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07 2020 档案

摘要:343. 整数拆分 题解: 动态规划, 对于 n 来说,当第一个被拆的数为 i 时, 他能够被拆成 i * (n-i) (i=1 ... n-1) , 也能够拆成更多的数。 即 dp[n] = max(i*(n-i) , i*dp[n-i]) i=1,...n-1 ,记忆化搜索即可。 class S 阅读全文
posted @ 2020-07-30 10:32 樱花庄的龙之介大人 阅读(203) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:43. 字符串相乘 题解: 模拟大数相乘, 从最后一位开始往前枚举,A[i] * B[j] 最后的结果应该位于结果数组 C[i+j+1] 位,进位结果会保存在第C[i+j]位,所以需要从后往前递推。如果当前C[i+j+1]>=10了,要对进位进行处理。 class Solution { public 阅读全文
posted @ 2020-07-29 19:56 樱花庄的龙之介大人 阅读(150) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:DGL采用attention的方式为节点加权。 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from dgl import DGLGraph from dgl.data import citation_grap 阅读全文
posted @ 2020-07-28 16:01 樱花庄的龙之介大人 阅读(4773) 评论(0) 推荐(2) 编辑
摘要:329. 矩阵中的最长递增路径 题解: 记忆化搜索,dp[i][j]代表以(i,j)结点为起点的最长递增路径。记忆化搜索即可。 class Solution { public: int dp[1000][1000]; int dir[4][2] = {1,0,0,1,-1,0,0,-1}; int 阅读全文
posted @ 2020-07-26 17:54 樱花庄的龙之介大人 阅读(185) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:857. 雇佣 K 名工人的最低成本 题解: 对于每一个工人i,其薪质比为wage[i] / quality[i], 则对其余工人j,应该支付price[j] = wage[i] / quality[i] * quality[j], 而每一个工人都需要price[j]>=wage[j], 即 wag 阅读全文
posted @ 2020-07-25 12:02 樱花庄的龙之介大人 阅读(278) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:GCN可以认为由两步组成: 对于每个节点 u 1)汇总邻居的表示hv 产生中间表示 ˆhu 2) 使用Wu线性投影 ˆhv, 再经过非线性变换 f , 即 hu=f(Wuˆhu) 首先定义message函数和reduce函数。 阅读全文
posted @ 2020-07-24 11:17 樱花庄的龙之介大人 阅读(1217) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:使用dgl.heterograph()构建异质图,其参数是一个字典,key是一个三元组(srctype , edgetype, dsttype), 这个三元组被称为规范边类型( canonical edge types)。value 是一堆源数组和目标数组。节点是从零开始的整数ID, 不同类型的节点 阅读全文
posted @ 2020-07-23 15:29 樱花庄的龙之介大人 阅读(5516) 评论(2) 推荐(1) 编辑
摘要:本节中我们将使用DGL批处理多个大小和形状可变的图形。 使用包含如下8种类型图的数据集。 from dgl.data import MiniGCDataset import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx dataset = MiniGC 阅读全文
posted @ 2020-07-22 18:50 樱花庄的龙之介大人 阅读(2957) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:在本节中,我们将不同级别的消息传递API与PageRank一起使用。 在DGL中,消息传递和功能转换是用户定义的函数(UDF)。 PageRank 算法: 在PageRank的每次迭代中,每个节点(网页)首先将其PageRank值均匀地分散到其下游节点。 每个节点的新PageRank值是通过汇总从其 阅读全文
posted @ 2020-07-22 16:49 樱花庄的龙之介大人 阅读(1725) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:有许多方法可以构造DGLGraph。文档中建议使用的方法有四种,分别如下: ① 使用两个数组,分别存储源节点和目标节点对象 (数组类型可以是numpy 也可以是 tensor)。 ② scipy 中的稀疏矩阵(),表示要构造的图的邻接矩阵。 ③ networkx 的图对象(DGLGraph 和 ne 阅读全文
posted @ 2020-07-22 15:19 樱花庄的龙之介大人 阅读(7421) 评论(5) 推荐(2) 编辑
摘要:使用没有节点特征的图来跑DGL (输入特征为节点编号的embedding) 安装DGL : pip install dgl 所需要的包 import dgl import numpy as np import networkx as nx import matplotlib.pyplot as pl 阅读全文
posted @ 2020-07-22 12:02 樱花庄的龙之介大人 阅读(2841) 评论(0) 推荐(4) 编辑
摘要:407. 接雨水 II 题解: 维护一个小根堆,从外向内进行遍历。 class Solution { public: struct cell{ int x, y, h; bool operator < (const cell & rs)const{ return h > rs.h; } }; boo 阅读全文
posted @ 2020-07-20 21:38 樱花庄的龙之介大人 阅读(150) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:312. 戳气球 题解: 动态规划,区间DP, dp[i][j] 代表戳破 (i,j)这段气球所能获得的最大价值 (开区间)。 状态转移方程 dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i][k]+dp[k][j]+nums[i]*nums[k]*nums[j]),此时 k 是最后一个戳 阅读全文
posted @ 2020-07-19 16:08 樱花庄的龙之介大人 阅读(166) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:948. 令牌放置 题解: 贪心算法:tokens从小到大排序, 如果现在手里面的能量还大于最小的token,我们就将其换成分数(这样做怎么都不会亏,因为我们可以用分数去换更大的);否则如果我们手里还有分数,我们就去换最大的token。 class Solution { public: bool v 阅读全文
posted @ 2020-07-18 20:54 樱花庄的龙之介大人 阅读(181) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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