/* 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 =

第一题:按顾客访问猪圈的顺序依次构图(顾客为结点),汇点->第一个顾客->第二个顾客->...->汇点 //第一道网络流 //Ford-Fulkerson //Time:47Ms Memory:276K #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdio> #include<algorithm> #include<queue> using namespace std;

1. 网络流:定义与简析 1.1 网络流是什么? 网络流是一种"类比水流的解决问题方法,与线性规划密切相关"(语出百度百科). 其实,在信息学竞赛中,简单的网络流并不需要太高深的数学知识. 首先我们需要知道一些名词是什么意思: 点(\(node\)).就是一个节点.点集通常用\(V\)表示.其中,有一个源点\(s\)和一个汇点\(t\),所有的流都从源点\(s\)出发,经过一些边之后到达汇点\(t\). 边(\(edge\)).这个东西和大家在其他图论知识中所用到的差不多,用于连接两个

/* 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

传送门: 网络流(一)基础知识篇 网络流(二)最大流的增广路算法 网络流(三)最大流最小割定理 网络流(四)dinic算法 网络流(五)有上下限的最大流 网络流(六)最小费用最大流问题 转自:https://www.cnblogs.com/SYCstudio/p/7260613.html 朴素算法的低效之处 虽然说我们已经知道了增广路的实现,但是单纯地这样选择可能会陷入不好的境地,比如说这个经典的例子: 我们一眼可以看出最大流是999(s->v->t)+999(s->u->t),但

摘自https://www.cnblogs.com/SYCstudio/p/7260613.html 网络流定义 在图论中,网络流(Network flow)是指在一个每条边都有容量(Capacity)的有向图分配流,使一条边的流量不会超过它的容量.通常在运筹学中,有向图称为网络.顶点称为节点(Node)而边称为弧(Arc).一道流必须匹配一个结点的进出的流量相同的限制,除非这是一个源点(Source)──有较多向外的流,或是一个汇点(Sink)──有较多向内的流.一个网络可以用来模拟道路系统的

引子 曾经很多次看过最大流的模板,基础概念什么的也看了很多遍.也曾经用过强者同学的板子,然而却一直不会网络流.虽然曾经尝试过写,然而即使最简单的一种算法也没有写成功过,然后对着强者大神的代码一点一点的照猫画虎,A了一题.然而这并没有什么用,实际上我还是不会呀.过一阵子就写不出来了,所以那个时候的A应该就是对照着换了换变量吧.持续性萎靡不振,间歇性踌躇满志的我觉得是时候不看资料尤其是不看他人代码完全的自己写一道模板题了. 题目 hihocoder 1369 http://hihocoder.com

早前写了一篇关于A*算法的文章:<算法:Astar寻路算法改进> 最近在写个js的UI框架,顺便实现了一个js版本的A*算法,与之前不同的是,该A*算法是个双向A*. 双向A*有什么好处呢? 我们知道,A*的时间复杂度是和节点数量以及起始点难度呈幂函数正相关的. 这个http://qiao.github.io/PathFinding.js/visual/该网址很好的演示了双向A*的效果,我们来看一看. 绿色表示起点,红色表示终点,灰色是墙面.稍浅的两种绿色分别代表open节点和close节点:

Atitit.软件中见算法 程序设计五大种类算法 1. 算法的定义1 2. 算法的复杂度1 2.1. Algo cate2 3. 分治法2 4. 动态规划法2 5. 贪心算法3 6. 回溯法3 7. 分支限界法3 1. 算法的定义  算法(Algorithm)是一系列解决问题的清晰指令,也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出.如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题.不同的算法可能用不同的时间.空间或效率来完成同样的任务.一个算法的优劣可以用空

本次LZ和各位分享GC最后两种算法,复制算法以及标记/整理算法.上一章在讲解标记/清除算法时已经提到过,这两种算法都是在此基础上演化而来的,究竟这两种算法优化了之前标记/清除算法的哪些问题呢? 复制算法 我们首先一起来看一下复制算法的做法,复制算法将内存划分为两个区间,在任意时间点,所有动态分配的对象都只能分配在其中一个区间(称为活动区间),而另外一个区间(称为空闲区间)则是空闲的. 当有效内存空间耗尽时,JVM将暂停程序运行,开启复制算法GC线程.接下来GC线程会将活动区间内的存活对象,全部复

在前一篇文章中通过leetcode的一道题目了解了LRU算法的具体设计思路,下面继续来探讨一下另外两种常见的Cache算法:FIFO.LFU 1.FIFO算法 FIFO(First in First out),先进先出.其实在操作系统的设计理念中很多地方都利用到了先进先出的思想,比如作业调度(先来先服务),为什么这个原则在很多地方都会用到呢? 因为这个原则简单.且符合人们的惯性思维,具备公平性,并且实现起来简单,直接使用数据结构中的队列即可实现. 在FIFO Cache设计中,核心原则就是:如果

不同于其它的机器学习模型,EM算法是一种非监督的学习算法,它的输入数据事先不需要进行标注.相反,该算法从给定的样本集中,能计算出高斯混和参数的最大似然估计.也能得到每个样本对应的标注值,类似于kmeans聚类(输入样本数据,输出样本数据的标注).实际上,高斯混和模型GMM和kmeans都是EM算法的应用. 在opencv3.0中,EM算法的函数是trainEM,函数原型为: bool trainEM(InputArray samples, OutputArray logLikelihoods=n

Floyd-Warshall算法,简称Floyd算法,用于求解任意两点间的最短距离,时间复杂度为O(n^3). 使用条件&范围通常可以在任何图中使用,包括有向图.带负权边的图. Floyd-Warshall 算法用来找出每对点之间的最短距离.它需要用邻接矩阵来储存边,这个算法通过考虑最佳子路径来得到最佳路径. 1.注意单独一条边的路径也不一定是最佳路径.2.从任意一条单边路径开始.所有两点之间的距离是边的权,或者无穷大,如果两点之间没有边相连.对于每一对顶点 u 和 v,看看是否存在一个顶点 w

上两篇博客 8皇后以及N皇后算法探究,回溯算法的JAVA实现,递归方案 8皇后以及N皇后算法探究,回溯算法的JAVA实现,非递归,数据结构“栈”实现 研究了递归方法实现回溯,解决N皇后问题,下面我们来探讨一下非递归方案 实验结果令人还是有些失望,原来非递归方案的性能并不比递归方案性能高 代码如下: package com.newflypig.eightqueen; import java.util.Date; /** * 使用循环控制来实现回溯,解决N皇后 * @author newflydd@

Dijkstra算法 Dijkstra算法主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止. 注意该算法要求图中不存在负权边. 首先我们来定义一个二维数组Edge[MAXN][MAXN]来存储图的信息. 这个图的Edge数组初始化以后为 我们还需要用一个一维数组dis来存储1号顶点到其余各个顶点的初始路程,如下. 这个dis数组中存的是最短路的估计值. 通过Dijkstra算法来松弛后,dis存的为从初始点到各点的精确值(最短路径)了. Dijkstra算法实现如下(以HDU1548为例

页面置换产生的原因是:分页请求式存储管理(它是实现虚拟存储管理的方法之一,其中一个特性是多次性-->多次将页面换入或换出内存) 效果最好的页面置换算法:最佳置换算法 比较常用的页面置换算法有:FIFO置换算法.LRU置换算法.LFU置换算法 最佳置换算法:不可能实现-->是衡量其他置换算法的方法. FIFO置换算法:先进先出置换算法,淘汰最先进入内存的页面,即选择在内存中驻留时间最久的页面予以淘汰.(实现简单) LRU置换算法:最近最久未使用置换算法,该算法赋予每个页面一个访问字段,用来记录一

插入排序算法主要分为:直接插入算法,折半排序算法(二分插入算法),希尔排序算法,后两种是直接插入算法的改良.因此直接插入算法是基础,这里先进行直接插入算法的分析与编码. 直接插入算法的排序思想:假设有序数组从小到大为array[0],array[1],array[2],....,array[n-2],array[n-1],那么将待排数值array[n]与前面的有序数组从后向前依次比较,直到在有序数组中找到小于待排数值array[n]的位置,将array[n]插入到此位置,并入组合成新的有序数组.

Floyd算法 Floyd算法又称为弗洛伊德算法,插点法,是一种用于寻找给定的加权图中顶点间最短路径的算法.该算法名称以创始人之一.1978年图灵奖获得者.斯坦福大学计算机科学系教授罗伯特·弗洛伊德命名. 正如我们所知道的,Floyd算法用于求最短路径.Floyd算法可以说是Warshall算法的扩展,三个for循环就可以解决问题,所以它的时间复杂度为O(n^3). Floyd算法的基本思想如下:从任意节点A到任意节点B的最短路径不外乎2种可能,1是直接从A到B,2是从A经过若干个节点X到B.所

特点:适用于稀疏图,边比较少的图.如果顶点较少,且为稠密图,则用Prim算法.跟Prim算法的用途相同.时间复杂度为O(e*loge),其中e为边数. 代码: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define MAXEDGE 20 //设定边的最大值 #define INF 65535 //用来设定边的最大值 typedef struct Edge { int begin; int end; int weight; }Edge; //构建

自从打ACM以来也算是用归并排序了好久,现在就写一篇博客来介绍一下这个算法吧 :) 图片来自维基百科,显示了完整的归并排序过程.例如数组{38, 27, 43, 3, 9, 82, 10}. 在算法导论讲分治算法一章的时候提到了归并排序.首先,归并排序是一个分治算法. 归并(Merge)排序法是将两个(或两个以上)有序表合并成一个新的有序表, 即把待排序序列分为若干个有序的子序列,再把有序的子序列合并为整体有序序列. merg() 函数是用来合并两个已有序的数组.  是整个算法的关键. 那么归并

  链接分析算法之:HillTop算法     Hilltop算法是由Krishna Baharat 在2000年左右研究的,于2001年申请专利,但是有很多人以为Hilltop算法是由谷歌研究的.只不过是Krishna Baharat 后来加入了Google成为了一名核心工程师,然后授权给Google使用的. 在与PageRank算法相比之下,Google意识到这个算法的进步会为他们的搜索排名带来非常重要的功能.Google的HillTop算法现在已经能更好的与旧的算法(PR算法)联合起来工作