深度学习——卷积神经网络实现手写数字识别
2026/1/19 13:14:11
Bellman_ford 算法精讲
bellman ford算法的三部曲：
1. initialization（可以设置n+1点）1到1的距离为0， 1到2， 1到3，。。1到n的距离为∞
2. 进行（v-1）轮松弛(relax the edge) == (对每一条边的操作)
3. 如果大于v轮还在更新，说明这有负权回路 -- 需要使用其他方法
dijkstra（堆优化版）精讲
heap优化的核心思想：不再盲目iterate all nodes, 而是维护一个priorty (heap)，里面只放我们要关注的点
堆顶永远是距离最小的节点，取出他的操作只需O(logN)
Dijkstra三部曲复习：
1. 选源点到哪个节点近且该节点未被访问过
2. 该最近节点被标记为visited
3. 更新非访问节点到源点的距离（update minDist)
复习：图的存储：1. 邻接matrix（太稀疏会浪费space），2. 邻接表（array + linked list) - 适用于稀疏