介绍 Python 友好易读的语法突出了其处理多维数据的能力。通过其函数和方法简化数据操作任务，提高了效率。Python 对矩阵的依赖源于它们在数学计算和数据分析中的广泛应用。包含错误或虚假数据的矩阵需要纠正。本文讨论了使用 Python 从矩阵中删除虚假行的各种技术。首先，让我们探索矩阵的定义，以建立基础。从矩阵中删除虚假行 定义 矩阵采用各种形式和度量，仍然是数学中不可或缺的一部分…… 阅读更多

最近，基于图的表示在模拟现实世界数据方面获得了极大的普及。团是图论中的一个关键问题，用于解决许多数学问题和创建图。团在计算机科学领域得到了广泛的研究，团问题评估图中是否存在具有特定大小的团是 NP 完全的。然而，尽管存在所有复杂性，但人们一直在研究几种查找团的技术。什么是团？在所有无向图 G = (N, E) 中，团是一个“节点子集”，因此所有成对的不同节点都是…… 阅读更多

什么是 DevDocs？DevDocs 是一种工具，包含软件开发人员可以使用的不同编程语言的文档。他们不必导航到不同的网站，因为所有文档都将在此单个网站上提供。该应用程序还具有移动版本以及更多功能，例如键盘快捷键、深色主题等。有一个搜索栏可用于搜索所需信息。为什么选择 DevDocs 替代方案？该平台没有任何缺点。如何选择 DevDocs 替代方案？访问该平台以访问不同技术的文档。用户…… 阅读更多

图是如何工作的？一组相互连接的事物被称为图。它们可以代表任何事物，从仅仅基于数学概念，到现实生活中的对象、事件和事件。例如，一个图表示一个具有家庭联系的个人列表。同样，一个大都市区域网络通过道路连接在一起。通常，我们将网络的元素描述为节点或顶点，而它们之间的链接则被称为边或弧。图 1 - 带有节点和边的图的可视化表示 无权图：什么是…… 阅读更多

即使有无限的时间，算法也无法解决所有计算机问题。NP 完全问题的答案仍然未知。值得注意的是，如果能够在多项式时间内解答单个 NP 完全问题，那么所有其他问题也可以得到解决。稠密子图 稠密子图是指在图论和计算机科学中，每个顶点都有许多边的子图。团 团构成图的一个子集，其中每个顶点都连接到其他每个顶点，使“子图”成为一个完全图。“最大团问题”旨在找到…… 阅读更多

没有“NP 完全”问题的解决方案。到目前为止，还没有为任何 NP 完全问题开发出多项式时间方法，也没有人证明不存在这样的方法。关于 NP 完全问题有一个有趣的事实：如果一个问题能够在多项式时间内得到解决，那么所有问题都能够得到解决。在这篇文章中，我们将证明一个包含独立集和团的问题是 NP 完全的。团 团是指图的“子图”，其中每个节点都相互连接，这意味着该子集是一个完全图。NP 类 NP 类中的 NP…… 阅读更多

旅行商问题是人工智能和运筹学中的一个热门话题。自从它第一次被提出以来，已经发表了大量的论文，提供了解决这个问题的各种方法。此外，相关的从业人员提出了一系列新的公式，试图扩大基本 TSP 的应用。旅行商问题：定义 正式定义，旅行商问题 (TSP) 如下 - 当提供一组城市和每个城市之间的距离时，发现覆盖每个城市“恰好一次并返回到初始城市”的最短路径。更多关于这个问题…… 阅读更多

即使有无限的时间，也有一些计算问题是算法无法解决的。NP 完全问题是指其解法未知的问题。有趣的是，如果一个 NP 完全问题可以在多项式时间内解决，那么随后所有其他问题都可以解决。在本研究中，我们将定义稀疏图，讨论几个复杂性类、独立集，并证明稀疏图是 NP 完全的。什么是稀疏图？稀疏图是指边数有限的图。在这种情况下，边的总数远小于可能的总数或最大可能数…… 阅读更多

图着色是图论中图标记的一个子集。使用颜色的原因源于地图上国家的着色，其中每个面都着色。图着色有几个现实世界的应用，以及理论问题。除了传统形式的问题外，还可以对图、赋予颜色方式甚至颜色本身施加其他约束。它甚至以著名的数字谜题数独的形式获得了广泛的吸引力。图着色仍然是一个活跃的研究领域。什么是顶点着色？颜色的分配或…… 阅读更多

寻路算法基于图搜索技术，研究节点间的路径，从一个节点开始，通过连接逐步前进，直到达到目标。在这篇文章中，我们将讨论加权图以及如何在有向加权图中计算从源节点到目标节点的单调最短路径。什么是加权图？加权图将图与权重函数结合起来。也就是说，它为每条边分配一个整数权重。图的边权重有多种用途——网络连接延迟、道路网络距离、社交网络交互强度……阅读更多