铕(Eu)、钆(Gd)、铽(Tb)、镝(Dy)、钬(Ho)、铒(Er)、铥(Tm)、镱(Yb)、镥(Lu)，再加上钪(Sc)和钇(Y)共17种元素。中国稀土占据着众多的世界第一&…
PyTorch框架学习十——基础网络层（卷积、转置卷积、池化、反池化、线性、激活函数）
PyTorch框架学习十——基础网络层（卷积、转置卷积、池化、反池化、线性、激活函数）一、卷积层二、转置卷积层三、池化层1.最大池化nn.MaxPool2d2.平均池化nn.AvgPool2d四、反池化层最大值反池化nn.MaxUnpool2d五、线性层六、激活函数层1.nn.Sigmoid2.nn.…
一个招标书文件的需求分析
时间：2015年10月20日 地点：二教302 人员：郑成，刘中睿，李琦 内容： 问题：找出民间组织管理系统的利益相关者 讨论过程： 出资人：民政厅，民管局 功能的使用者…
tensor也可以作为索引
在TensorFlow中，tensor也可以作为索引，但只能作为同样为tensor类型变量的索引，不能作为list类型变量的索引如下面的例子：
import tensorflow as tfindex tf.to_int32([0,1,2]) # index是一个tensor
a [[1,2,3], [4,5,6]]
b a…
PyTorch框架学习十一——网络层权值初始化
PyTorch框架学习十一——网络层权值初始化一、均匀分布初始化二、正态分布初始化三、常数初始化四、Xavier 均匀分布初始化五、Xavier正态分布初始化六、kaiming均匀分布初始化前面的笔记介绍了网络模型的搭建，这次将介绍网络层权值的初始化，适当的初始化…
W3C 战败：无权再制定 HTML 和 DOM 标准！
来源：CSDN历史性时刻！——近日，W3C正式宣告战败：HTML和DOM标准制定权将全权移交给浏览器厂商联盟WHATWG。由苹果、Google、微软和Mozilla四大浏览器厂商组成的WHATWG已经与万维网联盟（World Wide Web Consortium&#…
类型转换函数)
tf.cast()类型转换函数
tf.cast(x, dtype, nameNone)
参数
x：输入dtype：转换目标类型name：名称
返回：Tensor
例子：
import tensorflow as tfa [1,0,1,0]
b [1,2,3,4]
c [True, True, False]
d tf.cast(a, dtypebool)
e tf.cast(b, d…
PyTorch框架学习十二——损失函数
PyTorch框架学习十二——损失函数一、损失函数的作用二、18种常见损失函数简述1.L1Loss（MAE）2.MSELoss3.SmoothL1Loss4.交叉熵CrossEntropyLoss5.NLLLoss6.PoissonNLLLoss7.KLDivLoss8.BCELoss9.BCEWithLogitsLoss10.MarginRankingLoss11.HingeEmbedding…
TensorFlow 中三种启动图用法
转自https://blog.csdn.net/lyc_yongcai/article/details/73467480
TensorFlow 中有三种启动图的方法：tf.Session()，tf.InteractivesSession()，tf.train.Supervisor().managed_session()
它们各自的用法如下：
（1&am…
PyTorch框架学习十三——优化器
PyTorch框架学习十三——优化器一、优化器二、Optimizer类1.基本属性2.基本方法三、学习率与动量1.学习率learning rate2.动量、冲量Momentum四、十种常见的优化器（简单罗列）上次笔记简单介绍了一下损失函数的概念以及18种常用的损失函数，这次…