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
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。
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： ?
导读：该PPT作者为王喜文。
int Edge[MAXN][MAXN]; //邻接矩阵 int lowcost[MAXN]; int nearvex[MAXN]; void prim( int u0 ) //从顶点u0出发执行普里姆算法
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...
综合练习： 分治算法很有哲学蕴味：老祖宗所言 合久必分，分久必合，分开地目的是为了更好的合并。...分治算法的求解流程：分解问题：将一个需要解决的、看起很复杂 原始问题 分拆成很多独立的**子问题**，子问题与原始问题有相似性。
习题一、象棋（Xiangqi，ACM/ICPC Fuzhou 2011，UVa1589）考虑一个象棋残局，其中红方有n（2≤n≤7）个棋子，黑方只有一个将。红方...
实现功能：同之前 可以看见的是这次的程序优美了许多，代码简短了一倍还多，可是速度却是和原来的邻接表一个级别的（在Codevs上面草地排水那题的运行时间比较，但是...
实现功能：同最大流 1 这里面主要是把前面的邻接矩阵改成了邻接表，相比之下速度大大提高——本人实测，当M=1000000 N=10000 时，暂且不考虑邻接矩阵会不会MLE，新的程序速度快了很多倍（我们家这个很弱的电脑上耗时
曾有邪教称1999年12月31日是世界末日。当然该谣言已经不攻自破。还有人称今后的某个世纪末的12月31日，如果是星期一则会…
总第77篇 本篇介绍机器学习众多算法里面最基础也是最“懒惰”的算法——KNN（k-nearest neighbor）。你知道为什么是最懒的吗？...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，这也是为何被称为最懒算法的原因。 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。
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
本篇重点是机器学习算法的介绍，可以分为监督学习和无监督学习两大类。...无监督学习算法很多，最近几年业界比较关注主题模型，LSA->PLSA->LDA为主题模型三个发展阶段的典型算法，它们主要是建模假设条件上存在差异。...监督学习可分为分类和回归，感知器是最简单的线性分类器，现在实际应用比较少，但它是神经网络、深度学习的基本单元。 线性函数拟合数据并基于阈值分类时，很容易受噪声样本的干扰，影响分类的准确性。...上文已经提到，感知器虽然是最简单的线性分类器，但是可以视为深度学习的基本单元，模型参数可以由自动编码（Auto Encoder）等方法求解。...介绍了这么多机器学习基础算法，说一说评价模型优劣的基本准则。
解释一下GBDT算法的过程 1.1 Boosting思想 1.2 GBDT原来是这么回事 3. GBDT的优点和局限性有哪些？ 3.1 优点 3.2 局限性 4....解释一下GBDT算法的过程 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，全名叫梯度提升决策树，使用的是Boosting的思想。.../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（最清晰的解释...） iloc的用法（最简单） 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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