原文链接http://blog.csdn.net/ivan_zgj/article/details/51580993 最大流问题常常出现在物流配送中,可以规约为以下的图问题.最大流问题中,图中两个顶点之间不能同时存在一对相反方向的边. 边上的数字为该条边的容量,即在该条边上流过的量的上限值.最大流问题就是在满足容量限制条件下,使从起点s到终点t的流量达到最大.在介绍解决最大流问题的Ford-Fulkerson方法之前,先介绍一些基本概念. 1.  残存网络与增广路径 根据图和各条边上的流可以画出

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;

上篇文章主要介绍了Ford-Fulkerson方法的理论基础,本篇给出一种Java的实现. 先借助伪代码熟悉下流程 FORD-FULKERSON(G,t,s) 1 for each edge(u,v)属于E(G) 2     do f[u,v]=0 3          f[v,u]=0 4 while there exists a path p from s to t in the residual network Gf 5       do cf(p)=min{cf(u,v):(u,v)is

系列索引: NOIp 图论算法专题总结 (1) NOIp 图论算法专题总结 (2) NOIp 图论算法专题总结 (3) 网络流 概念 1 容量网络(capacity network)是一个有向图,图的边 \((u, v)\) 有非负的权 \(c(u, v)\),被称为容量(capacity). 图中有一个被称为源(source)的节点和一个被称为汇(sink)的节点.图中每条边称为弧(arc). 实际通过每条边的流量记为 \(f(u, v)\). 残量网络(residual network)是一

流在生活中十分常见,例如交通系统中的人流.车流.物流,供水管网中的水流,金融系统中的现金流,网络中的信息流.网络流优化问题是基本的网络优化问题,应用非常广泛. 网络流优化问题最重要的指标是边的成本和容量限制,既要考虑成本最低,又要满足容量限制,由此产生了网络最大流问题.最小费用流问题.最小费用最大流问题. 本文基于 NetworkX 工具包,通过例程详细介绍网络最大流问题.最小费用流问题.最小费用最大流问题的建模和编程. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛

利用最大流标号法求解最大流,详见代码: Version:未加头尾节点版: 缺点:havn't take nodes' pixels into consideration /************************************************************************/ /* MaxFlow solve graph cut program */ /***************************************************

Ref MIT: lecture-13-incremental-improvement-max-flow-min-cut/ Ford Fulkerson algorithm for finding maximal flow in a flow network: Keep adding flow through new augmenting paths for as long as it is possible; When there are no more augmenting paths, y

题面:https://www.luogu.org/problemnew/show/P3386 好像没有人发Ford-Fulkerson,我来一发, 这道题和P2756飞行员配对方案问题方法一样,网络流大法好. #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int inf=0x3f3f3f3f; const int Max=3000; struct node{ int to,cap,rev; }; vector<node> v

▶ 书中第六章部分程序,包括在加上自己补充的代码,网络最大流 Ford - Fulkerson 算法,以及用到的流量边类和剩余流量网络类 ● 网络最大流 Ford - Fulkerson 算法 package package01; import edu.princeton.cs.algs4.StdOut; import edu.princeton.cs.algs4.FlowEdge; import edu.princeton.cs.algs4.FlowNetwork; import edu.pr

mathematical method 曲线拟合 指数 \(lnY = lna + bX\) 对数 \(Y = blnX + a\) 幂函数 \(lgY=lga+blgX\) 多元线性回归模型 回归分析中有两个或者两个以上的自变量,就是多元回归 最小化残差平方和 SSE 图论: Floyd #include <iostream> using namespace std; const int maxn = 200; int n,s,t; int a[maxn+1][maxn+1]; void i

Flow Problem Time Limit: 5000/5000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65535/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 6674    Accepted Submission(s): 3112 Problem Description Network flow is a well-known difficult problem for ACMers. Given a graph, yo

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

给定一个有向图G=(V,E),把图中的边看作 管道,每条边上有一个权值,表示该管道 的流量上限.给定源点s和汇点t,现在假设 在s处有一个水源,t处有一个蓄水池,问从 s到t的最大水流量是多少? 网络流图里,源点流出的量,等于汇点流 入的量,除源汇外的任何点,其流入量之 和等于流出两之和. 下面我们来考虑如何求最大流. 首先,假如所有边上的流量都没有超过容量(水管),那么就把这个流,称为一个可行流.易见,任一网络中都有一个零流,即每弧a上f(a)=0的流f. 我们就从这个零流开始考虑,假如有这么

算法旨在用尽可能简单的思路解决这个问题.理解算法也应该是一个越看越简单的过程,当你看到算法里的一串概念,或者一大坨代码,第一感觉是复杂,此时最好还是从样例入手.通过一个简单的样例,并编程实现,这个过程事实上就能够理解清楚算法里的最重要的思想,之后扩展.对算法的引理或者更复杂的情况.对算法进行改进.最后,再考虑时间和空间复杂度的问题. 了解这个算法是源于在Network Alignment问题中.图论算法用得比較多.而对于alignment.特别是pairwise alignment, 又常常遇到

关于模板什么的还有算法的具体介绍 戳我 这里我们只做所有最短路的具体分析. 那么同是求解最短路,这些算法到底有什么区别和联系: 对于BFS来说,他没有松弛操作,他的理论思想是从每一点做树形便利,那么时间复杂度绝对是在大型图中难以接受的,所以BFS题目设计很精巧,数据限制,更重要的是他可以处理一些条件很麻烦的联通情况,比如在途中,每步长相同求到达某一地的时间,那么我们要用最短路,就需要建图,但是借助BFS就不需要建图,这么麻烦的事情了. 对于其他最短路,核心思想是松弛,那么先说Floyd,其核心思

B. DZY Loves FFT time limit per test 1 second memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output DZY loves Fast Fourier Transformation, and he enjoys using it. Fast Fourier Transformation is an algorithm used to calculate

本篇博客的主题是关于UI操作流畅度优化的一篇博客,我们以TableView中填充多个根据内容自适应高度的Cell来作为本篇博客的使用场景.当然Cell高度的自适应网上的解决方案是铺天盖地呢,今天我们的重点不是如何讨论Cell高度的自适应,而是给出几种Cell高度自适应的解决方案,然后对比起UI流畅度,从而得出一些UI优化的一些常规做法.今天博客中主要用涉及的第三方库是YYKit和AsyncDisplayKit. 关于YYKit和AsyncDisplayKit这两个库,本篇博客只是简单的涉及到一些

[TOC] 前言 在自然语言处理过程中,经常会涉及到如何度量两个文本之间的相似性,我们都知道文本是一种高维的语义空间,如何对其进行抽象分解,从而能够站在数学角度去量化其相似性.而有了文本之间相似性的度量方式,我们便可以利用划分法的K-means.基于密度的DBSCAN或者是基于模型的概率方法进行文本之间的聚类分析:另一方面,我们也可以利用文本之间的相似性对大规模语料进行去重预处理,或者找寻某一实体名称的相关名称(模糊匹配).而衡量两个字符串的相似性有很多种方法,如最直接的利用hashcode,以

转载博客:http://blog.csdn.net/walker02/article/details/8211628 项目开发中遇到的一个问题,对于三星手机在做手机照片选择时出现图片显示不正常,研究后发现应该是手机拍摄的图片旋转90度,有的图片旋转了180度,有的手机是正常的.在论坛里发现的一个方法,可以获取图片的属性,读取图片的旋转角度. /** * 读取图片属性:旋转的角度 * @param path 图片绝对路径 * @return degree旋转的角度 */ public static

GT源码:https://github.com/TencentOpen/GT 一.流畅度模块的代码结构 流畅度插件总共就几个类,其实处理方式也比较简单粗暴,就是通过Choreographer输出的log信息获取跳帧数据.SMActivity.java为插件的入口类,你可以通过预设环境操作来实现log打印操作,然后通过SMLogService.java过滤出当前进程的丢帧值,最后由SMServiceHelper.java来进行数据处理.流畅度值为60减去1s内的跳帧数. 二.流畅度测试 1.简要流

Tasks & executors relation Q1. However I'm a bit confused by the concept of "task". Is a task an running instance of the component(spout or bolt) ? An executor having multiple tasks actually is saying the same component is executed for multi