一个医院有n名医生，现有k个公共假期需要安排医生值班。每一个公共假期由若干天（假日）组成，第j个假期包含的假日用 Dj表示，那么需要排班的总假日集合为
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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的算法。 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
最大流算法主要分为两大类，一类为增广路算法，一类为预流推进算法。最大流算法解决的是在有向网路图 中计算从源点 到汇点 的最大流量问题，以及最小割容量问题。
之前的一个学习一直在看图像分割的部分内容，基于交互的图像分割基本都是用图割的算法，全自动的图割算法也有最小生成树的改进算法。
—“运筹教科书到底能给你啥？” —“算法和实现离教科书有多远？” —“问题解决能力到底从哪来？” 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! 运筹学·教学笔记 第二弹 —— 最大流问题篇 奉上！熟悉的攻略三连（问题、方法、实现）、熟悉的实践演示、熟悉的代码算例...手把手带你走上 运筹学·大佬 的征程！ ＊ 内容提要： ＊什么是最大流问题 ＊求解最大流问题的算法 ＊
前言 网络最大流是网络流中最基础也是最重要的部分，后边的许多模型也都是由最大流问题引申而来的 最大流 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 设c(u,v)表示边(u,v)的最大容量上限 如果网络流图中的流量满足 源点S：流出量=流量总量 汇点T：流入量=流量总量 任意边(u,v)：0<=f(u,v)<=c(u,v) 则称该流为一个可行流 增广 增广：即增加一条路径上的流量 增加一条路径的流量，即减少这条路径的当前流量上限，即f(u,v)的值 增
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实现功能：同Dinic网络最大流 1 这个新的想法源于Dinic费用流算法。。。 在费用流算法里面，每次处理一条最短路，是通过spfa的过程中就记录下来，然后顺藤摸瓜处理一路 于是在这个里面我的最大流也采用这种模式，这样子有效避免的递归，防止了爆栈么么哒 1 type 2 point=^node; 3 node=record 4 g,w:longint; 5 next,anti:point; 6 end; 7
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接下来 m 行，每行包含四个整数 a,b,c,d 表示点 a 和 b 之间存在一条有向边，该边的流量下界为 c，流量上界为 d。
问题表述：给定一幅图（n个结点，m条边），每一条边有一个容量，现在需要将一些物品从结点s（称为源点）运送到结点t（称为汇点），可以从其他结点中转，求最大的运送量。
实现功能：输入M,N,S,T；接下来M行输入M条弧的信息（包括起点，终点，流量，单位费用）；实现功能是求出以S为源点，T为汇点的网络最大流的最小费用 其实相当的像Dinic最大流呐= = 还是spfa处理出最短路径（注意，这次是最短路径，所以时空复杂度将有所提高，害得我都开循环队列了TT），然后顺着最短路径顺藤摸瓜找回去，求出流大小和最小的费用，然后，没有然后了，程序还是一样的好懂么么哒（HansBug:感觉Dinic算法真心超级喜感，为啥我之前就没发现呢= =，还有鸣谢wnjxyk神犇提供的C++模板么么
题目背景 在农夫约翰的农场上，每逢下雨，贝茜最喜欢的三叶草地就积聚了一潭水。这意味着草地被水淹没了，并且小草要继续生长还要花相当长一段时间。因此，农夫约翰修建了一套排水系统来使贝茜的草地免除被大水淹没的烦恼（不用担心，雨水会流向附近的一条小溪）。作为一名一流的技师，农夫约翰已经在每条排水沟的一端安上了控制器，这样他可以控制流入排水沟的水流量。 题目描述 农夫约翰知道每一条排水沟每分钟可以流过的水量，和排水系统的准确布局（起点为水潭而终点为小溪的一张网）。需要注意的是，有些时候从一处到另一处不只有一条排水沟。
n女生选择不吵架，他甚至男孩边（他的朋友也算。并为您收集过程）。2二分图，一些副作用，有几个追求完美搭配（每场比赛没有重复的每一个点的比赛）
数据结构与算法 基本算法思想 动态规划 贪心算法 回溯算法 分治算法 枚举算法 算法基础 时间复杂度 空间复杂度 最大复杂度 平均复杂度 基础数据结构 数组 动态数组 树状数组 矩阵 栈与队列 栈 队列 阻塞队列 并发队列 双端队列 优先队列 堆 多级反馈队列 线性表 顺序表 链表 单链表 双向链表 循环链表 双向循环链表 跳跃表 并查集 哈希表(散列表) 散列函数 碰撞解决办法: 开放地址法 链地址法 再次哈希法 建立公共溢出区 布隆过滤器 位图 动态扩容 树 二叉树: 各种遍历,递归与非递归 二
程序中Dinic()循坏调用BFS()不断构建层次网络，每次构建好调用则循环DFS()增广，因此步骤2，3的一次循环便是一个阶段，每个阶段中都是根据残留网络建立层次网络然后进行增广，直到找不到增广路为止。在程序实现的时候，并不需要真正“构造”层次网络，只需要对每个顶点标记层次，增广的时候，判断边是否满足layer(v) = layer(u)+1这一约束条件即可。
题目描述 如题，给出一个网络图，以及其源点和汇点，求出其网络最大流。 输入输出格式 输入格式： 第一行包含四个正整数N、M、S、T，分别表示点的个数、有向边的个数、源点序号、汇点序号。 接下来M行每行包含三个正整数ui、vi、wi，表示第i条有向边从ui出发，到达vi，边权为wi（即该边最大流量为wi） 输出格式： 一行，包含一个正整数，即为该网络的最大流。 输入输出样例 输入样例#1： 4 5 4 3 4 2 30 4 3 20 2 3 20 2 1 30 1 3 40 输出样例#1： 50 说明
图像分割技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向，也是图像语义理解的重要组成部分。图像分割是指将图像分割为具有相似属性的几个区域的过程。从数学的角度来看，图像分割是将图像分割成不相交区域的过程。该区域可以是图像的前景和背景，也可以是单个对象。可以使用颜色、边缘或邻域的相似性等要素构造这些区域。
题目描述 如题，给出一个网络图，以及其源点和汇点，求出其网络最大流。 输入输出格式 输入格式： 第一行包含四个正整数N、M、S、T，分别表示点的个数、有向边的个数、源点序号、汇点序号。 接下来M行每行包含三个正整数ui、vi、wi，表示第i条有向边从ui出发，到达vi，边权为wi（即该边最大流量为wi） 输出格式： 一行，包含一个正整数，即为该网络的最大流。 输入输出样例 输入样例#1： 4 5 4 3 4 2 30 4 3 20 2 3 20 2 1 30 1 3 40 输出样例#1： 50 说
题意 $m$个不同单位代表参加会议，第$i$个单位有$r_i$个人 $n$张餐桌，第$i$张可容纳$c_i$个代表就餐 同一个单位的代表需要在不同的餐桌就餐 问是否可行，要求输出方案 Sol 比较zz的最大流 从$S$向$1-m$连流量为$r_i$的边 从$m + 1$向$m + n$连流量为$c_i$的边 从$1-m$向$m + 1$到$m + n$中的每个点连流量为$1$的边 跑最大流即可 #include<cstdio> #include<queue> #include<cstring> using
接下来 m 行，每行三个整数 u,v,c，表示从点 u 到点 v 存在一条有向边，容量为 c。
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题目链接：PAT「1003 Universal Travel Sites (35分)」 。
不得不说现在算法岗的热门程度已经到了一个空前绝后的程度，所以这一岗位的就业形势也是非常严峻。
由于我之前一直强调数据结构以及算法学习的重要性，所以就有一些读者经常问我，数据结构与算法应该要学习到哪个程度呢？，说实话，这个问题我不知道要怎么回答你，主要取决于你想学习到哪些程度，不过针对这个问题，我稍微总结一下我学过的算法知识点，以及我觉得值得学习的算法。这些算法与数据结构的学习大多数是零散的，并没有一本把他们全部覆盖的书籍。下面是我觉得值得学习的一些算法以及数据结构，当然，我也会整理一些看过不错的文章给大家。大家也可以留言区补充。
题意 题目链接 Sol 首先把第一个人能吃掉的食物删掉 然后对每个人预处理出能吃到的食物，直接限流跑最大流就行了 判断一下最后的最大流是否等于重量和 注意一个非常恶心的地方是需要把除1外所有人都吃不到的食物删掉 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN = 1e6 + 10, INF = 1e9 + 10; int sqr(int x) {return x * x;} inline int read() { char c
【模板】网络最大流 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define INF 0x7ffffff const int M = 1000005; struct E{ int nxt,v,w; }; E edge[M]; int dpth[M],head[M],cnt; int n,m,s,t; void add(int u,int v,int w){ cnt++; edge[cnt].v = v; edge[cnt].w = w; edge
算法工程师成长计划 近年来，算法行业异常火爆，算法工程师年薪一般20万～100 万。越来越多的人学习算法，甚至很多非专业的人也参加培训或者自学，想转到算法行业。尽管如此，算法工程师仍然面临100万的人才缺口。缺人、急需，算法工程师成为众多企业猎头争抢的对象。 计算机的终极是人工智能，而人工智能的核心是算法，算法已经渗透到了包括互联网、商业、金融业、航空、军事等各个社会领域。可以说，算法正在改变着这个世界。 下面说说如何成为一个算法工程师，万丈高楼平地起，尽管招聘启事的算法工程师都要求会机器学习，或数据挖
有n张牌，两人都可以从中拿出任意张，各自的得分为他们手中牌上的数字的异或和。求A的得分小于等于B的方案数。
图已经成为一种强大的建模和捕获真实场景中的数据的手段，比如社交媒体网络、网页和链接，以及GPS中的位置和路线。如果您有一组相互关联的对象，那么您可以使用图来表示它们。
数据结构 数组 Array 栈 Stack 队列 Queue 优先队列（Priority Queue, heap） 链表 LinkedList(single/double) Tree/ Binary Tree Binary Search Tree HashTable Disjoint Set Trie BloomFliter LRU Cache 算法分类 线性结构 莫队 (Mo’s Algorithm) 前缀和 基本数组 向量 链接表（linked list） 栈(stack) 队列 块状链表
大学期间，ACM队队员必须要学好的课程有： l C/C++两种语言 l 高等数学 l 线性代数 l 数据结构 l 离散数学 l 数据库原理 l 操作系统原理 l 计算机组成原理 l 人工智能 l 编译原理 l 算法设计与分析 除此之外，我希望你们能掌握一些其它的知识，因为知识都是相互联系，触类旁通的。
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题意：n个奶牛，有 f 种食物， d种饮料。 接下来n行，每行先是f1,d1，接下来f1个食物，d1个饮料 表示该奶牛喜欢的食物和水。求最多有多少奶牛能得到自己喜欢的食物。
题目背景 二分图 题目描述 给定一个二分图，结点个数分别为n,m，边数为e，求二分图最大匹配数 输入输出格式 输入格式： 第一行，n,m,e 第二至e+1行，每行两个正整数u,v，表示u,v有一条连边 输出格式： 共一行，二分图最大匹配 输入输出样例 输入样例#1： 1 1 1 1 1 输出样例#1： 1 说明 n,m \leq 1000n,m≤1000， 1 \leq u \leq n1≤u≤n， 1 \leq v \leq m1≤v≤m 因为数据有坑，可能会遇到 v>mv>m 的情况。请把 v>mv>
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Drainage Ditches Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 9580 Accepted Submission(s): 4541 Problem Description Every time it rains on Farmer John's fields, a pond forms over Bessie's
由皇家空军派出的每一架飞机都需要配备在航行技能和语言上能互相配合的 2 名飞行员，其中 1 名是英国飞行员，另 1 名是外籍飞行员。
虽然他可能无法令所有奶牛满意，但他想给尽可能多的奶牛提供一顿完整的用餐—-既有食物可吃，也有饮料可喝。
实现功能：同sap网络最大流 今天第一次学Dinic，感觉最大的特点就是——相当的白话，相当的容易懂，而且丝毫不影响复杂度，顶多也就是代码长个几行 主要原理就是每次用spfa以O(n)的时间复杂度预处理出层次图，然后像sap一样深搜一下，搞定。。。代码相当好懂 1 type 2 point=^node; 3 node=record 4 g,w:longint; 5 next,anti:point; 6 end;
来源：机器之心本文约3600字，建议阅读7分钟这项新研究被誉为“扣篮大赛中最精彩的扣篮”。 计算机科学家组成的科研团队，为计算机领域中经典的最大流问题提出了一种速度极快的算法。最大流问题是一种组合最优化问题，讨论如何充分利用装置的能力，使得运输的流量最大以取得最好的效果。 这个问题在网络流理论中非常基础。「新算法快的离谱。其实，我本来坚信这个问题不可能存在这么高效的算法，」来自耶鲁大学的 Daniel Spielman 说道。 自 20 世纪 50 年代以来，人们一直在研究最大流量，当时研究最大流是为了
选自quantamagazine 作者：Erica Klarreich 机器之心编译 编辑：rome rome 计算机科学家组成的科研团队，为计算机领域中经典的最大流问题提出了一种速度极快的算法。最大流问题是一种组合最优化问题，讨论如何充分利用装置的能力，使得运输的流量最大以取得最好的效果。 这个问题在网络流理论中非常基础。「新算法快的离谱。其实，我本来坚信这个问题不可能存在这么高效的算法，」来自耶鲁大学的 Daniel Spielman 说道。 自 20 世纪 50 年代以来，人们一直在研究最大流量，当
题目描述 汶川地震发生时，四川**中学正在上课，一看地震发生，老师们立刻带领x名学生逃跑，整个学校可以抽象地看成一个有向图，图中有n个点，m条边。1号点为教室，n号点为安全地带，每条边都只能容纳一定量的学生，超过楼就要倒塌，由于人数太多，校长决定让同学们分成几批逃生，只有第一批学生全部逃生完毕后，第二批学生才能从1号点出发逃生，现在请你帮校长算算，每批最多能运出多少个学生，x名学生分几批才能运完。 输入输出格式 输入格式： 第一行3个整数 ；以下m行，每行三个整数a,b,c（a1,a<>b,0描述一条边，
题目描述 在一个 n*n个方格的国际象棋棋盘上，马（骑士）可以攻击的棋盘方格如图所示。棋盘上某些方格设置了障碍，骑士不得进入 对于给定的 n*n 个方格的国际象棋棋盘和障碍标志，计算棋盘上最多可以放置
Gabiluso is one of the greatest spies in his country. Now he’s trying to complete an “impossible” mission ----- to make it slow for the army of City Colugu to reach the airport. City Colugu has n bus stations and m roads. Each road connects two bus stations directly, and all roads are one way streets. In order to keep the air clean, the government bans all military vehicles. So the army must take buses to go to the airport. There may be more than one road between two bus stations. If a bus station is destroyed, all roads connecting that station will become no use. What’s Gabiluso needs to do is destroying some bus stations to make the army can’t get to the airport in k minutes. It takes exactly one minute for a bus to pass any road. All bus stations are numbered from 1 to n. The No.1 bus station is in the barrack and the No. n station is in the airport. The army always set out from the No. 1 station. No.1 station and No. n station can’t be destroyed because of the heavy guard. Of course there is no road from No.1 station to No. n station. Please help Gabiluso to calculate the minimum number of bus stations he must destroy to complete his mission.
图像配准（apap）是将两张场景相关的图像进行映射，寻找其中的关系，多用在医学图像配准、图像拼接、不同摄像机的几何标定等方面，其研究也较为成熟。OpenCv中的stitching类就是使用了2007年的一篇论文（Automatic panoramic image stitching using invariant features）实现的。虽然图像配准已较为成熟，但其实其精度、鲁棒性等在某些场合仍不足够，如光线差异很大的两张图片、拍摄角度差异很大的图片等。2013年，Julio Zaragoza等人发表了一种新的图像配准算法Apap（As-Projective-As-Possible Image Stitching with Moving DLT），该算法的效果还是不错的，比opencv自带的auto-stitch效果要好。而2015年也有一篇cvpr是介绍图像配准（Non-rigid Registration of Images with Geometric and Photometric Deformation by Using Local Affine Fourier-Moment Matching），其效果貌似很牛，但没有源码，难以检验。
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