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？...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...m-1次。
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...9'){if(c=='-')f=-1;c=nc();} while(c>='0'&&c<='9'){x=x*10+c-'0';c=nc();} return x*f; } int N,M,...); } int main() { #ifdef WIN32 freopen("a.in","r",stdin); #else #endif N=read();M=...read();S=read();T=read(); memset(head,-1,sizeof(head)); for(int i=1;i<=M;i++) { int
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...4 g,w:longint; 5 next,anti:point; 6 end; 7 var 8 i,j,k,l,m,...i:=e[i]^.anti^.g; 58 end; 59 end; 60 begin 61 readln(m,...n,s,t); 62 for i:=1 to n do a[i]:=nil; 63 for i:=1 to m do 64 begin 65
请问 MATLAB中 LM算法(Levenberg-Marquard-algorithm)的函数是什么？。...去看吧 好像没有二维的.你最好看看这个函数，根据LM算法的意义修改一下 计算方法：用来产生一些数据片段(例如消息或会话项)的哈希值的算法。...使用好的哈希算法，在输入数据中所做的更改就可以更改结果哈希值中的所有位；因此，哈希对. 1GB=1024MB=1024*1024KB 看外文建筑类资料出现过kg/lm，好像是表示一定长度的单位重量，但不知道...表示一米长度是多少千克，计算时用这个乘以长度就行了就像密度乘以体积等于质量一样的概念 网上关于LM算法的训练的公式如(图1)所示我用BP神经网络，输入层为4神。...求好心人解答 急，名义货币供应量M=1000:Y=6200—. lm曲线 让l=m 即200=0.2y-10r 导出y和r的关系is曲线 y=c+i+g=60+0.8y d+150+100y d=y-t
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...4 g,w:longint; 5 next,anti:point; 6 end; 7 var 8 i,j,k,l,m,...p:=p^.next; 59 end; 60 end; 61 begin 62 readln(m,...n);s:=1;t:=n; 63 for i:=s to t do a[i]:=nil; 64 for i:=1 to m do 65 begin 66
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...next,anti:point; 7 end; 8 var 9 a,e:array[0..10000] of point; 10 i,j,k,l,m,...add(i+n,t,1,0); 82 add(0,i+n,1,l); 83 end; 84 readln; 85 for i:=1 to m...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： ?
4 g,w:longint; 5 anti,next:point; 6 end; 7 var 8 i,j,k,l,m,...then d[s]:=n; 42 inc(d[x]);inc(dv[d[x]]); 43 end; 44 begin 45 readln(n,m,...s,t); 46 for i:=1 to n do a[i]:=nil; 47 for i:=1 to m do 48 begin 49
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，但是显然数据很大时应该比那个慢些），原理差不多，感觉dfs里面的来回倒变量很神奇 1 var 2 s,t,i,j,k,l,m,...inc(d[x]); 27 inc(dv[d[x]]); 28 end; 29 begin 30 readln(n,m,...s,t); 31 fillchar(a,sizeof(a),0); 32 for i:=1 to m do 33 begin 34 readln
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...0.3s）；而当M=300000 N=10000时，优势更加明显（几乎是秒出），别的没了，尤其当遇到稀疏图的时候这样子是大大划算的！！！...g,w:longint; 5 next:point; 6 end; 7 8 var 9 i,j,k,l,m,...p:=p^.next; 35 end; 36 end; 37 begin 38 readln(n,m,...s,t); 39 for i:=1 to n do a[i]:=nil; 40 for i:=1 to m do 41 begin 42
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...欧式距离又称欧几里得距离，是指在m维空间中，两个点之间的真实距离。...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。
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？...9'){if(c=='-')f=-1;c=nc();} while(c>='0'&&c<='9'){x=x*10+c-'0';c=nc();} return x*f; } int N,M,...freopen("a.in","r",stdin); #else #endif memset(head,-1,sizeof(head)); N=read(),M=
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。
实现功能：首行输入N，M，S，T，代表这张图N个点，M条边，源点为S，汇点为T；接下来T行输入个边的出发点、终点和权值；输出最大流 原理：sap网络流算法（详见百度百科，个人觉得这个模板已经不错了，虽然本人暂时还未考虑引入邻接表进行优化...）（推荐模板题：Codevs1993） 1 var 2 i,j,k,l,m,n,ans,aug,s,t,tmp,jl,mi:longint; 3 flag:boolean; 4...begin 8 if x<y then min:=x else min:=y; 9 end; 10 begin 11 readln(n,m,...s,t); 12 fillchar(map,sizeof(map),0); 13 for i:=1 to m do 14 begin 15
而我们今天要讲的就是网络流里的一种常见问题——最大流问题。...求最大流的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)建立的“网络流理论”，是网络应用的重要组成成分。...网络流图是一张只有一个源点和汇点的有向图，而最大流就是求源点到汇点间的最大水流量，下图的问题就是一个最基本，经典的最大流问题 ?...好了，弄懂了一些定义，接下来就可以介绍著名的Ford-Fulkerson算法了。 ?...则此时源点的汇出量即为所求的最大流。 ? ? ? ? ?
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的算法，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的分类信息 2. 第二步，指定K值，为了避免平票，K值一般是奇数 3....在scikit-learn中，使用KNN算法的代码如下 >>> 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
作 者：柳行刚 编 辑：李文臣 1 字符串匹配是经典的KMP算法。下面以字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE"为例，查找是否包含串"ABCDABD"？...下面是next数组和匹配算法参照代码。
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的幂次的小区间的最值 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，再取个最值（这里的两个区间是可以有交集的，因为重复区间并不影响最值) 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)查询最值...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的最
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