从图的带权邻接矩阵A=[a(i,j)]n×n开始，递归地进行n次更新，即由矩阵D(0)=A，按一个公式，构造出矩阵D(1)；
又用同样地公式由D(1)构造出D(2)；
……；
最后又用同样的公式由D(n-1)构造出矩阵D(n)。
矩阵D(n)的i行j列元素便是i号顶点到j号顶点的最短路径长度，称D(n)为图的距离矩阵，同时还可引入一个后继节点矩阵path来记录两点间的最短路径。
采用的是松弛技术，对在i和j之间的所有其他点进行一次松弛。
所以时间复杂度为O(n^3);
又用同样地公式由D(1)构造出D(2)；
……；
最后又用同样的公式由D(n-1)构造出矩阵D(n)。
矩阵D(n)的i行j列元素便是i号顶点到j号顶点的最短路径长度，称D(n)为图的距离矩阵，同时还可引入一个后继节点矩阵path来记录两点间的最短路径。
采用的是松弛技术，对在i和j之间的所有其他点进行一次松弛。
所以时间复杂度为O(n^3);
2023/8/18 23:24:48
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问题描述：设计一个校园导游咨询程序，为来访的客人提供各种信息查询服务。
a.设校园平面图，所含景点不少于十个。
以图中各顶点表示校内各景点，存放景点名称，代号，简介等信息；
以边表示路径，存放路径长度等相关信息b.为来访客人提供图中任意景点相关信息的查询c.为来访客人提供图中任意景点的问路查询，即查询任意两个景点之间的一条最短的路径涉及的知识点：单源最短路径和2点间最短路径，即Dijkstra算法与Floyd算法
a.设校园平面图，所含景点不少于十个。
以图中各顶点表示校内各景点，存放景点名称，代号，简介等信息；
以边表示路径，存放路径长度等相关信息b.为来访客人提供图中任意景点相关信息的查询c.为来访客人提供图中任意景点的问路查询，即查询任意两个景点之间的一条最短的路径涉及的知识点：单源最短路径和2点间最短路径，即Dijkstra算法与Floyd算法
2023/8/16 5:31:55
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%%求复杂网络中两节点的距离以及平均路径长度%%求解算法：首先利用Floyd算法求解出任意两节点的距离，再求距离的平均值得平均路径长度%A————————网络图的邻接矩阵%D————————返回值：网络图的距离矩阵%aver_D———————返回值：网络图的平均路径长度
2023/6/8 6:48:36
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封装DFS、BFS算法、Prim算法、Kruskal算法、Dijstra算法、Floyd算法上机作业：定义付与毗邻矩阵存储的图结构
2023/5/2 14:08:45
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字符串处置上：lcs(最长人民子序列)，kmp（字符串匹配算法），繁杂题方案脑子+评释，类的配置，数据封装，多重嵌套解法。
图论算法上（目前涌现过的）：配置高效的毗邻表，dfs是底子，bfs（最优/短下场且各边权值为1），djs+Floyd（最短路途下场），欧拉通路/回路分辨，树的直径下场，tarjan（强联通份量下场），并查集（分辨能否连通），prim+kruskal（最小天生树下场），拓扑排序、动态方案底子没若何样涌现过。
图论算法上（目前涌现过的）：配置高效的毗邻表，dfs是底子，bfs（最优/短下场且各边权值为1），djs+Floyd（最短路途下场），欧拉通路/回路分辨，树的直径下场，tarjan（强联通份量下场），并查集（分辨能否连通），prim+kruskal（最小天生树下场），拓扑排序、动态方案底子没若何样涌现过。
2023/4/28 13:30:51
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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