纽约西纳特拉

欢迎来到纽约西纳特拉！我们将建立一个历史站点，需要创建以下数据库结构：我们有三个模型（以及对应的表）——地标、标题和数字（代表历史人物）。每个地标属于一个数字，而每个数字可以拥有多个地标。标题和数字之间是多对多的关系，因此我们需要一个连接表。我们的客户决定，我们的历史应用程序将重点关注历史人物。通过视图和控制器实现这些功能。我们的应用程序将提供地标的查看页面，用户可以创建新的地标。当用户创建或编辑数字时，他们也可以选择现有的地标和标题，或者创建新的地标和标题与数字相关联。我们的客户对标题不感兴趣，因此不需要构建标题控制器或视图。新的标题将仅在创建或编辑数字时创建。请编写迁移以创建以下表：数字ID、名称。1 - 罗伯特·摩西，2 - 艾尔史密斯。

欢迎来到纽约西纳特拉！为了建立我们的历史站点应用程序，我们需要设计以下数据库结构：我们将创建三个模型及其对应的表格：地标（Landmark）、标题（Title）、图像（Figure）。每个地标属于一个图像，每个图像可以拥有多个地标。标题和数字之间存在多对多的关系，因此我们需要一个连接表。我们的应用程序特别关注历史人物，大部分功能通过图像视图和控制器实现。用户可以查看所有地标的页面，并能够创建新的地标。当用户创建或编辑图像时，他们可以选择已存在的地标和标题，也可以创建新的地标和标题以关联到图像。我们的客户并不关心标题本身，因此我们不需要建立标题控制器或视图。新的标题仅在创建或编辑图像时创建。请使用测试指导您构建控制器和视图。以下是迁移编写的内容，以创建以下表格：数字（ID）、名称。

数据库模型 该项目将为纽约市构建一个历史站点，数据库结构如下： Landmark（地标）： 属于一个 Figure（人物） Figure（人物）： 拥有多个 Landmark（地标） 与 Title（头衔）是多对多关系 Title（头衔） 关系说明 一个地标属于一个人物。 一个人可以关联到多个地标。 人物和头衔之间存在多对多关系，需要一个连接表。 应用功能 该应用的核心是历史人物，主要功能将通过 Figure 视图和控制器实现。应用将包含以下功能： 查看所有地标的页面。 用户可以创建新的地标。 在创建或编辑人物信息时，用户可以： 选择现有的地标和头衔与该人物关联。 创建新的地标和头衔并关联到该人物。 注意： 标题的管理功能优先级较低，无需构建专门的标题控制器或视图。新的标题只能在创建或编辑人物信息时创建。 数据库迁移 以下是创建数据库表的迁移脚本： Figures 表 | 字段 | 类型 || :---- | :------ || ID | 整数型 || 姓名 | 字符串 | 示例数据： | ID | 姓名 || :- | :---------- || 1 | 罗伯特·摩西 || 2 | 艾尔史密 |

欢迎来到纽约西纳特拉！我们正在为纽约市建立一个历史站点。为此，我们需要创建以下数据库结构：您将拥有三个模型（及其对应的表）——地标、标题和数字。一个地标属于一个数字，而一个数字可以有多个地标。标题和数字之间是多对多的关系，因此我们需要一个连接表。我们的客户决定，我们正在构建的历史应用程序应该特别关注历史人物。我们的应用程序的大部分逻辑通过视图和控制器实现。用户将能够查看所有地标，并创建新的地标。在创建或编辑数字时，用户还应该能够选择或创建新的地标以关联到该数字。与此同时，我们的客户对标题并不关心，因此无需构建标题控制器或视图。新标题将仅在创建或编辑数字时生成。请使用测试来指导您构建控制器和视图。编写迁移以创建以下表：数字、ID和名称。

介绍了贝尔特拉米滤波器，它是一种遵循贝尔特拉米流的非线性滤波器。该滤波器基于JJ费尔南德斯和JM（2010年）的研究，用于实时电子断层扫描的三维特征保留降噪。

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)) {""

迪杰斯特拉算法，图论中的经典算法之一，为带权有向图的单源最短路径问题提供解决方案。该算法从给定源点出发，逐步确定到达其余各顶点的最短路径。 迪杰斯特拉算法运作机制 迪杰斯特拉算法采用迭代方式，逐步确定从源点到所有其他顶点的最短路径。每次迭代中，算法选取一个尚未处理的顶点，该顶点距离源点的距离最短，然后更新与该顶点相邻顶点的距离。此过程持续进行，直至所有顶点均被处理完毕。 为实现上述过程，算法通常需要借助距离数组记录源点到各个顶点的最短距离，并利用标记数组记录各个顶点是否已被处理。每次迭代中，算法从距离数组中选取距离最小的未处理顶点，然后更新与其相邻顶点的距离。 迪杰斯特拉算法实现步骤 以下是迪杰斯特拉算法的基本实现步骤： 初始化距离数组和标记数组，将源点到自身的距离设为 0，源点到其他顶点的距离设为无穷大。将源点的标记设为已处理，其他顶点的标记设为未处理。 从距离数组中选择距离源点最短的未处理顶点，将其标记为已处理。 遍历所选顶点的邻接顶点，如果存在更短的路径从源点经由所选顶点到达该邻接顶点，则更新该邻接顶点的距离。 重复步骤 2 和步骤 3，直到所有顶点都被标记为已处理。 迪杰斯特拉算法可应用于各种场景，例如网络路由、交通导航和物流规划等，是一种高效且应用广泛的算法。

使用堆优化迪克斯特拉算法，可以求出加权有向/无向图中指定顶点到所有其他顶点的最短路径。适用于稀疏图且边权为正。 算法基于优先队列（小根堆），记录两个数据：当前顶点到源顶点的距离和当前顶点。它按以下原则更新距离：- 如果距离相同，优先处理任意顶点。- 仅记录以下情况的距离：- 起点到源顶点的距离为 0- 其他顶点到源顶点的最短距离和可直达的边 优先队列的入队和出队时间复杂度为 O(logn)，而入队次数等于边数（有向图）或边数的两倍（无向图）。因此，总时间复杂度为 O(ElogE)，其中 E 为边数。

Matlab开发了一个简单的脚本，可从CDS中引导生存概率和危险率。

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。