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图论算法库，包括以下算法： 单源最短路径 Dijkstra 算法 单源最短路径 Bellman-Ford 算法 最小生成树 Prim 算法 每对节点间最短路径 Flod-Warshall 算法 程序用C++语言编写，在VisualAge C++ 4.0下调试通过。压缩包内的Graph.h文件包含所有的库函数，其调用接口见程序内注释。其他的文件是用来测试算法的测试程序，在VisualAge C++ 4.0下编译运行。 该算法是为参加ACM/ICPC竞赛而准备的资料，由于竞赛的对编程速度要求较高，所以为了将代码写的短一点，为了便于调试，代码的写的并不是最优的。 该代码在VisualAge C++ 4.0下写成，但是很容易将其移植到MS Visual C++上。 -err

应用背景该代码执行创建包的话，随着堵塞和停用词去除， ； ；计算机视觉词袋模型 ；（弓模型）可以应用于 ；图像分类，通过处理图像的特征词。在文档分类中，一个单词的袋子，是一个稀疏向量的单词的出现计数，这是，一个稀疏的，直方图和，通过词汇。计算机视觉，一个视觉词汇的袋，是一个具有局部图像特征的词汇的出现计数的向量。关键技术Python是随着使用的词典在Python。用弓模型来表示图像，图像可以被视为文档。同样，“文字”在图像中需要被定义。要做到这一点，它通常包括以下三个步骤： ；特征检测、特征描述，并生成。[ 1 ]  ；一个弓模型的定义可以是“直方图表示基于独立特征”。[ 2 ]  ；基于内容的图像检索（CBIR）出现在这个图像表示技术的早期采用者。[ 3 ]

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