创建 首先，在一个目录中打开终端命令行，执行以下命令 python -m venv my_env 这个命令的作用是在当前目录下创建一个虚拟环境目录 查看其中的内容 venv 有些参数，这里简单介绍几个： --without-pip: 不需要安装 pip，默认为安装 --clear: 如果创建虚拟环境的目录已经有了其他虚拟环境，则清除重建 激活 因为这里是 Windows10 系统，所以这里

算法描述 递归式 \[ c[i, j] = \left\{ \begin{matrix} \begin{align} & {0} && {if \quad i = 0 \; or \; j = 0,} \\ & {c[i - 1, j - 1] + 1} && {if \quad i, j > 0 \; and \; x_i = y_j,} \

算法思路 以图1来说明 上图演示了执行 Prim 算法的过程。初始的根结点为 a。加阴影的边和黑色的结点都属于树 A。在算法每一步，树中的结点就决定了图的一个切割，横跨该切割的一条轻量级边被加入到树中。例如，在图中的第 2 步，该算法可以选择将边(b, c)加入到树中，也可以选择将边(a, h)加入到树中，因为这两条比那都是横跨该切割的轻量级边。 伪码 补充 这里对一些定义作补充。 无向图 $

算法思路 以图来说明。 上图演示了执行 Kruskal 算法的过程。加了阴影的边属于不断增长的森林 A。该算法按照边的权重的大小依次进行考虑。箭头指向的边是算法每一步所考察的边。如果该边将两棵不同的树(注一)连接起来，它就被加入到森林里，从而完成对两棵树的合并。 伪码 注一：按照这里的描述，我认为一个结点的图似乎也是一棵树。

算法思路 以图来说明 为有向图 G。每个加了阴影的区域是 G 的一个强连通分量。每个结点上注明了在深度优先搜索中的发现时间和完成时间，所有的树边都加了额外的阴影。 是图 G 的转置图 $G^{T}$，图中注明了由算法 STRONGLY-CONNECTED-COMPONENTS 第 3 行所计算出来的深度优先森林，所有树边上都加了额外的阴影。每个强连通分量对应一棵深度优先树。

如下图, 我们在安装 Python 过程中一般都要勾选这个选项, 我们也知道它的作用是把 Python 添加到我们系统的环境变量中, 以方便我们在命令行中直接使用 Python, 可是, 它究竟自动为我们添加了什么路径到系统的环境变量中了呢, 经查看, 如下 然后我们查看这两个文件夹下的具体内容, 发现, 有 python.exe 和 pip.exe 等, 所以, 如果我们在安装 Pyth

缇骑：tí jì，缇，橘红色。缇骑，这里指的是锦衣卫。

前言 本博客的内容基本来自《算法导论》。 算法描述 Bellman-Ford 算法解决的是一般情况下的单源最短路径问题，在这里，边的权重可以为负值。给定带权重的有向图 $G = (V, E)$ 和权重函数 $\omega : E \rightarrow \mathbf{R}$，Bellman-Ford 算法返回一个布尔值，以表明是否存在一个从源结点可以到达的权重为负值的环路。如

1、图的定义 图（Graph）是由两个集合构成，一个是非空但有限的顶点集合 \(V\)，另一个是描述顶点之间关系——边的集合 \(E\)（可以是 $ arnothing$）。因此，图可以表示为 \(G = (V, E)\)。每条边是一顶点对 \((v, w)\) 且 \(v, w \in V\)。 通常用 \(|V|\) 表示顶点的数量，用 \(|E|\) 表示边的数量。 2、图的术语 (1)、无

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