1.点云分割的精度 在之前的两个章节里介绍了基于采样一致的点云分割和基于临近搜索的点云分割算法.基于采样一致的点云分割算法显然是意识流的,它只能割出大概的点云(可能是杯子的一部分,但杯把儿肯定没分割出来).基于欧式算法的点云分割面对有牵连的点云就无力了(比如风筝和人,在不用三维形态学去掉中间的线之前,是无法分割风筝和人的).基于法线等信息的区域生长算法则对平面更有效,没法靠它来分割桌上的碗和杯子.也就是说,上述算法更关注能不能分割,除此之外,我们还需要一个方法来解决分割的“好不好”这个问题.也就

1.点云分割的精度 在之前的两个章节里介绍了基于采样一致的点云分割和基于临近搜索的点云分割算法.基于采样一致的点云分割算法显然是意识流的,它只能割出大概的点云(可能是杯子的一部分,但杯把儿肯定没分割出来).基于欧式算法的点云分割面对有牵连的点云就无力了(比如风筝和人,在不用三维形态学去掉中间的线之前,是无法分割风筝和人的).基于法线等信息的区域生长算法则对平面更有效,没法靠它来分割桌上的碗和杯子.也就是说,上述算法更关注能不能分割,除此之外,我们还需要一个方法来解决分割的“好不好”这个问题.也就

[题意]给出一个带权无向图,求割集,且割集的平均边权最小. [分析] 先尝试着用更一般的形式重新叙述本问题.设向量w表示边的权值,令向量c=(1, 1, 1, --, 1)表示选边的代价,于是原问题等价为: Minimize   λ = f(x) = sigma(wexe)/sigma(1*xe) = w•x / c•x 其中, x表示一个解向量,xe∈{0, 1} ,即对于每条边都有选与不选两种决策,并且选出的边集组成一个s-t边割集. 联系已有的知识,这是一个0-1分数规划.在胡伯涛<最小割

最标准的最小割算法应用题目. 核心思想就是缩边:先缩小最大的边.然后缩小次大的边.依此缩小 基础算法:Prime最小生成树算法 只是本题測试的数据好像怪怪的,相同的算法时间执行会区别非常大,并且一样的代码替换.竟然会WA.系统出错的几率非常小.难倒測试系统本题会有错误? 懒得继续測试这道题的系统了,反正算法正确.AC. #include <stdio.h> #include <string.h> #include <limits.h> const int MAX_N =

链接6081 度度熊的王国战略 Time Limit: 40000/20000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/132768 K (Java/Others) Total Submission(s): 923 Accepted Submission(s): 352 Problem Description 度度熊国王率领着喵哈哈族的勇士,准备进攻哗啦啦族. 哗啦啦族是一个强悍的民族,里面有充满智慧的谋士,拥有无穷力量的战士. 所以这一场战争,将会十分艰难.

借鉴:http://blog.kongfy.com/2015/02/kargermincut/ 提到无向图的最小割问题,首先想到的就是Ford-Fulkerson算法解s-t最小割,通过Edmonds–Karp实现可以在O(nm2)时间内解决这个问题(n为图中的顶点数,m为图中的边数). 但是全局最小割和s-t最小割不同,并没有给定的指定的源点s和汇点t,如果通过Ford-Fulkerson算法来解这一问题,则需要枚举汇点t(共n−1),时间复杂度为O(n2m2). Can we do bett

1412: [ZJOI2009]狼和羊的故事 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 162 MB Submit: 3454  Solved: 1733 [Submit][Status][Discuss] Description "狼爱上羊啊爱的疯狂,谁让他们真爱了一场:狼爱上羊啊并不荒唐,他们说有爱就有方向．．．．．．" Orez听到这首歌,心想:狼和羊如此和谐,为什么不尝试羊狼合养呢?说干就干! Orez的羊狼圈可以看作一个n*m个矩阵格子,这个矩阵的边

还不是很懂,贴两篇学习的博客: http://www.hankcs.com/program/algorithm/poj-2914-minimum-cut.html http://blog.sina.com.cn/s/blog_700906660100v7vb.html 算法步骤: 1. 设最小割cut=INF, 任选一个点s到集合A中, 定义W(A, p)为A中的所有点到A外一点p的权总和. 2. 对刚才选定的s, 更新W(A,p)(该值递增). 3. 选出A外一点p, 且W(A,p)最大的作为

Stoer-Wagner算法基本思想:如果能求出图中某两个顶点之间的最小割,更新答案后合并这两个顶点继续求最小割,到最后就得到答案. 算法步骤: ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- (1)首先初始化,设最小割ans = INF                                

Problem Description You may not hear about Nubulsa, an island country on the Pacific Ocean. Nubulsa is an undeveloped country and it is threatened by the rising of sea level. Scientists predict that Nubulsa will disappear by the year of 2012. Nubulsa

1001: [BeiJing2006]狼抓兔子 Description 左上角点为(1,1),右下角点为(N,M)(上图中N=4,M=5).有以下 三种类型的道路 1:(x,y)<==>(x+1,y) 2:(x,y)<==>(x,y+1) 3:(x,y)<==>(x+1,y+1) 道路上的权值表示这条路上最多能够通过的兔子数,道路是无向的. 左上角和右下角为兔子的两个窝,开始时所有的兔子都聚集在左上角(1,1)的窝里,现在它们要跑到右下角(N,M)的窝中去,狼王开始伏击

网格分割算法是三维几何处理算法中的重要算法,具有许多实际应用.[Katz et al. 2003]提出了一种新型的层次化网格分割算法,该算法能够将几何模型沿着凹形区域分割成不同的几何部分,并且可以避免过度分割以及锯齿形分割边界.算法的核心思想是先利用模糊聚类的方法分割几何模型,并保留分割边界附近的模糊区域,然后利用最小割的方法在模糊区域里寻找准确的分割边界.算法主要包含以下4个步骤: 1. 计算网格中所有相邻面片之间的距离: 2. 计算每个面片属于不同分割区域的概率: 3. 迭代调整每个面片的概

package org.xiu68.exp.exp10; import java.util.ArrayDeque; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; public class Exp10_2 { //实现Ford-Fulkerson算法,求出给定图中从源点s到汇点t的最大流,并输出最小割. public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated meth

无向连通网络,去掉一个边集可以使其变成两个连通分量则这个边集就是割集,最小割集当然就权和最小的割集. 使用最小切割最大流定理: 1.min=MAXINT,确定一个源点 2.枚举汇点 3.计算最大流,并确定当前源汇的最小割集,若比min小更新min 4.转到2直到枚举完毕 5.min即为所求输出min 复杂度很高:枚举汇点要O(n),最短增广路最大流算法求最大流是O((n^2)m)复杂度,在复杂网络中O(m)=O(n^2),算法总复杂度就是O(n^5):哪怕采用最高标号预进流算法求最大流O((n^

最大流: 给定指定的一个有向图,其中有两个特殊的点源S(Sources)和汇T(Sinks),每条边有指定的容量(Capacity),求满足条件的从S到T的最大流(MaxFlow). 最小割: 割是网络中定点的一个划分,它把网络中的所有顶点划分成两个顶点集合S和T,其中源点s∈S,汇点t∈T,从S出发指向T的边的集合,称为割(S,T),这些边的容量之和称为割的容量.容量最小的割称为最小割. 根据最大流最小割定理,最大流等于最小割. 其他: 求最小割边的个数的方法: ①建边的时候每条边权 w =

Problem Description 度度熊国王率领着喵哈哈族的勇士,准备进攻哗啦啦族. 哗啦啦族是一个强悍的民族,里面有充满智慧的谋士,拥有无穷力量的战士. 所以这一场战争,将会十分艰难. 为了更好的进攻哗啦啦族,度度熊决定首先应该从内部瓦解哗啦啦族. 第一步就是应该使得哗啦啦族内部不能同心齐力,需要内部有间隙. 哗啦啦族一共有n个将领,他们一共有m个强关系,摧毁每一个强关系都需要一定的代价. 现在度度熊命令你需要摧毁一些强关系,使得内部的将领,不能通过这些强关系,连成一个完整的连通块,以保

前言 StoerWagner算法是一个找出无向图全局最小割的算法,本文需要读者有一定的图论基础. 本文大部分内容与词汇来自参考文献(英文,需***),用兴趣的可以去读一下文献. 概念 无向图的割:有无向图\(G=(V,E)\),设\(C\)为图\(G\)中一些弧的集合,若从\(G\)中删去\(C\)中的所有弧能使图\(G\)不是连通图,称\(C\)图\(G\)的一个割. \(S-T\)割:使得顶点\(S\)与顶点\(T\)不再连通的割,称为\(S-T\)割 \(S-T\)最小割:包含的弧的权和最

hdu3002 King of Destruction Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 1022    Accepted Submission(s): 400 Problem Description Zhou xingxing is the successor of one style of kung fu called

题目链接:http://poj.org/problem?id=2914 思路:算法基于这样一个定理:对于任意s, t   V ∈ ,全局最小割或者等于原图的s-t 最小割,或者等于将原图进行 Contract(s, t)操作所得的图的全局最小割. 算法框架: 1. 设当前找到的最小割MinCut 为+∞ .2. 在 G中求出任意 s-t 最小割 c,MinCut = min(MinCut, c)   .3. 对 G作 Contract(s, t)操作,得到 G'=(V', E'),若|V'| >

最小割Stoer-Wagner算法 割:在一个图G(V,E)中V是点集,E是边集.在E中去掉一个边集C使得G(V,E-C)不连通,C就是图G(V,E)的一个割: 最小割:在G(V,E)的所有割中,边权总和最小的割就是最小割. 求G的任意s-t最小割Min-C(s,t): 设s,t是途中的两个点且边(s,t)∈E(即s,t之间存在一条边).如果G的最小割Cut把G分成M,N两个点集 ①:如果s∈M,t∈N则Min-C(s,t)= Cut(不讨论) ②:如果s,t∈M(或者s,t∈N)则Min-C(