最小全域木（クラスカル法とUnionFind） - アルゴリズム講習会
最小全域木（クラスカル法とUnionFind） 今回は無向グラフの最小全域木について説明します。 最小全域木を用いる問題はICPCでもたまに出題されます（今年のアジア地区予選東京大会F問題とか）。 最小全域木とは 無向連結グラフの全域木は、グラフが連結であるという条件を保ったまま辺を消去して得られる木のことです。 最小全域木は、全域木を構成する辺のコストの総和が最小となるもののことを指します。 最小全域木問題は、与えられたグラフの最小全域木またはそのコストを求める問題です。 次の図は最小全域木の例です。赤い辺が最小全域木を構成します。 赤い辺以外を消去するとグラフは全域木になり、また少し考えるとこれよりコストの和が小さい全域木が存在しないことがわかります。 最小全域木問題の解法 最小全域木は グラフの辺を、 コストが小さい順に、 閉路を作らないように採用していく という貪欲法で求められます
最小全域木問題(クラスカル法とプリム法) - ぬいぐるみライフ？
最小全域木問題を解くためのアルゴリズム「クラスカル法」と「プリム法」を使ってみた． 最小全域木について クラスカル法 プリム法 PKUの問題 クラスカル法による解答 プリム法による解答 メモリ使用量と実行時間の比較 最小全域木について まず，全域木(Spanning tree)とは連結グラフの全ての頂点とそのグラフを構成する辺の一部分のみで構成される木のこと．つまり，連結グラフから適当な辺を取り除いていき，閉路をもたない木の形にしたものが全域木となる．ここで，グラフの各辺に重みがある場合，重みの総和が最小になるように辺を選んで作った全域木のことを最小全域木(Minimum spanning tree)という． 最小全域木を求めるアルゴリズムとしては以下の二つが有名である． クラスカル法 (Kruskal's algorithm) プリム法 (Prim's algorithm) いずれも貪欲
word2vec のオプション一覧 - Qiita
Options: Parameters for training: -train <file> Use text data from <file> to train the model -output <file> Use <file> to save the resulting word vectors / word clusters -size <int> Set size of word vectors; default is 100 -window <int> Set max skip length between words; default is 5 -sample <float> Set threshold for occurrence of words. Those that appear with higher frequency in the training data
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最短経路問題 & 最小全域木
