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++模板么么哒 Wnjxyk：^_^） （本程序为BZOJ1927的AC程序，模板题么么哒,还有其实感觉spfa函数里面每次清空...then swap(j,k); 89 add(j,k+n,1,l); 90 end; 91 flow:=0;ans:=0; //flow表示最大流...；ans表示最小费用 92 while spfa do calc; 93 writeln(ans); 94 readln; 95 end.
cost, G[to].size())); G[to].push_back(edge(from, 0, -cost, G[from].size() - 1)); } //flow是自己传进去的变量...，就是最后的最大流，返回的是最小费用 int Min_cost_max_flow(int s, int t, int f, int& flow) { int res = 0; fill(H, H
题目描述 如题，给出一个网络图，以及其源点和汇点，每条边已知其最大流量和单位流量费用，求出其网络最大流和在最大流情况下的最小费用。...接下来M行每行包含四个正整数ui、vi、wi、fi，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），单位流量的费用为fi。...输出格式： 一行，包含两个整数，依次为最大流量和在最大流量情况下的最小费用。...第三条流为4-->2-->1-->3，流量为10，费用为（2+9+5）*10=160。 故最大流量为50，在此状况下最小费用为60+60+160=280。 故输出50 280。...SPFA费用流的模板题， 用SPFA检查是否可以增广 1 #include 2 #include 3 #include 4 #include
题意：多组输入，n行m列矩阵包含相等个数的 ‘m’ 和 ‘ H ’ 每个men要到达Home，每移动一个格子耗费 1，求最小花费。 题解：很明显每个人都要到达且移动次数最少，即最小花费最大流。...cost, G[to].size())); G[to].push_back(edge(from, 0, -cost, G[from].size() - 1)); } //flow是自己传进去的变量...，就是最后的最大流，返回的是最小费用 int Min_cost_max_flow(int s, int t, int f, int& flow) { int res = 0; fill(H, H
#include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<queue> #include<...
题目描述 如题，给出一个网络图，以及其源点和汇点，每条边已知其最大流量和单位流量费用，求出其网络最大流和在最大流情况下的最小费用。...接下来M行每行包含四个正整数ui、vi、wi、fi，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），单位流量的费用为fi。...输出格式： 一行，包含两个整数，依次为最大流量和在最大流量情况下的最小费用。...第三条流为4-->2-->1-->3，流量为10，费用为（2+9+5）*10=160。 故最大流量为50，在此状况下最小费用为60+60+160=280。 故输出50 280。...dijstra费用流真的不是一般的快 直接吊打SPFA 另外就是最后一句话为什么是*h，而不是*dis 我个人的理解，因为在求最短路的时候有h的存在，所以这里的dis已经不是实际上的dis，而h才是实际上的
概念： 在同一个网络中，可能存在多个总流量相同的最大流，我们可以在计算流量的基础之上，给网络中的弧增加一个单位流量的费用（简称费用），在确保流量最大的前提下总费用最小——最小费用最大流。 ?...)G[to].size()}); G[to].push_back((edge){from,0,-cost,(int)G[from].size()-1}); } // 在vector 之中找到边的位置所在
题意 一家餐厅，第$i$天需要$r_i$块餐巾，每天获取餐巾有三种途径 1、以$p$的费用买 2、以$f$的费用送到快洗部，并在$m$天后取出 3、以$s$的费用送到慢洗部，并在$n$天后取出 问满足要求时的最小费用...Sol 一道非常不错的网络流，应该不难看出是费用流。...连边$(0, r_i)$，表示到了晚上有$r_i$块脏餐巾 从$i'$向$T$连边$(0, r_i)$，表示早上有$r_i$块新餐巾 从$S$向$i'$连边$(p, INF)$，表示每天早上可以以$p$的费用无限提供餐巾...从$i$向$i'$连边$(0, INF)$，表示每天晚上的脏餐巾可以留到第二天晚上 从$i$向$i' + m$连边$(f, INF)$，表示快洗 从$i$向$i' + n$连边$(s, INF)$，表示慢洗...这样既可以保证每天的$r_i$满足要求，又能保证最小费用。
题目描述 GG 公司有 nn 个沿铁路运输线环形排列的仓库，每个仓库存储的货物数量不等。如何用最少搬运量可以使 nn 个仓库的库存数量相同。搬运货物时，只能在相邻的仓库之间搬运。...输入输出格式 输入格式： 文件的第 11 行中有 11 个正整数 nn ，表示有 nn 个仓库。 第 22 行中有 nn 个正整数，表示 nn 个仓库的库存量。 输出格式： 输出最少搬运量。...输入输出样例 输入样例#1： 5 17 9 14 16 4 输出样例#1： 11 说明 1 \leq n \leq 1001≤n≤100 昨天老师讲课的时候总在冥冥之中感觉这题貌似做过，貌似可以用贪心水过去...网络流做法 其实很简单，只是我太菜想的太复杂了QWQ......从S向每个点连容量为库存量，费用为0的边 从每个点向T连容量为平均库存量，费用为0的边 在相邻两个点之间连容量为INF，费用为1的边 #include #include
剩余容量 (by default it is 'short' - 2 bytes) (Note that arcs are always added in pairs （弧都是成对的添加...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： ?
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 有 n 件工作要分配给 n 个人做。 第 i 个人做第 j 件工作产生的效益为 cij。 试设计一个将 n 件工作分配给 n 个人做的分配方案。...对于给定的 n 件工作和 n 个人，计算最优分配方案和最差分配方案。 输入格式 第 1 行有 1 个正整数 n，表示有 n 件工作要分配给 n 个人做。...接下来的 n 行中，每行有 n 个整数 cij，表示第 i 个人做第 j 件工作产生的效益为 cij。 输出格式 第一行输出最差分配方案下的最小总效益。 第二行输出最优分配方案下的最大总效益。...n,m,s,e; int g[N][N]; int d[N],q[N],hh = 0,tt = 0,pre[N],curf[N],st[N]; bool spfa(){ //最大流最大费用的话就求最长路即可
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。
数据分析和数据科学的完整 SQL Git 和 Github 教程 探索性数据分析、特征工程和特征选择 机器学习播放列表 深度学习和自然语言处理完整播放列表 生产部署的重要框架 完整的 AWS Sagemaker...完整的数据科学、机器学习和深度学习面试题 2、机器学习算法实现的最小和最干净的例子 地址：https://github.com/rushter/MLAlgorithms 这个项目有点老，但是知识不老。...主要面向希望学习机器学习算法内部原理,或者从零开始自己实现机器学习算法的人群。相比于高效优化的现成机器学习库,这个项目中的代码更容易理解和操作。...所有的算法都是用 Python 实现的,利用了 numpy、scipy 和 autograd 这些库。...已经实现的算法包括: 深度学习(多层感知器、卷积神经网络、递归神经网络、长短期记忆网络) 线性回归、逻辑回归 随机森林 支持向量机(线性核、多项式核、RBF 核) K均值聚类 高斯混合模型 K近邻 朴素贝叶斯
首先，我们要明白最小二乘估计是个什么东西？说的直白一点，当我们确定了一组数的模型之后，然后想通过最小二乘的办法来确定模型的参数。...这样，每条直线都可以有一个值，我们把这个距离的和最小的那条直线找出来，我们认为这条直线它最顺眼，因为它照顾到了所有的训练样本点的情绪，不偏不倚。这种方法就是最小二乘法。...那这个实际的y和我们预测的Xβ之间的距离是这样的： ? 公式4 我们要想办法在β的可能取值中找到一组特殊的β，使得上面这个式子的值最小。...然后验证一下这个驻点是不是最值点，如果是的话。bingo，搞定。 公式4对β求偏导之前先展开： ? 公式5 公式5对β求偏导，然后令偏导为0，得到下面的公式： ? 公式6 可以求出β为： ?...公式7 那这组β可不可以让我们的公式4取得最小值呢，我们把公式7带入到公式4中 ? 公式8 公式8中的第三项它是等于0的。所以公式8只剩下了 ?
小灰的想法： 1.创建一个整型变量 min，初始值-1 2.当第一个元素进栈时，让min=0，即把唯一的元素当做最小值。 3.之后每当一个新元素近栈，让新元素和min指向位置的元素比较大小。...解法： 1.设原有的栈叫做栈A，此时创建一个额外的栈B，用于辅助原栈A。 2.当第一个元素进入栈A的时候，让新元素的下标进入栈B。这个唯一的元素是栈A的当前最小值。...（考虑到栈中元素可能不是类对象，所以B栈存储的是A栈元素的下标） 3.每当新元素进入栈A时，比较新元素和栈A当前最小值的大小，如果小于栈A当前最小值，则让新元素的下标进入栈B，此时栈B的栈顶元素就是栈A...当前最小值的下标。...4.每当栈A有元素出栈时，如果出栈元素是栈A当前最小值，则让栈B的栈顶元素也出栈。此时栈B余下的栈顶元素所指向的，是栈A当中原本第二小的元素，代替刚才的出栈元素成为了栈A的当前最小值。
p=17635 我们根据一些论文中提到的示例，使用最大流最小割定理将流量拥塞降至最低， 并应用了最短路径分析了交通瓶颈。...通过具有容量的网络，目标是确定该网络上从源到宿的最大流量。...可以使用R $value [1] 2571 $flow [1] 10 142 130 23 0 2 我们的最大流量为2571，这与两篇论文中的最大流量最小割定理以及 最短路径的应用中都实际要求的不同...实际上，有可能在同一城市的另一篇论文中做同样的事情，这是道路网络的交通拥堵问题。...graph=g, source="S", E$flux1=m$flow E(g)$label=E edge.width=E$flux1/200, edge.arrow.size=0.15) 此处的最大流量值为
大家好，小编最近新学了一个求解器OR-Tools，今天给大家介绍一下如何用OR-Tools求解器求解网络流问题中的最大流问题和 最小费用流问题。...前言 在进入正题之前，让我们简单讨论一下什么是最大流（Maximum Flows）问题和最小费用流（Minimum Cost Flows）问题。...在所有网络流量问题中，最关键的限制就是每条连接节点与节点的弧线都有容量限制。 而最大流问题就是如何充分利用网络运输的能力，使得运输的流量最大，以取得最好的效果，但须受容量限制。...关于最大流问题的更详细介绍参见： 运筹学教学 | 十分钟快速掌握最大流算法（附C++代码及算例） 最小费用流问题就是在给定网络模型中各节点的需求量和供应量的情况下，如何分配流量和路径，使得费用达到最小的问题...No. 02最小费用流问题 OR-Tools求解器解决最大流问题使用的是cost-scaling push-relabel算法。该算法与push-relabel 算法类似，较为复杂，不适合展开讲。
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。
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。...它的基本思路是将基分类器层层叠加，每一层在训练的时候，对前一层基分类器分错的样本，给予更高的权重。测试时，根据各层分类器的结果的加权得到最终结果。.../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。
在上一篇文章中，我们看了一下图的遍历算法，主要是对图的深度优先遍历和图的广度优先遍历算法思想的介绍。接下来让我们来看一下图的最小声成树算法。...这是百度百科上的一张有权图的图片，和无权图相比多了边的权值。Ok，那么最小生成树算法是什么呢？...求最小生成树的算法主要有两种：克鲁斯卡尔（Kruskal）算法和普里姆（Prim）算法。...下面一一介绍这两种算法： Kruskal 算法的思想，简单来说，就是如果一个图有 n 个顶点，选出总权值最小并且不会构成回路的 n-1 条边使得图中的任意两个顶点都能通过这 n-1 条边中的若干条边连通...下面我们来看一下 Prim 算法的核心思想： 我们换个角度思考一下：既然最后我们需要的最小生成树一定要有 n 个顶点，那么我们直接向这个最小生成树加入图的顶点就行了。
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