堆优化迪克斯特拉算法详解与 C++ 实现

public static HashMap dijkstra(Node from) {\tHashMap distanceMap = new HashMap<>();\tdistanceMap.put(from, 0);\tHashSet selectedNodes = new HashSet<>();\tNode minNode = getMinDistanceAndUnselectedNode(distanceMap, selectedNodes);\twhile (minNode != null) {\t\t// 选定最小距离节点 minNode 进行跳转点\t\tint distance = distanceMap.get(minNode);\t\tfor (Edge edge : minNode.edges) {\t\t\tNode toNode = edge.to;\t\t\tif (!distanceMap.containsKey(toNode)) {""

使用C++语言将《算法导论》中的算法实现，可以帮助读者更好地理解算法原理，并将其应用于实际问题中。

这份 C++ 源代码展示了如何使用 Apriori 算法生成频繁项集。代码包含数据结构的定义、算法的具体步骤以及示例用法。

Apriori数据挖掘算法是一种经典的关联规则学习方法，专用于发现大数据集中的频繁项集和强规则。在商业智能、市场分析和医学诊断等领域有广泛应用。C++作为高效的编程语言，提供了优秀的内存管理和丰富的库支持，是实现这一算法的理想选择。深入探讨了Apriori算法的核心原理及其在C++中的实现方式。

运用 C++ 实现梯度下降算法，为机器学习项目提供解决方案。

通过C++编程语言实现了数据挖掘中的K最邻近算法。

数据挖掘入门程序中candidate_elimination算法使用C++语言实现。

2018 年中兴迪杰斯特拉算法挑战赛受到美国制裁的影响被迫终止，官网也已关闭。该比赛的任务是在给定网格中填充 1000 条链路，每条链路有三种选择，目标是在一分钟内尽可能降低网格的最大链路利用率。 一种优化方案是从第一条链路开始，每次选择使得当前网格最大链路带宽利用率最小的链路，直到填充完所有链路。该方案得到的利用率约为 40。在此基础上，可以采用模拟退火算法进行优化，每次退火改变一条链路的选择，替换为另外两种选择之一。由于每次只改变一条链路，因此只需计算一次网格利用率，大幅减少了计算量，在相同时间内可以进行更多次的退火操作。通过调整模拟退火参数，最终可以将网格最大链路带宽利用率降低到 37.19 左右，在一分钟内逼近了工具测试得到的 37.08 左右的最优解。

给定一个长度为n的数组nums，它包含n+1个从nums[0]开始的子数组。索引范围是[0,i)，其中i的范围是[0,n]。preSum[i]记录了子数组[0,i)的总和。例如，如果nums = {1,2,3,4}，那么preSum = {0,1,3,6,10}。利用preSum，可以高效计算任何nums的子数组和。子数组[i,j)的总和等于preSum[j]减去preSum[i]。当i等于j时，子数组的总和为0。如果i大于j，则表示子数组非法，需要进行排除。