这是网络流最基础的部分--求出源点到汇点的最大流(Max-Flow). 最大流的算法有比较多,本次介绍的是其中复杂度较高,但是比较好写的EK算法.(不涉及分层,纯粹靠BFS找汇点及回溯找最小流量得到最终的答案) EK算法,全名Edmonds-Karp算法(最短路径增广算法). 首先简单介绍一下网络流的基本术语: 源点:起点.所有流量皆从此点流出.只出不进. 汇点:终点.所有流量最后汇集于此.只进不出. 流量上限:有向边(u,v)(及弧)允许通过的最大流量. 增广路:一条合法的从源点流向汇点的路径…

3638: Cf172 k-Maximum Subsequence Sum Time Limit: 50 Sec  Memory Limit: 256 MBSubmit: 174  Solved: 92[Submit][Status][Discuss] Description 给一列数,要求支持操作: 1.修改某个数的值 2.读入l,r,k,询问在[l,r]内选不相交的不超过k个子段,最大的和是多少. Input The first line contains integer n (1 ≤ n …

题目链接 哈  学会最小费用最大流啦 思路是这样. 首先我们有一个贪心策略.如果我们每次找到单位费用和最短的一条增广路,那么显然我们可以把这条路添加到已有的流量里去——不管这条路的流量是多大,反正它能扩大现有流量,而且目前为止它是可以扩大流量的所有路径中单位花费最少的. 然后我们就把这条路填上.想想看当我们找不到这样一条路的时候会发生什么? 那就是没有增广路了.恭喜我们获得最小费用最大流.这是为什么呢? 首先没有任何一条增广路的时候我们肯定获得最大流没错 然后我们回顾我们扩展的方式.每次我们都选…

使用Floyd-Warshall算法 求图两点之间的最短路径 不允许有负权边,时间复杂度高,思路简单 # 城市地图(字典的字典) # 字典的第1个键为起点城市,第2个键为目标城市其键值为两个城市间的直接距离 # 将不相连点设为INF,方便更新两点之间的最小值 INF = 99999 G = {1:{1:0, 2:2, 3:6, 4:4}, 2:{1:INF, 2:0, 3:3, 4:INF}, 3:{1:7, 2:INF, 3:0, 4:1}, 4:{1:5, 2:INF, 3:12, 4:0}…

# Dijkstra算法——通过边实现松弛 # 指定一个点到其他各顶点的路径——单源最短路径 # 初始化图参数 G = {1:{1:0, 2:1, 3:12}, 2:{2:0, 3:9, 4:3}, 3:{3:0, 5:5}, 4:{3:4, 4:0, 5:13, 6:15}, 5:{5:0, 6:4}, 6:{6:0}} # 每次找到离源点最近的一个顶点,然后以该顶点为重心进行扩展 # 最终的到源点到其余所有点的最短路径 # 一种贪婪算法 def Dijkstra(G,v0,INF=999):…

# Bellman-Ford核心算法 # 对于一个包含n个顶点,m条边的图, 计算源点到任意点的最短距离 # 循环n-1轮,每轮对m条边进行一次松弛操作 # 定理: # 在一个含有n个顶点的图中,任意两点之间的最短路径最多包含n-1条边 # 最短路径肯定是一个不包含回路的简单路径(回路包括正权回路与负权回路) # 1. 如果最短路径中包含正权回路,则去掉这个回路,一定可以得到更短的路径 # 2. 如果最短路径中包含负权回路,则每多走一次这个回路,路径更短,则不存在最短路径 # 因此最短路径肯定是…

题目链接:http://poj.org/problem?id=1273 Time Limit: 1000MS Memory Limit: 10000K Description Every time it rains on Farmer John's fields, a pond forms over Bessie's favorite clover patch. This means that the clover is covered by water for awhile and takes…

题目:https://loj.ac/problem/2979 原来的思路: 优化连边.一看就是同一个桌子相邻座位之间连边.相邻桌子对应座位之间连边. 每个座位向它所属的桌子连边.然后每个人建一个点,向若干桌子连边. 因为连边的桌子是区间,所以线段树优化. 又想到志愿者招募之类的,所以想弄一个上下界费用流.人向它的座位连下界为1的边,对应桌子区间向人连边.找一些循环流. #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm&…

记录一下这两天用imgaug库做数据增广的代码,由于是算用算学的,所以只能把代码写出来,具体每种增广算法的原理和一些参数就不得而知了,不过我觉得也没必要把这么些个算法搜搞懂,毕竟重点是扩种数据.所以,如果你想深入的学习imgaug这个库的话那么这篇文章不适合你.不过这里有官方文档传送门,还有一篇非常详细的博文,同时本文就是参考以上博文才写出的代码.而本文主要是一个数据增广的实际案例,代码完整,可供参考. 查看每种增广操作的效果 由于本人在进行写代码的时候想看看每种操作作用完之后的效果,所以就想着…

/* Time:2015-6-18 接触网络流好几天了 写的第一个模版————Ford-Fulkerson算法 作用:求解网络最大流 注意:源点是0 汇点是1 如果题目输入的是1到n 请预处理减1 */ #include<cstdio> #include<cstring> #include<cmath> #include<queue> #include<algorithm> using namespace std; const int INF =…