f[i][S]三进制压缩表示最长路为i,0代表不在该集合,1代表不是最短路为i集合,2代表是最短路集合, 转移枚举i+1集合是那些, 乘以概率即可 预处理保证复杂度 #include<cstdio> #include<algorithm> #include<cstring> #include<queue> #include<iostream> #define ll long long #define mmp make_pair #define M…

/* 最大权闭合图,可以用最大密集子图来解速度更快复杂度低 题解:胡伯涛<最小割模型在信息学竞赛中的应用> 点和边均带权的最大密集子图 s-i,权为U=点权绝对值和+边的所有权值 i-t,权为U+点的值-点的度 u-v,权值为w,意思是选了v后可以获利多少 最大获利=(U*n-flow)/2; */ #include<stdio.h> #include<string.h> #include<math.h> #include<queue> #inc…

/* 最大密集子图子图裸题 解法:设源点s和汇点t 根据胡波涛的<最小割模型在信息学中的应用> s-每个点,权值为原边权和m, 每个点-t,权值为m+2*g-degree[i], 原来的边u-v ,权值为原权值 最小割f; flow=m*n-f; 二分g得到flow 逼近0: */ #include<stdio.h> #include<string.h> #include<math.h> #include<stdlib.h> #include&l…

题意:给出一副连通图,求出一个子图令g=sigma(E)/sigma(V); h[g]=sigma(E)-g*sigma(V):设G是最优值 则当h[g]>0:g<G h[g]<0,g>G; h[g]=0:g=G: h[g]=(U*n-Cut[S,T])/2; 当最小割Cut[S,T]最小时,h[g]最大 分析:建图方式:对于<u,v>,建立正向边和反向边容量为1 对于每个点u建立s->u容量为U,建立u->t容量为U+2*g-du(du是每个点的度) 公式…

转自:http://www.infoq.com/cn/articles/zjl-sns-automatic-mining 一．为何要在大规模SNS中挖掘兴趣圈子 随着国外的facebook.twitter以及国内的人人.新浪微博等SNS及内容分享平台的逐步流行,如何从上亿的海量用户中自动挖掘兴趣圈子成为了一个有趣也非常必要的工作.所谓“兴趣圈子”,指的是在同一分享平台下,有着共同的兴趣爱好的用户群体,比如新浪微博里哪些用户是对云计算感兴趣的?他们是否形成了一个密切交互的圈子?对这些信息的挖掘是很…

0. 保存 保存为 pdf:dot -Tpdf iris.dot -o iris.pdf 1. 基本 (1)无向图.有向图.子图 graph G {} // 无向图 digraph G {} // 有向图 digraph G { subgraph cluster_0 {} subgraph cluster_1 {} } (2)形状 box ⇒ 长方形 circle ⇒ 圆 v1 [label = "v1", shape = "circle"] (3)箭头上指示文字和…

\(noip模拟27\;solutions\) 这次吧,我本来以为我能切掉两个题,结果呢??只切掉了一个 不过,隔壁Varuxn也以为能切两个,可惜了,他一个都没切...... 确实他分比我高一点,但是吧,这个人就改题非常慢,所以结论就是 我牛逼,牛逼到家了 所以我应该是挂掉了100pts,下次注意,下次AK \(T1\;妹子图(graph)\) 这个题有一堆做法,而且旗鼓相当,复杂度都一样,跑的也差不多快 我的做法是在无向图上跑魔改拓扑排序+魔改DIJ,非常的恶心,但是吧,理解之后极其简单 按…

py2neo 通用 # -*- coding: UTF-8 -*- from py2neo import Graph, Node, Relationship, walk, NodeMatcher, RelationshipMatcher, Subgraph graph = Graph("http://localhost:7474", username="neo4j", password="123456") 增 # 建立节点 node1 = Nod…

题意: 让你选一些边,选边的前提是端点都被选了,求所有的边集中,边权和-点权和最大的一个. 题解: 对于每个边建一个点,然后就是裸的最大权闭合子图, 结果比赛的时候我的板子太丑,一直T,(不会当前弧优化...) 当时补题用的是蔡队的Dinic当前弧优化板子 今天重写了一遍 #include <bits/stdc++.h> #define endl '\n' #define ll long long #define all(x) x.begin(),x.end() #define IO ios:…

参考链接1: 参考链接2: 参考ppt3: Factor Graph 是概率图的一种,概率图有很多种,最常见的就是Bayesian Network (贝叶斯网络)和Markov Random Fields(马尔可夫随机场).在概率图中,求某个变量的边缘分布是常见的问题.这问题有很多求解方法,其中之一就是可以把Bayesian Network和Markov Random Fields 转换成Facor Graph,然后用sum-product算法求解. 基于Factor Graph可以用sum-p…