KM算法——二分图最大权匹配 我们前面学过了二分图匹配的匈牙利算法.但这种算法是针对没有权值的图来说的. 肯定有人想问,没有权值的用匈牙利算法,哪有权值的图要求最大权或最小权匹配呢?? 这里就引出了我们今天的主角——KM算法. 这种算法是怎么着呢? 其实最大和最小权匹配都是一样的问题.只要会求最大匹配,如果要求最小权匹配,则将权值取相反数,再把结果取相反数,那么最小权匹配就求出来了. 但问题在这么求最大权匹配呢?? 再看这个问题之前我们先来搞清楚几个概念. one 二分图的带权匹配:二分图的带权

1. 几何 4 1.1 注意 4 1.2 几何公式 4 1.3 多边形 6 1.4 多边形切割 9 1.5 浮点函数 10 1.6 面积 15 1.7 球面 16 1.8 三角形 17 1.9 三维几何 19 1.10 凸包 26 1.11 网格 28 1.12 圆 28 1.13 整数函数 30 2. 组合 33 2.1 组合公式 33 2.2 排列组合生成 33 2.3 生成gray码 35 2.4 置换(polya) 35 2.5 字典序全排列 36 2.6 字典序组合 36 3. 结构

/****************************************************** 二分图最佳匹配 (kuhn munkras 算法 O(m*m*n)). 邻接矩阵形式 . 返回最佳匹配值,传入二分图大小m,n 邻接矩阵 map ,表示权,m1,m2返回一个最佳匹配,为匹配顶点的match值为-1, 一定注意m<=n,否则循环无法终止,最小权匹配可将全职取相反数. 初始化: for(i=0;i<MAXN;i++) for(j=0;j<MAXN;j++) mat

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2853 这道题初看了没有思路,一直想的用网络流如何解决 参考了潘大神牌题解才懂的 最大匹配问题KM 还需要一些技巧来解决最小变动, 做法是:把原先的邻接矩阵每个数扩大k倍(k>n) 为了突出原先的选择,也就是同等情况下优先选择原来的方案 给原来的方案对应矩阵内的数据+1 那么 最终得出的最大匹配值/k=真实的最大匹配 最终得出的最大匹配值%k=原来的方案采用了几个 这里的KM留下来做模板 /* 二分图最佳匹配

为了方便打印,不再将代码放到代码编辑器里,祝你好运. ACM-ICPC竞赛模板(1) 1. 几何 4 1.1 注意 4 1.2 几何公式 4 1.3 多边形 6 1.4 多边形切割 9 1.5 浮点函数 10 1.6 面积 15 1.7 球面 16 1.8 三角形 17 1.9 三维几何 19 1.10 凸包 26 1.11 网格 28 1.12 圆 28 1.13 整数函数 30 2. 组合 33 2.1 组合公式 33 2.2 排列组合生成 33 2.3 生成gray码 35 2.4 置换(

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分配问题与Hungarian算法 分配问题 指派问题 匈牙利算法 匈牙利方法是一种能够在多项式时间内解决分配问题(assignment problem)的组合优化算法.它由Harold Kuhn 与1955年发展并提出,由于该算法很大程度上依赖于先前两位匈牙利数学家:Denes Konig 和 Jeno Egervary,所以被命名为"匈牙利方法". 1957年James Munkres重新审视了这个方法,证明发现该方法是严格polynomial的,所以之后该方法也被称为Kuhn-Mu

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Kuhn-Munkres算法 KM算法,求完备匹配下的最大权匹配,时间复杂度O(\(n^3\)) 所谓的完备匹配就是在二部图中,x点集中的所有点都有对应的匹配 且 y点集中所有的点都有对应的匹配 ,则称该匹配为完备匹配 算法思想 (1)初始化可行顶标的值: (2)用匈牙利算法寻找完备匹配: (3)若未找到完备匹配则修改可行顶标的值: (4)重复(2)(3)直到找到相等子图的完备匹配为止. 模板 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #def

这个算法有点难度,一般比较标准的描述网页上也有相关的描述,我在这里就简单的用十分通俗的语言给大家入个门 主要可以结合https://blog.csdn.net/zsfcg/article/details/20738027这一篇来理解 首先要理解一些基本概念,看图 所谓匹配,就是不相邻的边的集合 最大匹配,就是这些集合中,边数最多的那个集合 如果某一个匹配中所有的边的两个端点包含了图上所有的点,就是完美匹配. |N(S)|或者|X|或|Y|表示的是相应集合的元素的个数. N(S)表示与S集合中的顶

算法编程Algos Programming 不同算法的集合,用于编程比赛,如ACM ICPC. 算法按主题划分.大多数算法都可以从文件中按原样运行.每种算法都有一个参考问题,并对其时间和空间复杂度作了一些说明. 参考:https://github.com/ADJA/algos 算法列表List of algorithms 动态(优化,规划)编程Dynamic Programming Convex Hull trick – Convex Hull trick is a geometry based

B树 1. 简介 在之前我们学习了红黑树,今天再学习一种树--B树.它与红黑树有许多类似的地方,比如都是平衡搜索树,但它们在功能和结构上却有较大的差别. 从功能上看,B树是为磁盘或其他存储设备设计的,能够有效的降低磁盘的I/O操作数,因此我们经常看到有许多数据库系统使用B树或B树的变种来储存数据结构:从结构上看,B树的结点可以有很多孩子,从数个到数千个,这通常依赖于所使用的磁盘的单元特性. 如下图,给出了一棵简单的B树. 从图中我们可以发现,如果一个内部结点包含n个关键字,那么结点就有n+1个孩

Paxos算法在分布式领域具有非常重要的地位.但是Paxos算法有两个比较明显的缺点:1.难以理解 2.工程实现更难. 网上有很多讲解Paxos算法的文章,但是质量参差不齐.看了很多关于Paxos的资料后发现,学习Paxos最好的资料是论文<Paxos Made Simple>,其次是中.英文版维基百科对Paxos的介绍.本文试图带大家一步步揭开Paxos神秘的面纱. Paxos是什么 Paxos算法是基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法,是目前公认的解决分布式一致性问题最有效的算法之一

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚

1. 什么是红黑树 (1) 简介     上一篇我们介绍了基本动态集合操作时间复杂度均为O(h)的二叉搜索树.但遗憾的是,只有当二叉搜索树高度较低时,这些集合操作才会较快:即当树的高度较高(甚至一种极端情况是树变成了1条链)时,这些集合操作并不比在链表上执行的快.     于是我们需要构建出一种"平衡"的二叉搜索树.     红黑树(red-black tree)正是其中的一种.它可以保证在最坏的情况下,基本集合操作的时间复杂度是O(lgn). (2) 性质     与普通二叉搜索树不

1. 引言 许多应用都需要动态集合结构,它至少需要支持Insert,search和delete字典操作.散列表(hash table)是实现字典操作的一种有效的数据结构. 2. 直接寻址表 在介绍散列表之前,我们先介绍直接寻址表. 当关键字的全域U(关键字的范围)比较小时,直接寻址是一种简单而有效的技术.我们假设某应用要用到一个动态集合,其中每个元素的关键字都是取自于全域U={0,1,…,m-1},其中m不是一个很大的数.另外,假设每个元素的关键字都不同. 为表示动态集合,我们用一个数组,或称为

好文集合: 深入浅出React(四):虚拟DOM Diff算法解析 全面理解虚拟DOM,实现虚拟DOM

以前看过kmp算法,当时接触后总感觉好深奥啊,抱着数据结构的数啃了一中午,最终才大致看懂,后来提起kmp也只剩下“奥,它是做模式匹配的”这点干货.最近有空,翻出来算法导论看看,原来就是这么简单(先不说程序实现,思想很简单). 模式匹配的经典应用:从一个字符串中找到模式字串的位置.如“abcdef”中“cde”出现在原串第三个位置.从基础看起 朴素的模式匹配算法 A:abcdefg  B:cde 首先B从A的第一位开始比较,B++==A++,如果全部成立,返回即可:如果不成立,跳出,从A的第二位开

最近在github上看到一个很有趣的项目,通过文本训练可以让计算机写出特定风格的文章,有人就专门写了一个小项目生成汪峰风格的歌词.看完后有一些自己的小想法,也想做一个玩儿一玩儿.用到的原理是深度学习里的循环神经网络,无奈理论太艰深,只能从头开始开始慢慢看,因此产生写一个项目的想法,把机器学习和深度学习里关于分类的算法整理一下,按照原理写一些demo,方便自己也方便其他人.项目地址:https://github.com/LiuRoy/classfication_demo,目前实现了逻辑回归和神经网

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若干年前读研的时候,学院有一个教授,专门做群蚁算法的,很厉害,偶尔了解了一点点.感觉也是生物智能的一个体现,和遗传算法.神经网络有异曲同工之妙.只不过当时没有实际需求学习,所以没去研究.最近有一个这样的任务,所以就好好把基础研究了一下,驱动式学习,目标明确,所以还是比较快去接受和理解,然后写代码实现就好了.今天就带领大家走近TSP问题以及群蚁算法. 机器学习目录:[目录]数据挖掘与机器学习相关算法文章总目录 本文原文地址:群蚁算法理论与实践全攻略——旅行商等路径优化问题的新方法 1.关于旅行商(