前言 EK算法是求网络最大流的最基础的算法，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
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：最致命瘟疫的史诗》 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：最致命瘟疫的史诗》 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：最致命瘟疫的史诗》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：最致命瘟疫的史诗》来反思如何应对病毒。 15分钟，扫码听书《大流感，最致命瘟疫的史诗》 不知不觉，坚持读书3年了，希望我们一起，养成自律的习惯。
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，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
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
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
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...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...then swap(j,k); 89 add(j,k+n,1,l); 90 end; 91 flow:=0;ans:=0; //flow表示最大流
图1 爬山算法搜索极大值动态演示 没错，正如在图1中所见到的那样，今天给大家介绍爬山算法。...是的，以上的开场白也说明了爬山算法的优缺点，爬山算法可以很好地求解局域(当地)极大或极小值，但并不能求解全局(全世界)最大或最小值。 爬山算法是一种采用启发式搜索方式来完成局域优化的智能算法。...爬山算法描述如下：对于目标函数f(x)，随意选择定义域范围内的一个节点作为起始节点，计算当前的节点与周围的近邻节点的函数值f(x')，并进行比较。...% 二维网格化区间 [xx,yy] = meshgrid(x,y); zz = fun(xx,yy); % 绘制目标函数三维图像 surf(xx,yy,zz); gg=1 *1; title(['爬山算法演示...); x0 = nxx(loc); y0 = nyy(loc); val1 = val2; plot3(x0,y0,val2,'r.'); title(['爬山算法演示
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...而找到delta后，则使最大流值加上delta，更新为当前的最大流值。 ?...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。
plot((1:4000)*0.05,sigMicB); subplot(3,1,3); plot((1:4000)*0.05,sigMicC); %% % *用CC(Cross-Correlation)算法估计时延差...* %CC算法求延时差 rMicAB=xcorr(sigMicA,sigMicB,Rlen,’biased’); %求MIC A、B信号互相关 rMicAC=xcorr(sigMicA,sigMicC,
这块主要就是要理解，什么是maxflow，以及节点最后分割的类型是SOURCE还是SINK分别意味着什么 graphcuts算法时间复杂度与其他最大流算法的比较： ?
概述 基于上一篇文章提到的DFS算法和BFS算法 A星算法属于图这种数据结构的搜索算法，对比于树的遍历搜索，需要考虑到的问题是：同一个节点的重复访问，所以需要对于已经访问过的节点进行标记。...end 生成初始图： 开始搜索 我们已经完成地图搜寻区域的准备工作，下面我们基于可以移动的四个动作（上、下、左、右）来进行搜索，我们使用openList来维护需要展开的待搜索的节点，在最开始的时候...算法伪码： function AStar_Routing(Gragh(V,E),src,dst) create vertex List openList create vertex List closeList
该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼 晚上看到个帖，matlab演奏卡农，眼前一亮，以前从没想过用matlab出声，作者真乃大牛。看到一条评论：卡农算什么，有本事来最炫民族风。。。。...不多说，程序如下，欢迎试听哈： %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % Most shining national wind//最炫民族风 on Matlab %
Neville算法MATLAB实现 初始值 计算表格 计算结果 算法伪代码 代码实现 x_input=[1.0,1.3,1.6,1.9,2.2]; neville(x_input,1.5,10^(-2)
)分类算法。...kNN算法的核心思想是，在一个含未知样本的空间，可以根据离这个样本最邻近的k个样本的数据类型来确定样本的数据类型。...该算法涉及3个主要因素：训练集、距离与相似的衡量、k的大小； 主要考虑因素：距离与相似度的； 二、举例说明 右图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？...三、MATLAB实现 KNN.m：KNN标签预测，输入测试数据、样本数据、样本标签、K值 输出数据：对单个样本预测的标签值 MATLAB function relustLabel = KNN(inx...ascend'); len = min(k,length(B)); relustLabel = mode(labels(IX(1:len))); end Obj.m 目标函数，返回值为标签预测错误率 MATLAB
实现功能：同前 程序还是一如既往的优美，虽然比起邻接矩阵的稍稍长了那么些，不过没关系这是必然，但更重要的一个必然是——速度将是一个质的飞跃^_^(这里面的poi...
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遗传算法程序（一）: 说明: fga.m 为遗传算法的主程序; 采用二进制Gray编码,采用基于轮盘赌法的非线性排名选择, 均匀交叉,变异操作,而且还引入了倒位操作!...随着种群向前进化，逐步增大变异率至1/2交叉率 p(i)=pMutation; i=i+1; end t=1:eranum; plot(t,Trace(:,1)'); title('函数优化的遗传算法...):-1:d(1)); NewPop(PopIn(i),d(2)+1:n)=OldPop(PopIn(i),d(2)+1:n); end end end 遗传算法程序...ScoreBin(ite)=mod(tmpSco,300); end end Scorek(k)=sum(ScoreBin); end ScoreN=ScoreN-Scorek; 遗传算法程序...1) if U>c_p(m) & U<c_p(m+1) picked=m+1; break; end end 全方位的两点杂交、两点变异的改进的加速遗传算法
【实例简介】 经典手眼标定算法matlab代码，程序作者为 Christian Wengert 。...工具箱包含的主要算法有Tsai-Lenz算法、NAVY算法(Park)、INRIA算法(Horaud)以及对偶四元数手眼定标算法 【实例截图】 【核心代码】 1cdffffa-57b3-468c-8073
遗传算法中每一条染色体，对应着遗传算法的一个解决方案，一般我们用适应性函数（fitness function）来衡量这个解决方案的优劣。所以从一个基因组到其解的适应度形成一个映射。...： 在matlab下绘制该函数图像 我们可以发现 x=-1:0.01:2; %从-1到2 每隔0.01取一个点绘制图像 y = x....而这里我们使用的就是遗传算法来解决这个问题，首先我们使用matlab中的ga()函数来直接寻找到答案。...本次遗传算法得出在1.9505有最小值0.0497 但是这个只是预测值 与真实值不同 每次遗传迭代的结果也是不同的 下次迭代结果有可能不是这个数值 Matlab工具箱函数 ga 是求最小值，...这也是为什么matlab里所有优化工具箱函数都是求最小值了 修改目标函数为 function y = simple_fitness(x) y = -x*sin(10*pi*x)-2 end 得到最大值是在
为什么会有这么多基于群智能的算法，蚁群、粒子群、鱼群、烟花、炮竹、猪群、牛群、马群、羊群、猴群、鸡群。。。算法。？？？？？？...黑人问号.jpg 蝙蝠算法( BA) 是 Yang 教授于 2010 年基于群体智能提出的启发式搜索算法,是一种搜索全局最优解的有效方法。...与其他算法相比,BA 在准确性和有效性方面远优于其他算法,且没有许多参数要进行调整。...BA算法是模拟自然界中蝙蝠利用一种声呐来探测猎物、避免障碍物的随机搜索算法即模拟蝙蝠利用超声波对障碍物或猎物进行最基本的探测、定位能力并将其和优化目标功能相联系。...Maltab实现： 主函数代码： MATLAB function [bestMin, bestID] = MYBA() %A new modification approach on bat algorithm
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