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在edmonds-karp算法中，我们如何在最短的增广长度内打破平局？

在edmonds-karp算法中，我们可以通过引入一个优先级队列来在最短的增广长度内打破平局。该优先级队列可以根据节点的距离标签（即从源节点到该节点的最短路径长度）进行排序。在每次选择增广路径时，我们始终选择距离标签最小的节点作为下一个节点，这样可以保证在每次增广中都选择最短的路径。

通过引入优先级队列，我们可以在每次选择增广路径时快速找到距离标签最小的节点，从而避免了遍历所有节点来寻找最短路径的操作，提高了算法的效率。

在实际应用中，edmonds-karp算法可以用于解决最大流问题，例如网络流量控制、任务调度等。腾讯云提供了一系列与最大流相关的产品和服务，例如腾讯云CDN（内容分发网络）可以通过优化网络流量分发来提高网站的访问速度和稳定性。您可以通过访问腾讯云CDN产品介绍页面（https://cloud.tencent.com/product/cdn）了解更多相关信息。

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图论--网络流最大流问题

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最大流解决医生排班问题

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Go语言中图算法的应用实践

图算法是解决许多实际问题的关键，包括路由寻找、社交网络分析等。在Go语言中，我们可以利用其强大的类型系统和并发模型来实现和优化图算法。 1. 图的创建与遍历在Go中，我们首先需要创建图的数据结构。...通常，我们会定义节点（Node）和图（Graph）的结构，并实现基本的图遍历算法，如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。...最短路径问题 Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法是解决最短路径问题的常用算法。通过实现这些算法，我们可以找到图中两点之间的最短路径。...算法实现 return distances } 3. 网络流与匹配网络流算法如Ford-Fulkerson算法和Edmonds-Karp算法可以帮助我们解决流网络中的最大流问题。...算法实现 return maxFlow } 通过在Go中实现这些图算法，我们可以解决许多实际问题，并充分利用Go的高效和并发优势来优化算法性能。

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运筹学教学 | 十分钟快速掌握最大流算法（附C++代码及算例）

今天刚起床就接到了BOSS的提·问·三·连小编表示收到直击内心的提问之后，小编决定翻开教科书、打开编译器在今天的运筹学·第二弹——最大流问题篇中和大家一起寻找问题的答案!...在具体描述最大流问题前，我们先介绍几个网络流问题中常见的定义： G = (V,E) 表示整个图. V 表示整个图中的所有结点的集合....在了解了些上述定义后，下面我们给出具体的问题描述：（没错，就是你们常见的教科书内容来了！！） ? 好了，记笔记记笔记~~ 问题描述 part 教科书里面有基·础·范·本！！...图2 残量网络与增广路算法上面介绍了增广路解决最大流的思路，接下来我们介绍两种具体实现增广路方法的算法： — Edmonds-Karp 算法 ? — Dinic 算法 ? ? ?...算例演示如上所示，我们输入的是第一个网络图，算法代码运行后的结果如第二个网络图所示，其中边上流量值如11/16，表示这条边的最大容量为16，而从s到t，这条边的路径能通过的最大流量为11。

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Minimum Fleet Problem「建议收藏」

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最小生成树的本质是什么？Prim算法道破天机

虽然EF的长度小于CE，但是由于我们必须要连通一个已经覆盖的点和没有覆盖的点，虽然EF的距离更小，我们也不能选择。只能选择CE，所以在整个算法运行的过程中间，这棵树是逐渐变大的。...Prim算法对边有限制，只能选择已经覆盖的点和没有覆盖的点之间的连边。我们给这些边起个名字，叫做可增广边。那么，显然我们要做的就是在可增广边当中选择一条最短的进行增广。...问题就只剩下了一个，我们怎么选择和维护这个最短的可增广边呢，难道每次拓充之后，都进行排序吗？显然不是，因为每次都排序带来的开销太大了，我们可以用一个数据结构来维护这些边，让它们按照边的长度进行排序。...其实本质上来说Prim和Kruskal是最小生成树算法的一体两面，两者的本质都是一样的，就是增广。只不过不同的是，两者一个是点的增广一个是边的增广而已。...增广的思想在图论相关的算法当中经常用到（比如网络流），并不只是在最小生成树当中出现，因此理解这一概念对于我们后续的学习非常重要。希望大家都能领会其中的精髓。

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爆火论文“14行代码打败BERT”出现反转！改掉bug性能秒变最差

结果，这种简单的方案在没有任何训练参数的情况下，效果居然很不错—— 在7个分布内数据集上有6个结果与各类DNN相媲美，在分布外数据集上的结果则接连5把胜出，把BERT都给打败了。...而当取2时，在训练集中搜索出的两个近邻点类别标签不一致的情况下，比如一个是正类，一个是负类，那么就产生了平局情况，我们需要进一步确定唯一正确的那个点。...但标准的KNN算法，会使用其他打破平局的策略，比如距离近的类别优先，或随机选取来确定，也就是采用标准的kNN(k=2) 精度来评估结果，“更严格”。...这就导致在k=2时原方法计算的准确率其实是高于标准算法的，也就是最终效果并没有现在我们看上去的那么牛。...这不，Ken重新写了两种打破平局的策略（一个是随机选择，一个是递减k），重新计算了各数据集下模型的准确率，结果均出现了不同程度的下滑：当然，我们可以发现，如果还是按照top-2算，Ken复现的结果基本和原论文没有差别

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10种常用的图算法直观可视化解释

遍历或搜索是可在图上执行的基本操作之一。在广度优先搜索(BFS)中，我们从一个特定的顶点开始，在进入下一层的顶点之前探索它当前深度的所有邻居。...在深度优先搜索(DFS)中，我们从一个特定的顶点开始，在回溯(backtracking)之前沿着每个分支尽可能地搜索。在DFS中，我们还需要跟踪访问过的顶点。...用于解决只有一个解的谜题(如迷宫) 最短路径 ? 从一个顶点到另一个顶点的最短路径是图中应该移动的边的权值总和最小的路径。图4显示了一个动画，其中确定了图中顶点1到顶点6的最短路径。...算法 Dijkstra的最短路径算法、bellman算法应用用于在谷歌maps或Apple maps等地图软件中查找从一个地方到另一个地方的路线。用于网络中解决最小时延路径问题。...算法 Ford-Fulkerson算法、Edmonds-Karp算法、Dinic的算法应用用于航空公司调度，安排航班机组人员。用于图像分割，在图像中找到背景和前景。

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最大流

可以看出，EK 算法存在以下明显不足：一次 BFS 只增广一次，如果残量网络中还存在增广路则被浪费了对于已经没有剩余容量的边，EK 算法仍然进行增广判断从而导致时间上的浪费层次深度...当前节点到源点的最短路径长度（边权值视为 1 ）。...Dinic 算法则巧妙解决了 EK 算法的不足之处：一次 BFS 后使用 DFS 进行多次增广 DFS 多次增广过程中，对于已经没有容量的边，采用弧优化的方法巧妙避免重复增广判断 Dinic 算法的复杂度为...SAP 算法引入了断层的优化方法：距离当前节点到汇点的最短路径长度（边权值视为 1 ）。...类似于 Dinic 算法中的层次深度的计算，不过是在反图上从汇点到源点进行 BFS 。断层 gap[i] 数组用来统计距离为 i 的节点个数。

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普林斯顿算法讲义（三）

我们考虑并行的有前置约束的作业调度问题：给定一组指定持续时间的作业，其中有前置约束规定某些作业必须在某些其他作业开始之前完成，我们如何在相同数量的处理器上安排这些作业，以便它们在最短的时间内完成，同时仍然遵守约束条件...首先，我们描述如何在线性时间内找到长度恰好为 L 的所有回文子串：使用 Karp-Rabin 迭代地形成每个长度为 L 的子串（及其反转）的哈希值，并进行比较。...由于与打破平局相关的不确定性，Huffman 算法可能生成具有不同码字长度分布的编码。在生成压缩流时传输，希望以（近）恒定速率传输比特。...在组合 tries 时，通过选择具有最小概率的最早生成的 trie 来打破平局。用于 Huffman 编码的双队列算法。...要获得最小方差的 Huffman 编码，通过从第一个队列中选择节点来打破平局。提示：证明第二个队列按频率升序排列。兄弟属性。

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DPOS 共识算法 - 缺失的白皮书

就实际运行中如何达成共识而言，如何选择出块人其实几乎没有多大影响，因此，本文将重点介绍在选好出块人之后，如何达成共识。为了帮助解释这个算法，我将假设 3 个块生产者 A，B 和 C。...因为需要达成 2/3+1 的多数共识来解决所有情况，这个简化的模型将假设生产者 C 是打破僵局的那个人（也就是 2/3+1 里面的 1，胜负手）。在现实世界中，将有 21 个或更多的出块人。...network Fragmentation 有可能存在这样三个分叉，其中两个较长的分叉长度相同。在这种情况下，当第 3 个（较小）分叉的出块人重新加入网络时，就会打破平局。...确定性出块人混洗(Deterministic Producer Shuffling) 在上面我们所展示的所有案例中，出块人按循环调度出块。...在此过程中，社区可以投票替换掉不合格的出块人，直到恢复 100％参与率。在如此高强度和变化多端的故障条件下，我还不知道有任何其它算法也可以依然保持如此健壮。

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Maximum Flow

本文参考以下文章 Maximum flow Flow Networks基本性质在图论中，网络流被定义为一个有向图，其中包含一个起点Source和一个终点Target，以及几条连接各顶点的边。...Augmenting Paths 在Residual Networks里，所有能够从源Source走到终Target的路径，也就是所有能够增加流量的路径，就称为Augmenting Paths（增广路径...1~3 Path：S-C-B-D-T，1~2单位的流量因为在该路径中，所有edge中最小的capacity为$c(B,D)=c(D,T)=2$，因此可以容许的流量大小为1~2 综上若要看当前流入Target...讲完上面两个概念，下面讲解Ford-Fulkerson Algorithm算法在Residual Networks上寻找Augmenting Paths 以BFS()寻找，确保每次找到的Augmenting...在图中，以bfs()找到从S到T且edge最少的Path：S-A-B-T bfs()找到的可能有三条最短Path，这里就以S-A-B-T为例 ?

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图论（洛谷刷题）

增广路：从非匹配点出发，走交替路，最后到达另一非匹配点的路径算法：可以发现增广路的匹配边比交替路的匹配边多一----->可以尽可能找增广路（用DFS或者BFS实现），当找不到增广路时...---->要用堆优化 (ง •_•)ง 核心： priority_queue > 用优先队列来取最近的点，就不用遍历找点了在priority_queue中，是按pair...）中的排序是从大到小，所以存距离要存负数要一个结构体存每个点的数据，head数组存每条链的数据，还要用ans数组记录从起点到某点的最短距离，用vis数组记录点是否被加入过最短路径，避免重复加入...我们将上面的不等式变形一下： Xi≤Xj+Ck (+_+)? 容易发现这个形式和最短路中的三角形不等式Dis(v)≤Dis(u)+w 非常相似。...因此我们就将这个问题转化为一个求最短路的问题：比如对于上面这个不等式， 1、我们从 j 向 i 连一条权值为 Ck 的边。

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二分图最大匹配问题

二分图的匹配给定一个二分图 G , 在 G 的一个子图 M 中，M 的边集 {E} 中的任意两条边都不依附于同一个顶点，则称 M 是一个匹配。...翻译成人话就是在图 G 中找到一些边构成一个集合，这个集合中的任意一条边所连接的两个顶点都只属于这条边的连个端点，即每条边的顶点都不与其他边共用。...如此一来，边集 E 内不就多了一条边吗，符合我们的目标（最大化边集 E）。因此，匈牙利算法的核心就是不断地寻找增广路径，以便可以不断扩大边集 E，得到一个更大的匹配。...总结增广路的定义：其路径长度必定为奇数，且第一条边与最后一条边必定都不属于 M（最大匹配子图）。该路径经过取反操作（匹配变不匹配，不匹配变匹配）后可以得到一个更大的匹配 M'。...M 为 G 的最大匹配当且仅当不存在相对于 M 的增广路径。 ---- 算法概述：从 X 集合中选一个未匹配点 u 作为起点。选一条非匹配边(u,v), 到 Y 中的点 v。

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遗传算法简述

在我们学校数据结构这门功课的时候，时常会有一些比较经典的问题（而且比较复杂问题）作为学习素材，如八皇后，背包问题，染色问题等等。上面列出的几个问题都可以通过遗传算法去解决。...这个函数是算法的关键，就是对这个繁衍出来的后代进行评估打分，是优秀，还是一般，还是很差的畸形儿。用这个函数进行量化。在tsp中，路径越短，分数越高。...从计算机算法角度看：所有的启发式算法无外乎2种手段结合。局域搜索和全域搜索。局域搜索是在邻域范围内找出最优解。对应的是选择算子和交叉算子。在自己部落里面找最优秀的人。...算法结果肯定是要找出全域最优解。这就要求跳出局域搜索。我们称之为“创新”。创新就是一次打破常规的突破——就是我们的“变异”算子。...另一个比较实际的问题是：在最短路径中并不知道染色体长度是多少，不错。大部分人还是用定长染色体去解决问题，这样性能低下。算法不直观。这时候可以使用变长染色体来解决。

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大白话讲解遗传算法 (Genetic Algorithm)

在我们学校数据结构这门功课的时候，时常会有一些比较经典的问题（而且比较复杂问题）作为学习素材，如八皇后，背包问题，染色问题等等。上面列出的几个问题都可以通过遗传算法去解决。...从计算机算法角度看：所有的启发式算法无外乎2种手段结合。局域搜索和全域搜索。局域搜索是在邻域范围内找出最优解。对应的是选择算子和交叉算子。在自己部落里面找最优秀的人。...算法结果肯定是要找出全域最优解。这就要求跳出局域搜索。我们称之为“创新”。创新就是一次打破常规的突破——就是我们的“变异”算子。...如交叉概率pc，变异概率pm，这些虽然都是辅助手段，但是有时候对整个算法结果和性能带来截然不同的效果。这也是启发式算法的一个缺点。参数需要不停的在实践中摸索，没有万能的推荐参数。...另一个比较实际的问题是：在最短路径中并不知道染色体长度是多少，不错。大部分人还是用定长染色体去解决问题，这样性能低下。算法不直观。这时候可以使用变长染色体来解决。

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