弗洛伊德算法(自动生成图)

弗洛伊德算法(自动生成图)
弗洛伊德算法(自动生成图)

#include

#include

#include

#include

#include

clock_t start,finish;

long double duration;

#define MAX_NAME 5 // 顶点字符串的最大长度+1

#define MAX_INFO 20 // 相关信息字符串的最大长度+1

#define INFINITY INT_MAX // 用整型最大值代替∞

#define MAX_VERTEX_NUM 100 // 最大顶点个数

typedef char V ertexType[MAX_NAME]; // 顶点数据类型及长度

typedef enum{DG, DN, AG, AN} GraphKind; // {有向图,有向网,无向图,无向网}

// 邻接矩阵的数据结构

typedef struct

{

int adj; // 顶点关系类型。对无权图,用1(是)或0(否)表示相邻否;

// 对带权图,则为权值类型

}ArcCell, AdjMatrix[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM];

// 图的数据结构

typedef struct

{

AdjMatrix arcs; // 邻接矩阵

int vexnum, // 图的当前顶点数

arcnum; // 图的当前弧数

GraphKind kind; // 图的种类标志

} MGraph;

typedef int PathMatrix[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM];

typedef int DistancMatrix[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM];

// 采用数组(邻接矩阵)表示法,构造有向网G。

//int CreateDN(MGraph *G,FILE *F,FILE *IN)

int CreateDN(MGraph *G,FILE *F)

{

int i,j,k,w,t,m[100];

int n=0;

printf("请输入有向网G的顶点数:"

" \n");

scanf("%d%*c", &(*G).vexnum);

fprintf(F,"%ld\t ",(*G).vexnum);

// fprintf(F,"边数:%ld\t ",(*G).arcnum);

for(i=0;i<(*G).vexnum;++i) // 初始化邻接矩阵

for(j=0;j<(*G).vexnum;++j)

{

if(i==j) (*G).arcs[i][j].adj=0;

else

(*G).arcs[i][j].adj=INFINITY; // 网,边的权值初始化为无穷大}

//自动生成邻接矩阵

for(i=0;i<(*G).vexnum;i++)

{

printf("请输入第%d个数需要产生的边的个数(小于%d):\n",i,(*G).vexnum-2);

scanf("%d",&t);

for(j=0; j < t; ++j)

{

int x=0;

m[j]=int(rand()%(*G).vexnum);

while(x

x=x+1;

if((i!=m[j])&&x==j) //没有找到同样的数或i!=j

{

(*G).arcs[i][m[j]].adj=int(rand()%(100-1))+1;

printf("(*G).arcs[i][m[j]].adj:%d\n",(*G).arcs[i][m[j]].adj);

}

else j=j-1;

}

}

/*

for(k=0;k<((*G).vexnum*(*G).vexnum);++k)

{

i = k/(*G).vexnum;

j = k%(*G).vexnum;

fscanf(IN,"%d",&w);

if(w!=0&&w!=-1) n=n+1;

(*G).arcs[i][j].adj=w; // 有向网,弧的权值为w

if((*G).arcs[i][j].adj==-1)

{

(*G).arcs[i][j].adj=INFINITY;

}

}

(*G).arcnum=n;

printf("n:%d\n",n);

printf("(*G).arcnum:%d\n",(*G).arcnum); */

printf("初始邻接矩阵:\n");

for(i=0;i<(*G).vexnum;i++)

{

for(j=0;j<(*G).vexnum;j++)

printf("%d ",(*G).arcs[i][j].adj);

printf("\n");

}

(*G).kind=DN; //有向网的种类标志

return 1;

}

long double ShortestPath_FLOYD(MGraph G,FILE *F)

{

duration=0;

start=clock();

int i,j,k;

for(k=0;k

{

for(i=0;i

{

for(j=0;j

{

if((G.arcs[i][k].adj)+(G.arcs[k][j].adj)>0)

{

if((G.arcs[i][k].adj)+(G.arcs[k][j].adj)<(G.arcs[i][j].adj))

G.arcs[i][j].adj = G.arcs[i][k].adj+G.arcs[k][j].adj;

}

}

}

/* printf("第%d次邻接矩阵:\n",k);

for(i=0;i

{

for(j=0;j

printf("%d ",G.arcs[i][j].adj);

printf("\n");

} */

}

finish=clock();

duration=(double)(finish - start)/CLOCKS_PER_SEC;

printf("zuizhong矩阵:\n");

for(i=0;i

{

for(j=0;j

printf("%6d ",G.arcs[i][j].adj);

printf("\n");

}

for(i=0;i

for(j=0;j

printf("%d到%d的最短距离为%d\n",i,j,G.arcs[i][j].adj);

return duration;

}

int main()

{

MGraph g;

int i,j;

FILE *f,*out;

char file[10],file2[10];

/*

printf("输入要读入的文件名:\n");

scanf("%s",file2);

if((out=fopen(file2,"r"))==NULL){

printf("can not open the read file2!\n");

exit(0);

} */

printf("输入要生成的文件名:\n");

scanf("%s",file);

if((f=fopen(file,"w"))==NULL){

printf("can not open the file!\n");

exit(0);

}

CreateDN(&g,f);

printf("初始邻接矩阵:\n");

for(i=0;i

{

for(j=0;j

printf("%11d",g.arcs[i][j].adj);

printf("\n");

}

printf("------\n");

fprintf(f,"\t%f\n",ShortestPath_FLOYD(g,f));

return 0;

}

迪杰斯特拉算法和Floyd算法实现无向图的最短路径的计算和求解

摘要 本次课程设计主要核心为利用迪杰斯特拉算法和Floyd算法实现无向图的最短路径的计算和求解。要求理解算法的具体实现流程、学会正确使用该算法求解实际问题。本次课程设计具体内容是:通过对两个算法的理解与应用来比较两个算法的优缺点。本程序要求结合最短路算法以及相应的数据结构的定义和使用,实现一个最短路径算法的简单应用。本课程设计是对书本知识的简单应用,以此培养大家用书本知识解决实际问题的能力;培养实际工作所需要的动手能力;培养以科学理论和工程上能力的技术,规范地开发大型、复杂、高质量的应用软件和系统软件。 关键字:迪杰斯特拉算法,Floyd算法,最短路径,算法设计,数据结构

目录 摘要 --------------------------------------------------------------- 1 一、Dijkstra算法--------------------------------------------------- 3 1.1定义概览 ---------------------------------------------------- 3 1.2算法描述 ---------------------------------------------------- 3 1.2.1算法思想:--------------------------------------------- 3 1.1.2算法步骤----------------------------------------------- 3 1.3算法代码实现 ------------------------------------------------ 4 1.4算法实例 ---------------------------------------------------- 5 二、Floyd算法------------------------------------------------------ 7 2.1定义概览 ---------------------------------------------------- 7 2.2算法描述 ---------------------------------------------------- 7 2.2.1算法思想原理------------------------------------------- 7 2.3算法代码实现 ----------------------------------------------- 10 三、结论 ---------------------------------------------------------- 11 四、参考文献 ------------------------------------------------------ 12

浅析弗洛伊德人格理论

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/981568493.html, 浅析弗洛伊德人格理论 作者:李敏 来源:《青年与社会》2019年第24期 摘要:弗洛伊德是精神分析学派的创始人,他的人格理论是精神分析理论的核心。弗洛 伊德人格理论中有三结构:本我、自我和超我。如果这三重人格结构失调,或者被外界力量所破坏,就会使人产生精神方面的疾病;不加以治疗的话,还会损害人格健康,甚至威胁到生命。为此,文章将对弗洛伊德的人格理论进行具体分析。 关键词:弗洛伊德;人格理论;三重结构;焦虑;自我防御机制 随着科学技术的不断发展,人类不仅开始向外太空探索,更是不忘研究自身,讨论人格问题。人格问题历来是哲学家们非常重视的问题,只有真正认识了自身,才能更好地控制自己的思想。弗洛伊德从一个全新的角度阐述了人格问题,他提出了前所未有的人格理论,正是人格理论让我们更好地认识到人作为社会动物,是如何在社会进化的过程中慢慢形成自己的人格的。 一、弗洛伊德人格理论的内容 (一)人格结构 对于人格结构,弗洛伊德提出过一次修改,一开始他提出了“二部人格结构”,将人格这一整体分为无意识和意识两部分。但实际上他认为人的思想是由意识、潜意识和前意识共同构成的。这里的潜意识就是我们所说的无意识,也就是它一直存在着,但是我们自己却对它的存在毫无知觉。弗洛伊德表明,潜意识是人的原始冲动,这些冲动是在人类内心深处隐藏着的,受到本能驱使。意识是人类自身能感觉到的,它起到一个约束作用,可以压制人类内心的本能和欲望。人们的活动往往表现出来的都是受到人类意识的影响,但其实意识只是人格的一小部分,无意识才是一个人的精神主体。 后来,弗洛伊德对“二部人格结构”进行了修改,他又重新提出了“三部分人格结构”理论,把人格分为我们熟悉的本我、自我和超我。本我,是无意识的人格结构,它是人类与生俱来的一种本能,它并不遵循我们所处社会的社会原则,但是它是建立人格的根基。本我遵循着“唯乐原则”,它会自然地摆脱痛苦,远离痛苦,向着快乐靠近。而自我意识是通过后天学习来的,它受到一个人成长环境和所得教育的影响。超我,是已经被社会规范化的自我,他处于一个人人格修养的顶层,可以完全遵循着道德标准来进行生活。超我指导着自我,限制着本我。人格构成的三部分分别都有各自的想法和追求,本我追求快乐,自我追求现实生活,而超我则是在追求完美。只有这三种人格协调发展,一直处在一个平衡的状态,才能保证人格的健康和正常,一旦哪个人格出现了不协调,这个人的精神方面就会出现问题。

Floyd算法Matlab程序

Floyd算法Matlab程序第一种: %floyd.m %采用floyd算法计算图a中每对顶点最短路 %d是矩离矩阵 %r是路由矩阵 function ,d,r,=floyd(a) n=size(a,1); d=a; for i=1:n for j=1:n r(i,j)=j; end end r for k=1:n for i=1:n for j=1:n if d(i,k)+d(k,j)

end k d r end 第二种: %Floyd算法 %解决最短路径问题,是用来调用的函数头文件 %[D,path]=floyd(a) %输入参数a是求图的带权邻接矩阵,D(i,j)表示i到j的最短距 离,path(i,j)i,j之间最短路径上顶点i的后继点 %[D,path,min1,path1]=floyd(a,i,j) %输入参数a是所求图的带权邻接矩阵,i,j起点终点,min1表示i与j最短距离,path1为最短路径function [D,path,min1,path1]=floyd(a,start,terminal) D=a;n=size(D,1);path=zeros(n,n); for i=1:n for j=1:n if D(i,j)~=inf path(i,j)=j; end end end for k=1:n for i=1:n

for j=1:n if D(i,k)+D(k,j)

数据结构拓扑排序实验报告

拓扑排序 [基本要求] 用邻接表建立一个有向图的存储结构。利用拓扑排序算法输出该图的拓扑排序序列。 [编程思路] 首先图的创建,采用邻接表建立,逆向插入到单链表中,特别注意有向是不需要对称插入结点,且要把输入的字符在顶点数组中定位(LocateVex(Graph G,char *name),以便后来的遍历操作,几乎和图的创建一样,图的顶点定义时加入int indegree,关键在于indegree 的计算,而最好的就是在创建的时候就算出入度,(没有采用书上的indegree【】数组的方法,那样会增加一个indegree算法,而是在创建的时候假如一句计数的代码(G.vertices[j].indegree)++;)最后调用拓扑排序的算法,得出拓扑序列。 [程序代码] 头文件: #define MAX_VERTEX_NUM 30 #define STACKSIZE 30 #define STACKINCREMENT 10 #define OK 1 #define ERROR 0 #define INFEASIBLE -1 #define OVERFLOW -2 #define TRUE 1 #define FALSE 0 typedef int Status; typedef int InfoType; typedef int Status; typedef int SElemType; /* 定义弧的结构*/ typedef struct ArcNode{ int adjvex; /*该边所指向的顶点的位置*/ struct ArcNode *nextarc; /*指向下一条边的指针*/ InfoType info; /*该弧相关信息的指针*/

浅谈弗洛伊德的健康人格模型

浅谈弗洛伊德的健康人格模型 目录 摘要 (1) 引言 (2) 一、弗洛伊德的生平 (3) (一)童年时期经历 (3) (二)医学学习和心理学研究阶段 (3) (三)学术理论奠基时期 (3) 二、心理结构与人格结构 (4) (一)心理结构 (4) (二)人格结构 (5) 三、人格的自我适应——焦虑与自我防御机制 (5) (一)焦虑 (5) (二)自我防御机制 (6) 四、弗洛伊德的心理健康观 (8) (一)健康心理与不健康心理 (8) (二)实现心理健康的途径 (8) 注释 (11) 参考文献 (11)

摘要 在心理学的年鉴上,没有任何一位人物会像西格蒙·弗洛伊德这样倍受吹捧而又惨遭诋毁;既被作为伟大的科学家、学派领袖又被斥责为搞假科学的骗子。他的崇拜者和批评家都一致认为,他对心理学的影响,对心理治疗的影响,对西方人看待自己的方式的影响,比科学史上的任何人都要大得多;而在其他人看来,他们似乎是在谈论不同的人和不同的知识体系。 近年来,大量学者都对其学说做了大量研究。按弗洛伊德的看法, 人格是一个整体, 在这个整体之内包含着彼此关联且相互作用的部分。他认为人的心理由意识、前意识和潜意识三个层次所构成。潜意识即无意识, 弗洛伊德说“无意识就是在某一时间内存在着, 但我们又对其无所知的一种活动历程。”弗洛伊德认为,潜意识包括人的原始冲动、各种本能和出生后所形成的与本能有关的欲望, 这些冲动和欲望是心理的深层基础和人类活动的内驱力, 它决定着人的全部有意识的生活, 影响着人的行为。前意识是指没有浮现出意识表面的心理现象, 它是人们能够回忆起来的经验。前意识起着“检查员”的任务, 阻止潜意识的本能和欲望侵人到意识中。意识是人在清醒知觉状态下的思想和情绪, 是随时可以观察到的心理现象。它负责调节进人到意识的各种印象, 压抑心理中那些先天的、兽性的本能和欲望。意识仅仅是人整个精神活动中的一个很小的部分, 只代表人格的外表方面无意识才是人的精神主体, 处于心理深层。 本文从弗洛伊德的主要人格理论出发,进一步探讨弗洛伊德的心理健康观,帮助我们形成健康人格。 【关键词】弗洛伊德、心理结构、人格结构、自我防御机制、心理健康观

一种高效频繁子图挖掘算法.2007,18(10)_2469-2480

ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail: jos@https://www.360docs.net/doc/981568493.html, Journal of Software , Vol.18, No.10, October 2007, pp.2469?2480 https://www.360docs.net/doc/981568493.html, DOI: 10.1360/jos182469 Tel/Fax: +86-10-62562563 ? 2007 by Journal of Software . All rights reserved. 一种高效频繁子图挖掘算法 ? 李先通, 李建中+, 高 宏 (哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院,黑龙江 哈尔滨 150001) An Efficient Frequent Subgraph Mining Algorithm LI Xian-Tong, LI Jiang-Zhong +, GAO Hong (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China) + Corresponding author: Phn: +86-451-86415827, E-mail: lijzh@https://www.360docs.net/doc/981568493.html,, https://www.360docs.net/doc/981568493.html, Li XT, Li JZ, Gao H. An efficient frequent subgraph mining algorithm. Journal of Software , 2007,18(10): 2469?2480. https://www.360docs.net/doc/981568493.html,/1000-9825/18/2469.htm Abstract : With the successful development of frequent item set and frequent sequence mining, the technology of data mining is natural to extend its way to solve the problem of structural pattern mining —Frequent subgraph mining. Frequent patterns are meaningful in many applications such as chemistry, biology, computer networks, and World-Wide Web. In this paper we propose a new algorithm GraphGen for mining frequent subgraphs. GraphGen reduces the mining complexity through the extension of frequent subtree. For the best algorithm before, the complexity is O (n 3·2n ), n is the number of frequent edges in a graph dataset. The complexity of GraphGen is ???? ?????n n O n log 25.2, which is improved )log (n n O ? times than the best one. Experiment results prove this theoretical analysis. Key words : frequent pattern mining; subgraph isomorphism; subtree isomorphism; frequent subgraph; spanning tree 摘 要: 由于在频繁项集和频繁序列上取得的成功,数据挖掘技术正在着手解决结构化模式挖掘问题——频繁子图挖掘.诸如化学、生物学、计算机网络和WWW 等应用技术都需要挖掘此类模式.提出了一种频繁子图挖掘的新算法.该算法通过对频繁子树的扩展,避免了图挖掘过程中高代价的计算过程.目前最好的频繁子图挖掘算法的时间 复杂性是O (n 3·2n ),其中,n 是图集中的频繁边数.提出的算法时间复杂性是???? ?????n n O n log 25.2,性能提高了)log (n n O ?倍. 实验结果也证实了这个理论结果. 关键词: 频繁模式挖掘;子图同构;子树同构;频繁子树;生成树 中图法分类号: TP311 文献标识码: A ? Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60473075 (国家自然科学基金); the Key Program National Natural Science Foundation of China under Grant No.60533110 (国家自然基金重点项目); the National Basic Research Program of China under Grant No.2006CB303000 (国家重点基础研究发展计划(973)); the Program for New Century Excellent Talents in University (NCET) under Grant No.NCET-05-0333 (国家教育部新世纪创新人才计划) Received 2006-09-08; Accepted 2006-11-14

Floyd算法详解

求最短路径算法总结 分类:数据结构 标签: floyd算法 it 部分内容参考 All-Pairs 的最短路径问题:所有点对之间的最短路径 Dijkstra算法是求单源最短路径的,那如果求图中所有点对的最短路径的话则有以下两种解法: 解法一: 以图中的每个顶点作为源点,调用Dijkstra算法,时间复杂度为O(n3); 解法二: Floyd(弗洛伊德算法)更简洁,算法复杂度仍为O(n3)。 n 正如大多数教材中所讲到的,求单源点无负边最短路径用Dijkstra,而求所有点最短路径用Floyd。确实,我们将用到Floyd算法,但是,并不是说所有情况下Floyd都是最佳选择。 对于没有学过Floyd的人来说,在掌握了Dijkstra之后遇到All-Pairs最短路径问题的第一反应可能会是:计算所有点的单源点最短路径,不就可以得到所有点的最短路径了吗。简单得描述一下算法就是执行n次Dijkstra算法。 Floyd可以说是Warshall算法的扩展了,三个for循环便可以解决一个复杂的问题,应该说是十分经典的。从它的三层循环可以看出,它的复杂度是n3,除了在第二层for中加点判断可以略微提高效率,几乎没有其他办法再减少它的复杂度。 比较两种算法,不难得出以下的结论:对于稀疏的图,采用n次Dijkstra比较出色,对于茂密的图,可以使用Floyd算法。另外,Floyd可以处理带负边的图。 下面对Floyd算法进行介绍: Floyd算法的基本思想: 可以将问题分解,先找出最短的距离,然后在考虑如何找出对应的行进路线。如何找出最短路径呢,这里还是用到动态规划的知识,对于任何一个城市而言,i到j的最短距离不外乎存在经过i与j之间的k和不经过k两种可能,所以可以令k=1,2,3,...,n(n是城市的数目),在检查d(ij)与d(ik)+d(kj)的值;在此d(ik)与d(kj)分别是目前为止所知道的i到k 与k到j的最短距离,因此d(ik)+d(kj)就是i到j经过k的最短距离。所以,若有d(ij)>d(ik)+d(kj),就表示从i出发经过k再到j的距离要比原来的i到j距离短,自然把i到j的d(ij)重写为d(ik)+d(kj),每当一个k查完了,d(ij)就是目前的i到j的最短距离。重复这一过程,最后当查完所有的k时,d(ij)里面存放的就是i到j之间的最短距离了。 Floyd算法的基本步骤: 定义n×n的方阵序列D-1, D0 , … Dn-1, 初始化:D-1=C D-1[i][j]=边的长度,表示初始的从i到j的最短路径长度,即它是从i到j的中间不经过其他中间点的最短路径。 迭代:设Dk-1已求出,如何得到Dk(0≤k≤n-1)? Dk-1[i][j]表示从i到j的中间点不大于k-1的最短路径p:i…j, 考虑将顶点k加入路径p得到顶点序列q:i…k…j, 若q不是路径,则当前的最短路径仍是上一步结果:Dk[i][j]= Dk-1[i][j]; 否则若q的长度小于p的长度,则用q取代p作为从i到j的最短路径。

有向图拓扑排序算法的实现

数据结构课程设计 设计说明书 有向图拓扑排序算法的实现 学生姓名 学号 班级 成绩 指导教师魏佳 计算机科学与技术系 2010年2月22日

数据结构课程设计评阅书 注:指导教师成绩60%,答辩成绩40%,总成绩合成后按五级制记入。

课程设计任务书 2010—2011学年第二学期 专业:信息管理与信息系统学号:姓名: 课程设计名称:数据结构课程设计 设计题目:有向图拓扑排序算法的实现 完成期限:自2011 年 2 月22 日至2011 年 3 月 4 日共 2 周 设计内容: 用C/C++编写一个程序实现有向图的建立和排序。要求建立有向图的存储结构,从键盘输入一个有向图,程序能够自动进行拓扑排序。 设计要求: 1)问题分析和任务定义:根据设计题目的要求,充分地分析和理解问题,明确问题要求做什么?(而不是怎么做?)限制条件是什么?确定问题的输入数据集合。 2)逻辑设计:对问题描述中涉及的操作对象定义相应的数据类型,并按照以数据结构为中心的原则划分模块,定义主程序模块和各抽象数据类型。逻辑设计的结果应写出每个抽象数据类型的定义(包括数据结构的描述和每个基本操作的功能说明),各个主要模块的算法,并画出模块之间的调用关系图; 3)详细设计:定义相应的存储结构并写出各函数的伪码算法。在这个过程中,要综合考虑系统功能,使得系统结构清晰、合理、简单和易于调试,抽象数据类型的实现尽可能做到数据封装,基本操作的规格说明尽可能明确具体。详细设计的结果是对数据结构和基本操作做出进一步的求精,写出数据存储结构的类型定义,写出函数形式的算法框架; 4)程序编码:把详细设计的结果进一步求精为程序设计语言程序。同时加入一些注解和断言,使程序中逻辑概念清楚; 5)程序调试与测试:采用自底向上,分模块进行,即先调试低层函数。能够熟练掌握调试工具的各种功能,设计测试数据确定疑点,通过修改程序来证实它或绕过它。调试正确后,认真整理源程序及其注释,形成格式和风格良好的源程序清单和结果; 6)结果分析:程序运行结果包括正确的输入及其输出结果和含有错误的输入及其输出结果。算法的时间、空间复杂性分析; 7)编写课程设计报告; 以上要求中前三个阶段的任务完成后,先将设计说明数的草稿交指导老师面审,审查合格后方可进入后续阶段的工作。设计工作结束后,经指导老师验收合格后将设计说明书打印装订,并进行答辩。 指导教师(签字):教研室主任(签字): 批准日期:2011年2月21 日

浅谈弗洛伊德的人格发展理论对儿童教育的启示

摘要:通过对弗洛伊德人格发展理论的简要阐述,探讨其对儿童教育的启示:一是儿童的成长更需要父母的爱;二是注意同性别父母对孩子的影响;三是不同家庭的教养模式会使儿童形成不同的人格;四是把握好儿童的训练和学习;五是使儿童建立起成熟的心理防御机制。最后,在启示下分别从重视健全人格培养的教育目标、良好的教育环境、民主型的教育模式、关键的教育时机和显性教育与隐性教育相结合的教育方法探讨儿童教育的对策。 关键词:人格发展理论儿童教育启示对策 儿童是祖国的花朵和未来,不仅要有良好的智能素质,更要具有健康的心理和良好的人格素质。因此,重视和加强儿童的教育已成为当代社会教育的主题之一。奥地利精神分析学家西格蒙德.弗洛伊德(Sigmund Fred,1856-1939)的人格发展理论为儿童教育打开了一扇窗,有助于我们了解儿童的心理发展过程,把握好孩子成长的关键时期,针对孩子可能出现的问题,采取积极的应对措施,防患于未然,实现儿童快乐健康地成长。 1.弗洛伊德的人格发展理论简介 弗洛伊德认为人格发展的基本动力是本能,尤其是性本能,性本能是驱使人所有行为的原始动力。在人格发展的每个阶段,都会有一个特殊的区域成为里比多(libido)兴奋和满足的中心。弗洛伊德根据里比多兴奋区域的不同将人格发展划分为五个阶段,即口唇期(oral stage)、肛门期(anal stage)、性器期(phallic stage)、潜伏期(la-tent stage)和性征期(genital stage)。 1.1口唇期(0~1岁) 这时的婴儿主要通过吮吸、咀嚼等口腔活动来满足对事物与快感的需求,口腔一带成为其获得快感的中心。弗洛伊德认为在这个时期婴儿的基本满足太多或太少都会产生口腔类型的人格。如:吮吸、哺乳、哭叫过多就可能发展成依赖人或纠缠别人、贪婪、占有欲强的人格。口欲满足太差,就可能形成一种紧张与不信任的人格。在弗洛伊德看来,成人乐观、开放、慷慨等积极的人格特点和悲观、被动、退缩、猜忌等消极的人格特点都可以在这个发展阶段偶然产生的事件中找到根源。 1.2肛门期(1~3岁) 断奶后的幼儿开始在父母有意识的训练下进行自我排泄,因此,这个时期的性感带转移到肛门,婴儿可以在大小便时体验到快乐。在这一时期弗洛伊德特别强调父母对儿童大小便训练不宜 浅谈弗洛伊德的人格发展理论对儿童教育的启示 刘敏岚陈会 作者简介:刘敏岚,硕士,江西理工大学文法学院副教授,从事发展心理学、心理教育研究。 陈会,江西理工大学文法学院思想政治教育2009级硕士研究生,研究方向:心理咨询与心理素质教育。 59

算法学习:图论之二分图的最优匹配(KM算法)

二分图的最优匹配(KM算法) KM算法用来解决最大权匹配问题:在一个二分图内,左顶点为X,右顶点为Y,现对于每组左右连接XiYj有权wij,求一种匹配使得所有wij的和最大。 基本原理 该算法是通过给每个顶点一个标号(叫做顶标)来把求最大权匹配的问题转化为求完备匹配的问题的。设顶点Xi的顶标为A[ i ],顶点Yj的顶标为B[ j ],顶点Xi与Yj之间的边权为w[i,j]。在算法执行过程中的任一时刻,对于任一条边(i,j),A[ i ]+B[j]>=w[i,j]始终成立。 KM算法的正确性基于以下定理: 若由二分图中所有满足A[ i ]+B[j]=w[i,j]的边(i,j)构成的子图(称做相等子图)有完备匹配,那么这个完备匹配就是二分图的最大权匹配。 首先解释下什么是完备匹配,所谓的完备匹配就是在二部图中,X点集中的所有点都有对应的匹配或者是 Y点集中所有的点都有对应的匹配,则称该匹配为完备匹配。 这个定理是显然的。因为对于二分图的任意一个匹配,如果它包含于相等子图,那么它的边权和等于所有顶点的顶标和;如果它有的边不包含于相等子图,那么它的边权和小于所有顶点的顶标和。所以相等子图的完备匹配一定是二分图的最大权匹配。 初始时为了使A[ i ]+B[j]>=w[i,j]恒成立,令A[ i ]为所有与顶点Xi关联的边的最大权,B[j]=0。如果当前的相等子图没有完备匹配,就按下面的方法修改顶标以使扩大相等子图,直到相等子图具有完备匹配为止。 我们求当前相等子图的完备匹配失败了,是因为对于某个X顶点,我们找不到一条从它出发的交错路。这时我们获得了一棵交错树,它的叶子结点全部是X顶点。现在我们把交错树中X顶点的顶标全都减小某个值d,Y顶点的顶标全都增加同一个值d,那么我们会发现: 1)两端都在交错树中的边(i,j),A[ i ]+B[j]的值没有变化。也就是说,它原来属于相等子图,现在仍属于相等子图。 2)两端都不在交错树中的边(i,j),A[ i ]和B[j]都没有变化。也就是说,它原来属于(或不属于)相等子图,现在仍属于(或不属于)相等子图。 3)X端不在交错树中,Y端在交错树中的边(i,j),它的A[ i ]+B[j]的值有所增大。它原来不属于相等子图,现在仍不属于相等子图。 4)X端在交错树中,Y端不在交错树中的边(i,j),它的A[ i ]+B[j]的值有所减小。也就说,它原来不属于相等子图,现在可能进入了相等子图,因而使相等子图得到了扩大。(针对之后例子中x1->y4这条边) 现在的问题就是求d值了。为了使A[ i ]+B[j]>=w[i,j]始终成立,且至少有一条边进入相等子图,d应该等于: Min{A[i]+B[j]-w[i,j] | Xi在交错树中,Yi不在交错树中}。 改进 以上就是KM算法的基本思路。但是朴素的实现方法,时间复杂度为O(n4)——需要找O(n)次增广路,每次增广最多需要修改O(n)次顶标,每次修改顶标时由于要枚举边来求d值,复杂度为O(n2)。实际上KM算法的复杂度是可以做到O(n3)的。我们给每个Y顶点一个“松弛量”函数slack,每次开始找增广路时初始化为无穷大。在寻找增广路的过程中,检查边(i,j)时,如果它不在相等子图中,则让slack[j]变成原值与A[ i ]+B[j]-w[i,j]的较小值。这样,在修改顶标时,取所有不在交错树中的Y 顶点的slack值中的最小值作为d值即可。但还要注意一点:修改顶标后,要把所有的不在交错树中的Y顶点的slack值都减去d(因为:d的定义为 min{ (x,y)| Lx(x)+ Ly(y)- W(x,y), x∈ S, y? T }

拓扑排序、关键路径分析

assig n(i nput,'topsort.i n');reset(i nput); assign(output,'topsort.out');rewrite(output); read(n); //读入顶点数量for i:=1 to n do for j:=1 to n do begi n read(map[i,j]); //读入邻接矩阵(i,j关系) if map[i,j]=1 then inc(into[j]); // j 入度为1 则j 点入度数量into[j]累加1 end; begin in it; // 读入数据并初始化for i:=1 to n do begi n j:=1; while (j<=n)and(into[j]<>0) do inc(j); // 查找第一个入度为0 的点j write(j,' '); // 输出j into[j]:=255; //入度不再为0,而是255,作为已经输出标志for k:=1 to n do if map[j,k]=1 then dec(into[k]); //把所有以j为前驱的点的入度减去1,即删除这条边end; close(output);第1 页共4 页 2、关键路径的算法 GJLJ.OUT Wi沪 14 3 2

program gjlj; const maxn=10; var map:array[1..maxn,1..maxn] of integer; /〃己录邻接矩阵a:array[1..maxn] of 0..maxn; // 记录拓扑排序后的编号 b:array[1..maxn] of integer; 〃b[i]表示起点至U i 点的最长距离c:array[1..maxn] of 0..maxn; //c[i]表示点i 的前一个编号n:integer; procedure in it; var i,j:i nteger; beg in read ln(n); for i:=1 to n do for j:=1 to n do read(map[i,j]); //读入邻接矩阵fillchar(a,sizeof(a),0); fillchar(b,sizeof(b),0); fillchar(c,sizeof(c),0); end; function tporder:boolean; //拓扌卜排序,成功则返回true var i,j,k:integer; in to:array[1..max n] of byte; beg in tporder:=false; fillchar(into,sizeof(into),0); for i:=1 to n do for j:=1 to n do if map[i,j]>0 then inc(into[j]); // 计算各点的入度for i:=1 to n do begin GJLJJN 5 0 00 23 0 0 0 00 0 6 0 0 0 0 4 7 0 0 005 00

读后感 论文 浅析弗洛伊德《梦的解析》

浅析弗洛伊德《梦的解析》 摘要:本文讨论了弗洛伊德的《梦的解析》中梦境的相关内容,依据书中的章节简要分析了梦的产生,梦的伪装特征以及梦与意识的关系。 关键词:梦的解析;弗洛伊德;潜意识 A Brief Analysis of “The Interpretation of Dreams” by Freud Han Shuqi School of Communication and Journalism Abstract:This article discusses “The Interpretation of Dreams” by Camus. The article briefly analyzes the generation of dream, the dream of camouflage, and the relationship between the dream and consciousness. Key words: The Interpretation of Dreams, Freud, The subconscious

在弗洛伊德自己看来,梦是一个人与自己内心的真实对话,是自己向自己学习的过程,是另外一次与自己息息相关的人生。其理论能够让人们理解梦并不是某事的征兆也不会是未来的预演,它向人们系统地论述了“梦是愿望的实现”这个观点,也就是说“梦都是具有某种意思的人们内心深处的一种愿望”。人在清醒的意识下面,还有一个潜在的心理活动在进行着,形成了如今的潜意识理论。 书中写道,跌落梦对不同人而言有着不同的意思,对女性来说这种梦可能隐含着有关性的愿望。但无论梦者是谁,这些梦的材料都是来自于每个人的童年。这也是弗洛伊德另一个重要的观点,他认为童年对每个人而言是最重要的一个阶段,绝大部分梦的材料都来自于自己的童年经历。有时候我们会梦到一些陌生的人或者梦到自己身处一个陌生的环境,但他认为这些所谓的“陌生”只不过是被我们的意识遗忘的童年经历,这些情景虽被大脑遗忘却存在于我们的潜意识中,而潜意识中的内容只会在梦里出现。 梦的产生

floyd算法的C语言实现

//Floyd算法 //求网G(用邻接矩阵表示)中任意两点间最短路径 //D[][]是最短路径长度矩阵,path[][]最短路径标志矩阵 void Floyd(MGraph * G,int path[][MAX_VERTEX_NUM],int D[][MAX_VERTEX_NUM],int n){ int i,j,k; for(i=0;iA[i][j]A[i][j]; } } for(k=0;kD[i][k]+D[k][j]) { D[i][j]=D[i][k]+D[k][j]; //取小者 path[i][j]=path[i][k]; //改Vi的后继 } } } } } int main(){ int i,j,k,v=0,n=6; //v为起点,n为顶点个数 MGraph G; int path[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM]; //v到各顶点的最短路径向量int D[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM]; //v到各顶点最短路径长度向量 //初始化 AdjType a[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM]={ {0,12,18,MAX_INT,17,MAX_INT}, {12,0,10,3,MAX_INT,5}, {18,10,0,MAX_INT,21,11},

浅谈弗洛伊德油画

浅谈弗洛伊德油画 摘要:弗洛伊德是英国当代的著名油画艺术家,他的作品从技法角度来看更接近直接技法和写意风格,他本人的画风演变确实也经历了由细腻工整的写实风格到粗狂豪放的写意风格的变化。他的油画作品写意式的画风、对生命心理的独特描述、对极致视觉冲击力的创新追求,给人留下了深刻的印象和有益的艺术启示。此文从对弗洛伊德绘画风格的发展演变进行了剖析,并且从造型及精神意味等方面对其艺术特色进行了研究,以期全面认识这位现代具象写实绘画领域大师作品的独特价值。 关键词:路森弗洛伊德;油画;审美特征;艺术启示 西方艺术进入20世纪后,绘画被视为一种本质上保守的表现形式,卢西恩·弗洛伊德(Lucian Freud)仍以一种公认的传统的方式进行工作,是当今英国具象绘画的代表画家之一,作品均取材于日常生活,大部分在画室中完成。弗洛伊德的画面造就了一种与古典绘画艺术不同的不和谐感,也因此使得他的绘画作品具有原创性:虽然表现是传统的,但是却摆脱了西方绘画中的象征性。弗洛伊德以其非凡的写实能力,新颖独特的造型特点,神秘莫测的画面语境,给人以既传统又现代的视觉冲击。弗洛伊德所追求的艺术目标如同中国画一样,在于超越对具体物象形似的简单追求,由形似走向神似。由于弗洛伊德在英国成名较晚,弗洛伊德的中期作品才引起英国乃至世界艺术评论家的广泛关注,并相继在世界各地举办大型个人画展,赢得了世界性的普遍赞誉。 一、家庭简介与油画的微妙关系 良好的家庭教育为路森弗洛伊德日后成长为著名画家起着十分重要的作用。1933年,弗洛伊德全家迁往英国并于1939年加入英国国籍。并进入英国圣工会绘画学校学习,受到安格尔、荷尔拜因、门采尔等人的影响,绘画较为细腻真实,创造出强烈的个性化绘画技法和形式风格。弗洛伊德的祖父是奥地利著名心理学家,精神分析学派创始人。弗洛伊德认为,艺术家在选择和提炼题材时也是为把潜意识中的力比多加以伪装和变形,绘画的灵感闪现于理智对潜意识的控制力放松之时;画家按照自己的心声创作,本我、自我、超我随环境而变,均有可能作为主导的心理状态指导其创作,从而使艺术作品感染愿望同样被抑制的人们,并使观众从中体会到艺术家真实的个人情感。艺术家就像一个精神病患者,用绘

弗洛伊德算法求解最短路径

课程设计任务书

目录 第1章概要设计 (1) 1.1题目的内容与要求 (1) 1.2总体结构 (1) 第2章详细设计 (2) 2.1主模块 (2) 2.2构建城市无向图 (3) 2.3添加城市 (4) 2.4修改城市距离 (5) 2.5求最短路径 (6) 第3章调试分析 (7) 3.1调试初期 (7) 3.2调试中期 (7) 3.3调试末期 (7) 第4章测试及运行结果 (7) 附页(程序清单) (10)

第1章概要设计 1.1题目的内容与要求 内容:给出一张无向图,图上的每个顶点表示一个城市,顶点间的边表示城市间存在路径,边上的权值表示城市间的距离。试编写程序求解从某一个城市出发到达任意其他任意城市的最短路径问题。 要求: 1)能够提供简单友好的用户操作界面,可以输入城市的基本信息,包括城市名 称,城市编号等; 2)利用矩阵保存城市间的距离; 3)利用Floyd算法求最短路径; 4)独立完成系统的设计,编码和调试; 5)系统利用C语言完成; 6)按照课程设计规范书写课程设计报告。 1.2总体结构 本程序主要分为四个模块(功能模块见图1.1):主模块对整个程序起一主导作用,开始构建一城市无向图,对其进行添加城市顶点,以及对原来的距离数据进行修改,整体构建结束可以实现求一城市到其他城市的最短路径问题。 图1.1 功能模块图

第2章详细设计 2.1主模块 用户根据屏幕上显示的操作提示输入要进行操作的模块,通过调用相对应的模块程序,达到用户所想进行操作。程序的总框架大致分为四个模块:1.建立城市无向图2.添加城市模块3.修改城市距离4.求最短路径。具体实现过程见2.2:建立城市无向图2.3:添加城市2.4:修改城市距离2.5:求最短路径。流程图中通过输入n,由n的值来选择调用相对应子函数,实现所选择的功能,调用完后可以返回调用主函数进行下一次选择,从而实现反复调用子函数而实现四个模块的功能等。 图2.1 主模块流程图

最短路径Floyd算法动态规划问题及其程序设计样本

最短路径动态规划问题及其程序设计 林旭东 (深圳大学管理学院,广东深圳518060) [摘要]本文以最短路径问题为例,在给出佛洛伊德算法的基础上,设计了求解该算法的计算程序,这样可大大提高最短路径计算的效率。 [关键词]最短路径; 动态规划; 程序设计 1 佛洛伊德算法 已知有n个顶点的有向图,佛洛伊德算法能够求解出每一对顶点之间的最短路径。假设使用邻接矩阵d ( i, j)来对图进行存储, d ( i, j)表示υi 到υj 之间的距离,可是该距离不一定是最短距离。佛洛伊德算法的基本思想是:为求顶点υi→υj 之间的最短距离,需要进行n次试探。首先将υ0 加入路[收稿日期] - 12 - 22[作者简介]林旭东(1972 - ) ,男, 湖北武汉人,深圳大学管理学院副教授,博士后,主要研究方向:数量模型与决策分析。径,考虑路径υi →υ0 →υj 是否存在,如果存在,则比较υi →υj和υi →υ0 →υj 的路径长度,取长度短的路径作为υi →υj 的路径,记作(υi ,υj ) 。接着在路径上再增加一个顶点υ1 ,比较υi→υ1 →υj 和(υi ,υj )的路径长度, 取长度短的路径作为(υi ,υj) 。不断将顶点υ2 ,υ3 , .,υn - 1加入进行试探, 最后得到的(υi ,υj )必定为υi →υj 的最短路径。若使用数组dk ( i, j)表示加入顶点k后,最短路径长度的变化情况,使用数组pk ( i, j)表示加入顶点k后,最短路径上顶点的变化情况,这样佛洛伊德算法就会产生一组d 0 ( i, j) ,d1 ( i, j) , ., dn - 1 ( i, j)和一组p0 ( i, j) , p1 ( i, j) , ., pn - 1 ( i, j) 。 R2 = 01314 014 01286 0 01197 01263 01394 01146

拓扑排序课程设计报告

拓扑排序 一问题描述 本次课程设计题目是:编写函数实现图的拓扑排序 二概要设计 1.算法中用到的所有各种数据类型的定义 在该程序中用邻接表作为图的存储结构。首先,定义表结点和头结点的结构类型,然后定义图的结构类型。创建图用邻接表存储的函数,其中根据要求输入图的顶点和边数,并根据要求设定每条边的起始位置,构建邻接表依次将顶点插入到邻接表中。 拓扑排序的函数在该函数中首先要对各顶点求入度,其中要用到求入度的函数,为了避免重复检测入度为零的顶点,设置一个辅助栈,因此要定义顺序栈类型,以及栈的函数:入栈,出栈,判断栈是否为空。 2.各程序模块之间的层次调用关系 第一部分,void CreatGraph(ALGraph *G)函数构建图,用邻接表存储。这个函数没有调用函数。 第二部分,void TopologicalSort(ALGraph *G)输出拓扑排序函数,这个函数首先调用FindInDegree(G,indegree)对各顶点求入度indegree[0……vernum-1];然后设置了一个辅助栈,调用InitStack(&S)初始化栈,在调用Push(&S,i)入度为0者进栈,while(!StackEmpty(&S))栈不为空时,调用Pop(&sS,&n)输出栈中顶点并将以该顶点为起点的边删除,入度indegree[k]--,当输出某一入度为0的顶点时,便将它从栈中删除。 第三部分,主函数,先后调用void CreatGraph(ALGraph *G)函数构建图、void TopologicalSort(ALGraph *G)函数输出拓扑排序实现整个程序。 3.设计的主程序流程

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