题意:已知n(n <= 150)个城市和m(m <= 5000)个航班,每个航班有出发地.到达地.乘坐人数.起飞时间和降落时间(时间用时和分表示),求从一个指定城市出发,去往另一个指定城市在规定的最晚时间前(包括最晚时间)可以到达的最大人数(换航班的间隔至少需要30分钟). 分析: 1.首先最大流模板中是不考虑时间因素的,从一个点分别向不同的方向出发是同时的,所以不能以城市为最大流模板中的顶点. 2.为了考虑时间因素,以航班为顶点,以城市为边,将同一个航班拆成两个点i与i + m(拆点法),则…

题意:有n个城市,m条航班.已知每条航班的起点和终点,还有每条航班的载客量.出发时间.到达时间.并且要求在任何一个城市(起点.终点除外)都至少要有30分钟的中转时间,求起点到终点的最大客流量. 析:把每个航线看成一个点,然后拆成两个点,然后如果两个航线能够到达,并且时间不超的话,就连一条边,然后加一个源点和汇点,分别向开始和结束城市进行连线,容量无限大. 代码如下: #pragma comment(linker, "/STACK:1024000000,1024000000") #inc…

最大流 .以航班为节点进行最大流. 容量限制进行拆点. 如果时间地点满足可以建一条边. 具体看代码.变量名被修改过了.一开始的变量名可能比较容易看懂 但CE了.可能与库里的变量重复了. AC代码 #include <map> #include <set> #include <list> #include <cmath> #include <ctime> #include <deque> #include <stack> #…

题目大意:有n个城市m条航线.给出每条航线的出发地,目的地,座位数,起飞时间和到达时间(所给形式为HHMM.记得转化),再给出城市A和B.和到达城市B的最晚时间.如今问一天内最多有多少人能从A飞到B,能够在其它城市中转 解题思路:将飞机票拆点,拆成i–>i + m,容量为座位数. 接着推断一下.航线之间的连线 假设航线的起点是A的话,那么就和超级源点相连,容量为INF 假设航线的终点是B且到达时间小于等于最晚时间.那么连线,容量为INF 假设航线i的终点和航线j的起点同样.且航线i的到达时间+3…

题意:给定一些航班,每个航班有人数,和起始终止时间,每次转机要花半小时,问限制时间内最多能有多少人从起始城市到终点城市. 析:差不多是裸板网络流的最大流问题,把每个航班都拆成两个点,这两个点之间连接一条流量为这个航班的容量,然后再暴力去查看能不能连接,如果能, 那么就连接一条容量无限的边,然后在源点和汇点加一个无限的容量边. #pragma comment(linker, "/STACK:1024000000,1024000000") #include <cstdio> #…

应用层级时空记忆模型(HTM)实现对实时异常流时序数据检测 Real-Time Anomaly Detection for Streaming Analytics Subutai Ahmad SAHMAD@NUMENTA.COM Numenta, Inc., 791 Middlefield Road, Redwood City, CA 94063 USA Scott Purdy SPURDY@NUMENTA.COM Numenta, Inc., 791 Middlefield Road, Red…

时序模型:仿真器的时间推进模型,它反映了推进仿真时间和调度事件的方式. 1)门级时序模型:适用于分析所有的连续赋值语句,过程连续赋值语句,门级原语,用户自定义原语. 特点:任意时刻,任意输入变化都将重新计算其输出.假设已经存在一个门级时序模型,同时该模型产生的一个事件已被调度但还未执行,如果事件的结果将导致 一个新事件产生,仿真器会撤销对先前事件的调度,转而调度新事件. 适用于模拟电路中的惯性延时.适用于组合逻辑建模. 惯性延时:例如在一个与非门电路中,门延时5ns,那么任何小于这个延时值的输入…

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/Thinking_boy1992/article/details/53207177 本文翻译自 时序模型就是层次的线性叠加. 你能够通过向构造函数传递层实例的列表构建序列模型: from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation model = Sequential([ Dense(32, in…

EDADS系统包含了众多的时序模型和异常检测模型,这些模型的处理会输入很多参数,若仅使用默认的参数,那么时序模型预测的准确率将无法提高,异常检测模型的误报率也无法降低,甚至针对某些时间序列这些模型将无法使用. 若想有效地使用EGADS系统,那么必须了解EGADS系统的核心算法思想,并据此调优模型参数,来提高异常检测的准确率.降低误报率. 笔者通过阅读EDADS系统的TimeSeries模型和AnomalyDetection模型的源码,整理了模型的处理流程和常用算法的核心思想.如本文有理解错误之处…

题目大意:有n个城市,m条航班.已知每条航班的起点和终点,还有每条航班的载客量.出发时间.到达时间.并且要求在任何一个城市(起点.终点除外)都至少要有30分钟的中转时间,求起点到终点的最大客流量. 题目分析:将航线视作一个点,如果航线u能经过某城市中转到航线v,则从u连一条弧到v.构造好图之后拆点,将点u拆成u和u’,对于任意一个u,都连一条弧从u到u’,容量为航线上的载客量:对于节点u,从u’向u邻接的节点v连一条弧,容量为无穷大:增加源点s,从s向起点为出发点的航线u连一条弧,容量为无穷大,…