Marriage Match IV HDOJ-3416 这题的题意就是要找两点之间最短路的路径个数,而且边不能重复. 最大流和最短路的结合.首先正向和反向建图,再跑两遍dijikstra.到这里就求出来起点到某一点的最短路以及某一点到终点的最短路. 还有一个关键的公式就是如何判断一条边是否在最短路中:如果起点到该边的起点的最短距离加上该边的终点到终点的最短距离再加上该边的长度等于起点到终点的最短路,那该边就在最短路中. 还有一个需要注意的地方就是最大流算法的选用,如果需用EK算法,时间复杂度和边…

通过最小生成树(prim)和最短路径优化引出的向前星存图,时至今日才彻底明白了.. head[i]存储的是父节点为i引出的最后一条边的编号, next负责把head[i]也就是i作为父节点的所有边连接起来,next也是存的编号, 在所存的edge结构体中,只有w是保存边的值,而u是保存的子节点. 这样设置的话,由head[i]就可以引出所有与i相关的边和点, 显而易见,这样的存放方法空间+时间复杂度双优化,比邻接矩阵是优化多了.. 然后就是prim算法, 最小生成树的一种算法,适用于稠密图,因为…

出题:给定两个单向链表的头结点,判断其是否有公共节点并确定第一个公共节点的索引: 分析: 由于是单向链表,所以每个节点有且仅有一个后续节点,所以只可能是Y型交叉(每条链表中的某个节点同时指向一个公共节点,并共享后面的所有节点).首先计 算每条链表的长度,m和n(m>n): 然后设定两个指针A和B分别指向两条链表头(A指向较长链表),让A先走(m-n)步,然后A和B同时前进, 当(A==B)成立的时候A和B当前指向的节点就是第一个公共节点: 解题: struct Node { int v; Nod…

题意:从A走到B,有最短路,问这样不重复的最短路有几条 思路:先来讲选有效边,我们从start和end各跑一次最短路,得到dis1和dis2数组,如果dis1[u] + dis2[v] + cost[u][v] == dis1[end],那么uv这条边是最短路的一条边.然后我们选完边,把边加入ISAP,然后跑一边就行了...还没学过SAP只会敲模板.... 错误思路:刚开始想的是先求出最短路,然后用费用流spfa去跑,边容量1,如果跑出一条路径费用等于最短路,那么路径+1,继续跑,但是超时了,看…

title: poj-1459-最大流dinic+链式前向星-isap+bfs+stack date: 2018-11-22 20:57:54 tags: acm 刷题 categories: ACM-网络流-最大流 概述 这道是一道网络流里最大流的板子题,,, 暑期集训网络流草草水过,,连基本的算法都不知道有哪些,,,更别提怎么实现了,,,只知道网络流的大致的概念,, 今天花了一天的时间重新学习了一波,,,本以为这东西很简单,,,没想到不仅算法的实现一大堆的东西,,就连题目都有时候看不懂,,,…

题目描述 如题,给出一个网络图,以及其源点和汇点,求出其网络最大流. 输入输出格式 输入格式: 第一行包含四个正整数N.M.S.T,分别表示点的个数.有向边的个数.源点序号.汇点序号. 接下来M行每行包含三个正整数ui.vi.wi,表示第i条有向边从ui出发,到达vi,边权为wi(即该边最大流量为wi) 输出格式: 一行,包含一个正整数,即为该网络的最大流. 输入输出样例 输入样例#1: 4 5 4 3 4 2 30 4 3 20 2 3 20 2 1 30 1 3 40 输出样例#1: 50…

引子 曾经很多次看过最大流的模板,基础概念什么的也看了很多遍.也曾经用过强者同学的板子,然而却一直不会网络流.虽然曾经尝试过写,然而即使最简单的一种算法也没有写成功过,然后对着强者大神的代码一点一点的照猫画虎,A了一题.然而这并没有什么用,实际上我还是不会呀.过一阵子就写不出来了,所以那个时候的A应该就是对照着换了换变量吧.持续性萎靡不振,间歇性踌躇满志的我觉得是时候不看资料尤其是不看他人代码完全的自己写一道模板题了. 题目 hihocoder 1369 http://hihocoder.com…

RateLimiter是Guava的concurrent包下的一个用于限制访问频率的类 <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <version>18.0</version> </dependency> 限流: 每个API接口都是有访问上限的,当访问频率或者并发量超过其承受范围时候,我们就必须…

▎写在前面 FF算法传送门 之前我们已经学过了FF算法(全称Ford-Fulkerson算法)来找最大流,但是这种算法仍有诸多不对的地方. 其实这种算法存在着严重的效率的问题,请看下面的图: 以这个图为例,我们使用的搜索是无规则选边的,可能第一次会选这样的一条边. 那么我们继续增广. 第二次我们可能会选这样一条边: 发现什么了没有?边一直在减1,那么如果这样循环下去,的确有严重的效率问题. 但是我们明明可以通过S -> 1 -> T或S -> 2 -> T就可以到达,且不存在效率问…

Dijkstra算法 Dijkstra算法主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止. 注意该算法要求图中不存在负权边. 首先我们来定义一个二维数组Edge[MAXN][MAXN]来存储图的信息. 这个图的Edge数组初始化以后为 我们还需要用一个一维数组dis来存储1号顶点到其余各个顶点的初始路程,如下. 这个dis数组中存的是最短路的估计值. 通过Dijkstra算法来松弛后,dis存的为从初始点到各点的精确值(最短路径)了. Dijkstra算法实现如下(以HDU1548为例…