青蛙的烦恼(frog) 原文:https://blog.csdn.net/xyc1719/article/details/79844952 [题目描述] 池塘中有 n 片荷叶恰好围成了一个凸多边形,有一只小青蛙恰好站在 1 号荷叶上,小青蛙想通过 最短的路程遍历所有的荷叶(经过一个荷叶一次且仅一次),小青蛙可以从一片荷叶上跳到另外任意一 片荷叶上. [输入格式] 第一行为整数 n,荷叶的数量. 接下来 n 行,每行两个实数,为 n 个多边形的顶点坐标,按照顺时针方向给出.保证不会爆 double

StreamDM:基于Spark Streaming.支持在线学习的流式分析算法引擎 streamDM:Data Mining for Spark Streaming,华为诺亚方舟实验室开源了业界第一个基于 Spark Streaming 的算法引擎StreamDM. 大数据分析按照模型是否在线学习可以分为: 离线学习(Offline Learning): 在线学习(Online Learning)两大方式, 对应的数据处理模式分别为: 批处理(Batch Mode)分析: 流处理(Stream

最近大三学生让我去讲课,我就恶补了最大流算法,笔者认为最重要的是让学弟学妹们入门,知道算法怎么来的?为什么是这样?理解的话提出自己的改进,然后再看看Dinic.SAP和ISAP算法….. 一.概念引入 首先要先清楚最大流的含义,就是说从源点到经过的所有路径的最终到达汇点的所有流量和. 流网络G=(V,E)是一个有向图,其中每条边(u,v)∈E均有一个非负容量c(u,v)>=0.如果(u,v)不属于E,则假定c(u,v)=0.流网络中有两个特别的顶点:源点s和汇点t.下图展示了一个流网络的实例(其

若有向图G = (V , E)满足下列条件: 1.有且仅有一个顶点S,它的入度为 0 ,这个顶点称为源点. 2.有且仅有一个顶点T,它的出度为 0 ,这个顶点称为汇点. 3.每一条弧都有一个非负数,叫做这条边的容量,边(Vi , Vj)的容量用 Cij 来表示. 则此有向图称为网络流图,记为 G = ( V , E , C) ; 对于网络流图G中,每一条弧( i , j )都给定一个非负数Fij,对于一组数据满足下面三个条件时,称为可行流: 1.对于每条弧都有 Fij < Cij ; 2.出了源

/* 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 =

PART 1 什么是网络流 网络流(network-flows)是一种类比水流的解决问题方法,与线性规划密切相关.网络流的理论和应用在不断发展,出现了具有增益的流.多终端流.多商品流以及网络流的分解与合成等新课题.网络流的应用已遍及通讯.运输.电力.工程规划.任务分派.设备更新以及计算机辅助设计等众多领域.[引自百度百科] PART 2 一些概念 容量网络:设G(V,E),是一个有向网络,在V中指定了一个顶点,称为源点(记为Vs),以及另一个顶点,称为汇点(记为Vt);对于每一条弧<u,v>属

本文主要讲解最大流问题的Ford-Fulkerson解法.可以说这是一种方法,而不是算法,因为它包含具有不同运行时间的几种实现.该方法依赖于三种重要思想:残留网络,增广路径和割. 在介绍着三种概念之前,我们先简单介绍下Ford-Fulkerson方法的基本思想.首先需要了解的是Ford-Fulkerson是一种迭代的方法.开始时,对所有的u,v属于V,f(u,v)=0(这里f(u,v)代表u到v的边当前流量),即初始状态时流的值为0.在每次迭代中,可以通过寻找一个“增广路径”来增加流值.增广路径

先上个代码,等有空补充详解 #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<cmath> #include<queue> #include<algorithm> using namespace std; const int maxn = 1010; const int INF = 0x3f3f3f3f; int Map[maxn][maxn]; int ma

题意:给一个图,图中有部分是向边,部分是无向边,要求判断是否存在欧拉回路,若存在,输出路径. 分析:欧拉回路的定义是,从某个点出发,每条边经过一次之后恰好回到出发点. 无向边同样只能走一次,只是不限制方向而已,那么这个情况下就不能拆边.不妨先按照所给的start和end的顺序,初步定下该无向边的顺序(若不当,一会再改).那么有个问题,我们需要先判断其是否存在欧拉回路先. 混合图不满足欧拉回路因素有:(1)一个点的度(无论有无向)是奇数的,那么其肯定不能满足出边数等于入边数.(2)有向边的出入度过

题意:裸的最大流,什么是最大流,参考别的博客 运用复杂度最高的EK算法 O(M*N),模板来自紫书 #include <cstdio> #include <cstdlib> #include <cmath> #include <cstring> #include <ctime> #include <algorithm> #include <iostream> #include <sstream> #includ

"网络流博大精深"-sideman语 一个基本的网络流问题 最早知道网络流的内容便是最大流问题,最大流问题很好理解: 解释一定要通俗! 如右图所示,有一个管道系统,节点{1,2,3,4},有向管道{A,B,C,D,E},即有向图一张. [1]是源点,有无限的水量,[4]是汇点,管道容量如图所示.试问[4]点最大可接收的水的流量? 这便是简单的最大流问题,显然[4]点的最大流量为50 死理性派请注意:流量是单位时间内的,总可以了吧! 然而对于复杂图的最大流方法是什么呢,有EK,Dini

<题目链接> 题目大意: 一个农夫他家的农田每次下雨都会被淹,所以这个农夫就修建了排水系统,还聪明的给每个排水管道设置了最大流量:首先输入两个数n,m ;n为排水管道的数量,m为节点的数量,接下来就是n行数,每一行分为x1,x2,x3:x1,x2为节点的序号,x3为流量:然后问从1号节点到m号节点的最大流是多少? 解题分析: 网络流最大流裸题,下面用的是EK算法,bfs起搜索增广路径的作用,EK算法比较难理解的地方就是反向边的构造. #include <cstdio> #inclu

总评一句:Dinic算法的基本思想比较好理解,就是它的当前弧优化的思想,网上的资料也不多,所以对于当前弧的优化,我还是费了很大的功夫的,现在也一知半解,索性就写一篇博客,来发现自己哪里的算法思想还没理解透彻,并解决他 https://www.cnblogs.com/SYCstudio/p/7260613.html 这篇博客对于Dinic的算法思想介绍的非常详细,一些专有名词什么的也是很专业 网络流:在一个有向图上选择一个源点,一个汇点,每一条边上都有一个流量上限(以下称为容量),即经过这条边的流

本来是继续加强最短路的训练,但是遇到了一个最短路 + 最大流的问题,最大流什么鬼,昨天+今天学习了一下,应该对ek算法有所了解,凭借学习后的印象,自己完成并ac了这个最大流的模板题 题目大意:都是图论,只是这个图给你的关系是网络关系,就是从s到t的路上,你运送的东西的量必须满足所有路径的限制,而题目给出的就是限制,我们用一个二维数组c存储i到j这一条边的总限制,注意的是,初始化c数组为0,然后增加限制,而不是赋值,因为可能有多条路,但管他几条路呢,只要能运过去走那条都行,所以合并增值 int m

Drainage Ditches Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 45 Accepted Submission(s): 38   Problem Description Every time it rains on Farmer John's fields, a pond forms over Bessie's favorit

一.含义 从源点到经过的所有路径的最终到达汇点的所有流量和 例如: 在这个图中求源点1,到汇点4的最大流.答案为50,其中1->2->4为20 :1->4为20 :1->2->3->4为10:总和为20+20+10=50. 二.EK算法的核心 反复寻找源点s到汇点t之间的增广路径,若有,找出增广路径上每一段[容量-流量]的最小值delta,若无,则结束. 在寻找增广路径时,可以用BFS来找,并且更新残留网络的值(涉及到反向边). 而找到delta后,则使最大流值加上de

一.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 quite a long time to regrow. Thus, Farmer John has built a set of drainag

http://poj.org/problem?id=2175 题意:有n个楼,m个防空洞,每个楼有一个坐标和一个人数B,每个防空洞有一个坐标和容纳量C,从楼到防空洞需要的时间是其曼哈顿距离+1,现在给出一个方案,问该方案是否是让所有人到防空洞避难的花费时间最少的方案,如果不是,输出一个最佳方案. 思路:一开始直接用最小费用最大流,超时了.学习了一下消圈算法. 如果不考虑得到最小费用,只需要考虑当前是否最小费用的话,那么是可以用消圈算法来解决的. 结论:当没有负圈的时候,当前的费用是最小的. 因此

Luogu P3376 于\(EK\)算法求最大流时每一次只求一条增广路,时间复杂度会比较高.尽管实际应用中表现比较优秀,但是有一些题目还是无法通过. 那么我们就会使用\(Dinic\)算法实现多路增广. 算法的基本流程如下: \(BFS\)对图进行分层,求出终点所在的层数 \(DFS\)对每一条增广路的信息进行更新 仅仅这样看,虽然一次\(BFS\)能找到多条最短增广路,但是信息的更新仍然是逐条增广路进行更新,效率上并没有太大变化. 所以我们需要下面的两个优化: 记录起点到节点\(P\)的流\

#define \(u\)的伴点集合 与\(u\)相隔一条边的且\(u\)能达到的点的集合 \(0x00~ {}~Preface\) \(HLPP(Highest~Label~Preflow~Push)\)最高标签预流推进算法是处理网络最大流里两种常用方法--增广路&预流推进中,预流推进算法的一种.据传由\(tarjan\)发明怎么又是他 ,并被其他科学家证明了其复杂度是紧却的\(O(n^2\sqrt m)\).在随机数据中不逊色于普通的增广路算法,而在精心构造的数据中无法被卡,所以是一种可以替

模板题:洛谷p3376 题目大意: 给出一个网络图,以及其源点和汇点,求出其网络最大流. 基本思路: 套模板 EK的时间复杂度O(V*E^2) EK算法思路: 1.通过BFS拓展合法节点(每个节点在本次BFS中仅遍历一次),找到汇点,并记录每个节点的前面节点(pre)(若找不到增广路,算法结束) 2.通过BFS的记录,从汇点回溯回源点,记录下每条弧流量的**最小值**minn, ans += minn(否则就会超出某条边的限制流量) 3.将所有经过的边的流量减去minn,反向边加上minn 4.