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网络最大流算法—EK算法

前言 EK算法是求网络最大流基础的算法,也是比较好理解的一种算法,利用它可以解决绝大多数最大流问题。...但是受到时间复杂度的限制,这种算法常常有TLE的风险 思想 还记得我们在介绍最大流的时候提到的求解思路么? 对一张网络流图,每次找出它的最小的残量(能增广的量),对其进行增广。...没错,EK算法就是利用这种思想来解决问题的 实现 EK算法在实现时,需要对整张图遍历一边。 那我们如何进行遍历呢?BFS还是DFS?...} int N,M,S,T; int path[MAXN];//经过的路径 int A[MAXN];//S到该节点的最小流量 inline int EK() { int ans=0;//最大流...通过上图不难看出,这种算法的性能还算是不错, 不过你可以到这里提交一下就知道这种算法究竟有多快(man)了 可以证明,这种算法的时间复杂度为 大体证一下: 我们最坏情况下每次只增广一条边,则需要增广

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大流感:致命瘟疫的史诗

这两本是之前有朋友在评论里推荐的: 《牧羊少年奇幻之旅》 《大流感:致命瘟疫的史诗》 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,有人问我们的梦想是什么?...15分钟,扫码听书《牧羊少年奇幻之旅》 《大流感:致命瘟疫的史诗》 由历史学家约翰·M·巴里带来的全面回顾1918年大流感的这本书,被美国科学院评为2005年度最佳科学/医学类图书。...在以冷静客观的笔调描述了大流感的社会图景,以深入浅出的逻辑解释了病毒与人类之间的战争关系之后,《大流感:致命瘟疫的史诗》中更加宝贵的对瘟疫留给人类的遗产进行了深刻反思,展现出了理性的光辉。...所以1918年大流感的最后一条教训,即那些身居要职的权威人士必须降低可能离间整个社会的恐慌,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:致命瘟疫的史诗》来反思如何应对病毒。 15分钟,扫码听书《大流感,致命瘟疫的史诗》 不知不觉,坚持读书3年了,希望我们一起,养成自律的习惯。

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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的求网络最大流算法。 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。...它的核心思想是:对于每一个点,对其所连的边进行增广,在增广的时候,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 在增广的时候,对于一个点连出去的边都尝试进行增广...,即多路增广 Dinic算法还引入了分层图这一概念,即对于$i$号节点,用dis(i)表示它到源点的距离,并规定,一条边能够被增广,当且仅当它连接的两个点$u,v$满足:dis(v)=dis(u)+1,...Dinic算法的性能在比赛中表现的非常优越。...按照集训队大佬ly的说法,我们可以认为Dinic算法的时间复杂度是线性的(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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    疯子的算法总结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的幂次的小区间的值  关于倍增法链接 查询: ③对于每个区间...,分成两段长度为的区间,再取个值(这里的两个区间是可以有交集的,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。...1,所以后面的状态表示为f[t][y-2^t+1] 所以x到y的最小值表示为f(f[t][x],f[t][y-2^t+1]),所以查询时间复杂度是O(1) ④所以O(nlogn)预处理,O(1)查询值...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的

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    网络流—最大流(Edmond-Karp算法

    网络流看了两天,终于有了一点眉目,也拿模版A了道题目,通过对于模版代码的调试也真正了解了ek算法的用途了。  想好好写下总结都不让人顺心,写到一半网站死了,又得重新写。。...不说废话了,直接正题 首先要先清楚最大流的含义,就是说从源点到经过的所有路径的最终到达汇点的所有流量和 EK算法的核心 反复寻找源点s到汇点t之间的增广路径,若有,找出增广路径上每一段[容量-流量...这么一个图,求源点1,到汇点4的最大流 由于我是通过模版真正理解ek的含义,所以先上代码,通过分析代码,来详细叙述ek算法 1 #include 2 #include <queue...但这个答案明显不是最大流,因为我们可以同时走1-2-4和1-3-4,这样可以得到流量为2的流。 那么我们刚刚的算法问题在哪里呢?...这就是这个算法的精华部分,利用反向边,使程序有了一个后悔和改正的机会。而这个算法和我刚才给出的代码相比只多了一句话而已。 至此,最大流Edmond-Karp算法介绍完毕。

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    DP算法分类总结_算法总结

    viewmode=list ———- Accagain 2014年5月15日 动态规划一直是ACM竞赛中的重点,同时又是难点,因为该算法时间效率高,代码量少,多元性强,主要考察思维能力...最优子结构性质为动态规划算法解决问题提供了重要线索。 子问题重叠性质:子问题重叠性质是指在用递归算法自顶向下对问题进行求解时,每次产生的子问题并不总是新问题,有些子问题会被重复计算多次。...动态规划算法正是利用了这种子问题的重叠性质,对每一个子问题只计算一次,然后将其计算结果保存在一个表格中,当再次需要计算已经计算过的子问题时,只是在表格中简单地查看一下结果,从而获得较高的效率。...换句话说,每个状态都是过去历史的一个完整总结。这就是无后向性,又称为无后效性。...XHXJ’s LIS 数位dp+LIS思想 srm div2 1000 状态压缩+LIS poj 1239 Increasing Sequence 两次dp 4、LCS 最长公共子序列,通常o(n^2)的算法

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    SLAM算法总结——经典SLAM算法框架总结

    SLAM算法总结——经典SLAM算法框架总结 SLAM算法总结——经典SLAM算法框架总结 SLAM算法总结——经典SLAM算法框架总结 从研究生接触SLAM算法到现在也有两三年了,期间学习了很多经典的...SLAM算法框架并写了一些相关的博客,本篇博客主要目的是想将这些博客进行一个简单总结用于查漏补缺。...首先,按照我的理解,我梳理了如下一个思维导图,如果读者发现有什么需要补充或者纠正的欢迎随时交流: 按照分类,我们先来讲讲视觉SLAM,视觉SLAM算法相对于激光SLAM算法的特点是信息更加丰富...——ORB SLAM2中关键知识点总结 视觉SLAM总结——SVO中关键知识点总结 视觉SLAM总结——LSD SLAM中关键知识点总结 结合IMU方案: VINS-Mono关键知识点总结——前端详解...VINS-Mono关键知识点总结——边缘化marginalization理论和代码详解 VINS-Mono关键知识点总结——预积分和后端优化IMU部分 学习MSCKF笔记——前端、图像金字塔光流、

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    懒惰的算法—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”的算法——KNN(k-nearest neighbor)。你知道为什么是懒的吗?...该算法常用来解决分类问题,具体的算法原理就是先找到与待分类值A距离最近的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: 通过该算法的原理,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,也就是要找他周围的几个值;第二部分是距离的计算,即找出距离他最近的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...训练算法:KNN没有这一步,这也是为何被称为算法的原因。 测试算法:将提供的数据利用交叉验证的方式进行算法的测试。 使用算法:将测试得到的准确率较高的算法直接应用到实际中。...5、应用算法: 通过修改inX的值,就可以直接得出该电影的类型。

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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 跑的比EK慢 写着比EK难 思想 大家先来猜一下这个算法的思想吧:joy: 看看人家的名字——最高标号预留推进 多么高端大气上档次2333333咳咳 从它的名字中我们可以看出,它的核心思想是...那么推到最后,我们就可以得到到达汇点的最大流量 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?...另外还有一个比较显然的优化,如果一个高度i是不存在的,即图中没有高度为i的点,那么从比高的点一定不会走到汇点T,因为根据我们的限制条件,必须要经过高度为i的点,于是这些点就没有用了 代码 题目在这儿 不是我说,这个算法真的是死慢死慢的

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