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网络最大流算法—最高标号预流推进HLPP

吐槽 这个算法。。 怎么说........ 学来也就是装装13吧。。。。...长得比EK丑 跑比EK慢 写着比EK难 思想 大家先来猜一下这个算法思想吧:joy: 看看人家名字——最高标号预留推进 多么高端大气上档次2333333咳咳 从它名字中我们可以看出,它核心思想是...那么推到最后,我们就可以得到到达汇点大流量 不过可能会出现一种情况,就是A送流量给B,B觉得不好意思不想要,于是又推给A,A非常热情便又推给B……直到推到TLE为止。。那怎么解决这种情况呢?...很简单,我们增加这个点高度,这样这个点流量就能流出去了。 优化 预留推进也就是这些内容了 但是它名字里最高标号是啥意思呢?...题目在这儿 不是我说,这个算法真的是死慢死慢,,,, ?

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大流感:致命瘟疫史诗

这两本是之前有朋友在评论里推荐: 《牧羊少年奇幻之旅》 《大流感:致命瘟疫史诗》 画外音:坚持一件事很难,但读书,真的有用。 《牧羊少年奇幻之旅》 小时候,有人问我们梦想是什么?...15分钟,扫码听书《牧羊少年奇幻之旅》 《大流感:致命瘟疫史诗》 由历史学家约翰·M·巴里带来全面回顾1918年大流这本书,被美国科学院评为2005年度最佳科学/医学类图书。...在以冷静客观笔调描述了大流社会图景,以深入浅出逻辑解释了病毒与人类之间战争关系之后,《大流感:致命瘟疫史诗》中更加宝贵对瘟疫留给人类遗产进行了深刻反思,展现出了理性光辉。...所以1918年大流最后一条教训,即那些身居要职权威人士必须降低可能离间整个社会恐慌,可谓知易行难。 这是流感,仅仅只是流感。...让我们一起通过《大流感:致命瘟疫史诗》来反思如何应对病毒。 15分钟,扫码听书《大流感,致命瘟疫史诗》 不知不觉,坚持读书3年了,希望我们一起,养成自律习惯。

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懒惰算法—KNN

总第77篇 本篇介绍机器学习众多算法里面基础也是“懒惰”算法——KNN(k-nearest neighbor)。你知道为什么是吗?...该算法常用来解决分类问题,具体算法原理就是先找到与待分类值A距离最近K个值,然后判断这K个值中大部分都属于哪一类,那么待分类值A就属于哪一类。...02|算法三要素: 通过该算法原理,我们可以把该算法分解为3部分,第一部分就是要决定K值,也就是要找他周围几个值;第二部分是距离计算,即找出距离他最近K个值;第三部分是分类规则的确定,就是以哪种标准去评判他是哪一类.../view/ebde5d0e763231126edb1113.html 3、分类规则的确定: 这里我们目前就使用多数表决分类规则,即这距离最近k个值中大部分值类别就是待预测值类别。...训练算法:KNN没有这一步,这也是为何被称为算法原因。 测试算法:将提供数据利用交叉验证方式进行算法测试。 使用算法:将测试得到准确率较高算法直接应用到实际中。

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gbdt算法_双色球简单算法

解释一下GBDT算法过程 1.1 Boosting思想 1.2 GBDT原来是这么回事 3. GBDT优点和局限性有哪些? 3.1 优点 3.2 局限性 4....解释一下GBDT算法过程 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree),全名叫梯度提升决策树,使用是Boosting思想。...它基本思路是将基分类器层层叠加,每一层在训练时候,对前一层基分类器分错样本,给予更高权重。测试时,根据各层分类器结果加权得到最终结果。.../ML-NLP/Machine Learning/3.2 GBDT 代码补充参考for——小白: Python科学计算——Numpy.genfromtxt pd.DataFrame()函数解析(清晰解释...) iloc用法(简单) scikit-learn 梯度提升树(GBDT)调参小结(包含所有参数详细介绍) 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。

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网络流大流入门(从普通算法到dinic优化)

大流问题(maximum flow problem),一种组合最优化问题,就是要讨论如何充分利用装置能力,使得运输流量最大,以取得最好效果。...求最大流标号算法最早由福特和福克逊与与1956年提出,20世纪50年代福特(Ford)、(Fulkerson)建立“网络流理论”,是网络应用重要组成成分。...网络流图是一张只有一个源点和汇点有向图,而最大流就是求源点到汇点间最大水流量,下图问题就是一个最基本,经典大流问题 ?...f(u,v)是可行流(对于最大流问题而言,所有管道上流量必须都是可行流)。...好了,弄懂了一些定义,接下来就可以介绍著名Ford-Fulkerson算法了。 ?

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KNN:容易理解分类算法

KNN是一种分类算法,其全称为k-nearest neighbors, 所以也叫作K近邻算法。该算法是一种监督学习算法,具体可以分为以下几个步骤 1....第一步,载入数据,因为是监督学习算法,所以要求输入数据中必须提供样本对应分类信息 2. 第二步,指定K值,为了避免平票,K值一般是奇数 3....K值为3时,绿色点归类为红色,K值为5时,绿色点归类为蓝色。由此可见,K值选取是模型核心因素之一。 除此之外,还有另外一个因素,就是距离计算。...在scikit-learn中,使用KNN算法代码如下 >>> from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier >>> X = [[0], [1],...3) >>> neigh.fit(X, y) KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) >>> print(neigh.predict([[1.1]])) [0] KNN算法原理简单

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基于图像分割立体匹配方法

2.图割算法 计算机视觉领域大部分问题可以转换为标号问题,在立体匹配中视差求解就是对图像像素在视察范围内离散标号问题。...离散标号最优解问题可以采用能量函数最小化来求解,图割做为一种可以求解能量最小化问题算法,在计算机视觉领域应用非常广泛,如图像分割,图像恢复,立体匹配等。...2.2 网络流 (一)最大流 对于带有源点S和汇点T有向图,称为网络图。在网络图中设f是定义在集合E非负函数。...传统基于图割算法图像分割将上式映射为求解对应加权图大流/最小割问题,对于低分辨率简单图像交互分割效果良好但是计算复杂度较高,内存开销大。...式中为彩色图像各个通道权值。 按照上述方法法构造网络图,并给各个边赋相应权值,采用基于增广路大流算法求解,得到全局最小值,即为最优视差匹配。

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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)

* 内容提要: *什么是最大流问题 *求解最大流问题算法 *两种增广路算法 1.什么是最大流问题 最大流问题(maximum flow problem)是一种组合优化问题,即讨论如何充分利用装置能力...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定义: G = (V,E) 表示整个图. V 表示整个图中所有结点集合....E 表示整个图中所有边集合. s 表示网络源点 t 表示网络汇点....鉴于下面小编也会着重介绍增广路算法,有关最高标号预流推进算法学习资料在这里为大家指路: http://blog.csdn.net/KirinBill/article/details/60882828...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思路,接下来我们介绍两种具体实现增广路方法算法: — Edmonds-Karp 算法 ? — Dinic 算法 ? ? ?

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疯子算法总结14--ST算法(区间值)

②不过区间在增加时,每次并不是增加一个长度,而是基于倍增思想,用二进制右移,每次增加2^i个长度 ,最多增加logn次 这样预处理了所有2幂次小区间值  关于倍增法链接 查询: ③对于每个区间...,分成两段长度为区间,再取个值(这里两个区间是可以有交集,因为重复区间并不影响值) 比如3,4,6,5,3一种分成3,4,6和6,5,3,另一种分成3,4,6和5,3,最大值都是6,没影响。...)预处理,O(1)查询值  但不支持修改 预处理时间复杂度O(nlogn),查询时间O(1)。...y-z+1)/log(2));//注意y-z要加一才为区间长度 return min(map[z][x],map[y-(1<<x)+1][x]);//分别以左右两个端点为基础,向区间内跳1<<x...次方区间中最大值,(注//意i到i长度为一)。

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小白入门简单机器学习算法

有没有比较简单适合小白入手算法呢~~当然有的,今天我们从最最简单机器学习算法kNN入手,慢慢通过一些简单例子来理解机器学习。...你可以用pip安装,也可以直接下载anaconda这个神器,非常方便,一下子把机器学习,数据分析要库全部安装了,省你一个一个下载. 2.挑个简单数据集 工欲善其事,必先利其器。...:有花萼、花瓣和花蕊三个部分,花萼就是绿色那部分在外边,然后是花瓣,里面是花蕊....训练数据 测试测试集数据 看准确率得分 最后模型调整参数,降维等,重复上面的步骤 2).什么是kNN算法 kNN是k-Nearest Neighbors简称,我觉得是机器学习里面简单算法.它核心思想就是...简单说就是让相似的K个样本来投票决定。

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最快简单排序算法:桶排序

现在我们举个具体例子来介绍一下排序算法。 ? 首先出场我们主人公小哼,上面这个可爱娃就是啦。期末考试完了老师要将同学们分数按照从高到低排序。...因为其实真正桶排序要比这个复杂一些,以后再详细讨论,目前此算法已经能够满足我们需求了。 这个算法就好比有11个桶,编号从0~10。...还有一点,在表示时间复杂度时候,n和m通常用大写字母即O(M+N)。 这是一个非常快排序算法。...桶排序从1956年就开始被使用,该算法基本思想是由E.J.Issac R.C.Singleton提出来。之前说过,其实这并不是真正桶排序算法,真正桶排序算法要比这个更加复杂。...但是考虑到此处是算法讲解第一篇,我想还是越简单易懂越好,真正桶排序留在以后再聊吧。需要说明一点是:我们目前学习简化版桶排序算法其本质上还不能算是一个真正意义上排序算法。为什么呢?

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SMO算法通俗易懂解释

任何关于算法、编程、AI行业知识或博客内容问题,可以随时扫码关注公众号「图灵猫」,加入”学习小组“,沙雕博主在线答疑~此外,公众号内还有更多AI、算法、编程和大数据知识分享,以及免费SSR节点和学习资料...求解对偶问题,常用算法是SMO,彻底地理解这个算法对初学者有一定难度,本文尝试模拟算法作者发明该算法思考过程,让大家轻轻松松理解SMO算法。文中“我”拟指发明算法大神。...001、初生牛犊不怕虎 最近,不少哥们儿向我反映,SVM对偶问题求解算法太低效,训练集很大时,算法还没有蜗牛爬得快,很多世界著名学者都在研究新算法呢。...等等,哥们说现有算法比较慢,所以我绝对不能按照常规思路去思考,要另辟蹊径。 蹊径啊蹊径,你在哪里呢? 我冥思苦想好几天,都没有什么好办法,哎!看来扬名立万事儿要泡汤了。...我为每一个分量算出一个指标E,它是这样: 我发现,当|E1-E2|越大时,优化后α1、α2改变越大。所以,如果E1是正,那么E2越负越好,如果E1是负,那么E2越正越好。

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网络最大流入门

前言 网络最大流是网络流中最基础也是最重要部分,后边许多模型也都是由最大流问题引申而来大流 在研究这个问题之前,让我们先来学习一下前置知识 可行流 设f(u,v)表示边(u,v)的当前容量上限...增广 增广:即增加一条路径上流量 增加一条路径流量,即减少这条路径的当前流量上限,即f(u,v)值 增广是我们求解最大流基础 最大流 定义:在所有可行流中流量最大流 那么我们如何求解这个东西呢...看到这儿同学,恭喜你们被带到坑里啦O(∩_∩)O哈哈~ 实现 我目前见过大流算法有以下几种 EK(简单,比较慢) Dinic(最常见,性能良好) ISAP/SAP(也比较常见,性能很好) 最高标号预流推进...对于这些算法,博主给大家建议是: 理解第一种方法,并用代码实现一次 熟练掌握第二种算法,深刻理解其内涵,并能做到超级熟练运用(起码5min之内要敲出来&&没有错误) 理解第三种算法,并至少运用一次...(因为第三种算法比较快,所以可以用来抢排行榜$rank1$) 第四五六中算法建议大家理解其内涵,代码实现就无所谓了,因为基本用不到,不过学会了可以用来装13:joy: 另外,在书上看到过据说可以使用动态树优化最大流算法

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深度 | Pedro Domingos解析机器学习五大流派中算法精髓

机器学习五大流派(主要算法) 符号主义——逻辑学、哲学——逆向演绎 相信填补现有知识空白 联结主义——神经科学——反向传播 希望从大脑运行方式得到启发 进化主义——进化生物学——遗传编码 遗传算法...他证实了,有些事物是与最佳临近算法相连,这种算法是首个基于相似度算法,稍后将对此详细讲解。 Vladimir Vapnik发明了支持向量机,内核机,成为当时运用最广,成功基于相似度学习机。...这些都是原始类比推理形式。人们,例如Douglas Hofstadter,也致力于研究许多复杂高端学习机。...这个问题中所涉及一些推理过程不是理想化,其中之一便是,所得出得这条边界线可能不是正确,因为真正边界线可能更为平滑。...机器学习五大流派,其中存在问题及解决方案 再返回来,我们之前讲到机器学习大流派,我们发现每个流派都存在各自能够更好解决一个问题。每一个流派都有一种特定算法,这种算法可以解决出现问题。

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网络最大流算法—Dinic算法及优化

前置知识 网络最大流入门 前言 Dinic在信息学奥赛中是一种最常用求网络最大流算法。 它凭借着思路直观,代码难度小,性能优越等优势,深受广大oier青睐 思想 Dinic算法属于增广路算法。...它核心思想是:对于每一个点,对其所连边进行增广,在增广时候,每次增广“极大流” 这里有别于EK算法,EK算法是从边入手,而Dinic算法是从点入手 在增广时候,对于一个点连出去边都尝试进行增广...Dinic算法理论时间复杂度为 证明可以看这里 但是!...Dinic算法性能在比赛中表现非常优越。...按照集训队大佬ly说法,我们可以认为Dinic算法时间复杂度是线性(比某标号算法不知道高到哪里去了) 代码 题目链接 #include #include #include

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谁能想到,求算法还能优化?

O(n),但如果我们以 if 判断次数作为算法效率评估标准,算一下 for 循环中 if 语句判断次数: 第一个算法显然需要固定2n次 if 比较,第二个算法最坏情况需要2n次 if 比较。...接下来,我们想办法优化这两个算法,使这两个算法只需要固定1.5n次比较。 最大值和最小值 为啥一般解法还能优化呢?肯定是因为没有充分利用信息,存在冗余计算。...因此,算法在 if else 比较次数为 2,总时间复杂度是多少呢?...这就涉及递归算法复杂度分析,设算法复杂度为 (n为递归函数处理元素个数,或者称为问题规模),那么可以得到如下公式: 其中 是因为 2 个子问题递归调用,每个子问题规模是原来 1/2;...有很多方法,比如说高中学过「特征方程」,或者算法分析常用「主定理」等等,对于这个问题很容易解,这里就直接写答案了: 可见分治法解决这个问题比较次数基本上是1.5n,比一开始算法最坏情况下2n比较次数要好一些

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性能优化|讲清楚垃圾回收算法

结论:使用标记-清除算法,清理垃圾后会发现存活对象分布位置比较零散,如果有有大对象需要分配的话,很难有连续空间进行分配;缺点:效率低、空间碎片 复制算法 为了解决内存碎片问题,jvm大师们研究出了复制算法...,复制算法原理是将内存空间分为两块,当其中一块内存使用完之后,就会将存活对象复制到另外一块内存上,将之前内存块直接清理掉,这样就不会产生内存碎片问题了。...使用复制算法,内存前后对比 ? ? 结论:解决了内存碎片问题,但是会导致内存空间缩减一半,适用于存活对象少区域。...标记整理算法 标记整理算法步骤和标记-清除是一样,不过最后多加一步就是整理,用来整理存活对象造成内存碎片,使用标记-整理后内存前后对比: ? ?...分代收集算法 分代收集算法主要就是将内存分为两个年代,一个是年轻代,一个是老年代,在年轻代中使用复制算法,因为年轻代存活对象少,比较适合使用复制算法,老年代使用标记整理算法,因为老年代垃圾比较少,所以适用于标记整理算法

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接地气负载均衡算法(含代码)

随机算法 从可用节点中,随机挑选一个节点来访问。...轮询算法能够保证所有节点被访问到概率是相同。 在实现时,轮询算法通常是把所有可用节点放到一个数组里,然后按照数组编号,挨个访问。...适用场景: 跟随机算法类似,各个服务节点被访问概率也基本相同,也主要应用在各个服务节点性能差异不大情况下。...轮询算法能够保证所有节点被访问概率相同,而加权轮询算法是在此基础上,给每个节点赋予一个权重,从而使每个节点被访问到概率不同,权重大节点被访问概率就高,权重小节点被访问概率就小。...适用场景: 与加权轮询算法预先定义好每个节点访问权重不同,采用最少活跃连接算法,客户端同服务端节点连接数是在时刻变化,理论上连接数越少代表此时服务端节点越空闲,选择空闲节点发起请求,能获取更快响应速度

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