为与机房各位神犇同步,学习下网络流,百度一下发现竟然那么多做法,最后在两种算法中抉择,分别是Dinic和ISAP算法,问过 CA爷后得知其实效率上无异,所以决定跟随Charge的步伐学习Dinic,所以来写点心得 网络流(最大流)的做法可以进行浅显的理解: 一张图可以认为是一个排水管道,每个点为管道的交叉点,每个边的边权即是这条管道的水的容量,给定一个源点和一个汇点,源点有∞的水量供给,问汇点最大可以获得多少水,所求即为最大流 但是有点题目不一定会给定源点或者汇点,还是因题而异,而且还有很多题目…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————08.使用FPgrowth算法来高效发现频繁项集 关键字:FPgrowth.频繁项集.条件FP树.非监督学习作者:米仓山下时间:2018-11-3机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.c…

ava 学习笔记之 流.文件的操作 对于一些基础的知识,这里不再过多的解释, 简单的文件查询过滤操作 package com.wfu.ch08; import java.io.File; import java.io.FilenameFilter; public class Test1 { public static void main(String[] args) { File file=new File("F:\\2017-2018-1\\javase"); // //获取该目录下…

/* 网络流之最大流Dinic算法模版 */ #include <cstring> #include <cstdio> #include <queue> using namespace std; ; const int inf = 0x3f3f3f3f; struct { int c,f;//c为边的容量,f为边的容量 }edge[maxn][maxn]; int dis[maxn]; int v,e; bool bfs()//利用bfs进行分层处理,当汇点无法分层时得…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————07.使用Apriori算法进行关联分析 关键字:Apriori.关联规则挖掘.频繁项集作者:米仓山下时间:2018-11-2机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.com:pbharri…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————02.k-邻近算法(KNN) 关键字:邻近算法(kNN: k Nearest Neighbors).python.源码解析.测试作者:米仓山下时间:2018-10-21机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiong…

[ML学习笔记] 朴素贝叶斯算法(Naive Bayesian) 贝叶斯公式 \[P(A\mid B) = \frac{P(B\mid A)P(A)}{P(B)}\] 我们把P(A)称为"先验概率"(Prior probability),即在B事件发生之前,对A事件概率的一个判断.P(A|B)称为"后验概率"(Posterior probability),即在B事件发生之后,对A事件概率的重新评估.P(B|A)/P(B)称为"可能性函数"(Lik…

Effective STL 学习笔记 31:排序算法 */--> div.org-src-container { font-size: 85%; font-family: monospace; } pre.src { background-color:#f8f4d7 } p {font-size: 15px} li {font-size: 15px} Table of Contents partial_sort nth_element stability partition 总结 1 parti…

Power Network Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 32768K Total Submissions: 24019   Accepted: 12540 Description A power network consists of nodes (power stations, consumers and dispatchers) connected by power transport lines. A node u may be supplied…

前面花了很长时间弄明白了压入-重标记的各种方法,结果号称是O(V3)的算法测demo的时候居然TLE了一个点,看了题解发现所有人都是用Dinic算法写的,但它的复杂度O(V2E)明显高于前者,具体是怎么回事我也不太清楚...但是Dinic算法相对来说要好理解多了. 经过证明(然而并不知道怎么证明),在残余网络中增广路中的最短路,一定是对答案贡献最大的(即对求解时间贡献最大)增广路. 算法显而易见了,每次找增广路之前先bfs一遍得出残余网络中源点到每个点的最短路径(每条边长度固定为1),得到一张"…