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...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
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。...如图，最优方案如下： 第一条流为4-->3，流量为20，费用为3*20=60。 第二条流为4-->2-->3，流量为20，费用为（2+1）*20=60。...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。
())); 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
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。...())); 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
https://blog.csdn.net/u014688145/article/details/76043646 挑战程序竞赛系列（28）：3.5最小费用流 详细代码可以fork下Github...Kaka’s Matrix Travels POJ 2135: Farm Four 开始最小费用流的学习，算法思路：找寻最短费用的增广路径，证明采用反证法。...to - 1, from - 1, 1, cost); } out.println(minCostFlow(0, N - 1, 2)); } //最小费用算法...增加超级源点和超级汇点，构造容量为2，费用为0，这样舰队分批送到汇点的即为最小费用，依旧像生产流水线。...Kaka’s Matrix Travels 思路：依旧是最小费用流，需要注意抵达end结点时，它的值不算在内。
#include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<queue> #include<...
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。 ?
而动态规划算法应用于子问题重叠的情况，即不同的子问题具有公共的子子问题，在这种情况下，分治算法会做许多不必要的工作，它会重复的求解这些子问题，尽管这些子问题都曾经计算过。...学习动态规划算法，首先要了解最优子结构这个概念 如果一个问题的最优解包含其子问题的最优解，我们就称此问题具有最优子结构性质，一个问题如果可以应用动态规划算法，那么它必然具有最优子结构。...下面举一个例子，其实也是书上的例子 例子1，如何切割钢条，长度为n的钢条，可以选择切割成多段也可以选择不切割。这完全要依靠收益来看。...我们第一次选择切割钢条的问题，剩下的钢条则是与原问题相似的子问题。 其实原问题的最优解就是由第一次切割得到的两段钢条的最优切割方案组成的，符合最优子结构。...，使得计算量最小，这里的计算量用标量乘法的次数来表示作为计算的代价。
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。...$(0, r_i)$，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...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
Lasso回归模型，是常用线性回归的模型，当模型维度较高时，Lasso算法通过求解稀疏解对模型进行变量选择。Lars算法则提供了一种快速求解该模型的方法。...Lars算法的基本原理有许多其他文章可以参考，这里不过多赘述, 这里主要简介如何在R中利用lars算法包求解线性回归问题以及参数的选择方法。...可以看到lars算法，算法的步数较少即迭代次数较少，且与参数个数相同，当数据维数非常高的时候lars算法相较于其他回归算法速度非常快。 2....首先是用饱和度为参数指标得到模型的回归系数的例子，这里通过交叉验证得到使得MSE最小的beta饱和度为0.2828283，因此，在进行预测时, 选择mode=“fraction”，s=0.2828283...： 然后是用步数作为参数指标来，并对给定的样本进行预测的例子： （这里以x2的前十行即前十个训练样本作为newx带入模型） 此处通过交叉验证得到使得MSE最小的步数为17，因此，在进行预测时, 选择
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
选择排序是“傻瓜式”的算法。如图所示，对于一个一维的数组(列表) ? 第一步要找到其中的最小值将其放到第一个位置，然后找余下的最小值放到第二个位置，以此类推。 来看动态演示： ?...下面是算法： For i = 1 to n – 1 查找a[i] to a[n]的最小值 if i/=最小值索引...交换a[i] 和a[最小值索引] Fortran以及python实现： ?...选择排序虽然是效率不是很高的排序算法，不过它在我们编程的时候还是会经常使用，使用次数有时候可能要比效率更高的那些算法更高。
/** * 排序算法-选择排序 * 选择排序（Selection Sort）算法也是比较简单的排序算法，其思路比较直观。选择排序算法在每一步中选取最小值来重新排列，从而达到排序的目的。...* 选择排序算法通过选择和交换来实现排序，其排序流程如下： * （1）首先从原始数组中选择最小的1个数据，将其和位于第1个位置的数据交换。...* （2）接着从剩下的n-1个数据中选择次小的1个数据，将其和第2个位置的数据交换。 * （3）然后不断重复上述过程，直到最后两个数据完成交换。至此，便完成了对原始数组的从小到大的排序。...* * 选择排序算法在对n个数据进行排序时，无论原数据有无顺序，都需要进行n-1步的中间排序。 * 这种排序方法思路很简单直观，但是缺点是执行的步骤稍长，效率不高。...i++) {//外层循环 index = i; for (int j = i + 1; j < ints.length; j++) {//内层循环，找出最小数据后
上文：冒泡排序算法 ---- 背景 一组整型无序数组，通过选择排序算法进行排序，从小到大排序或者从大到小。.../** * @author: csh * @Date: 2021-08-29 21:31 * @Description:选择排序 */ public class SelectionSort {...public static void main(String[] args) { for(int i = 0; i< intArr.length; i++){ //最小值坐标..., 13, 99, 111] 第:5次排序[1, 2, 6, 7, 13, 100, 99, 111] 第:6次排序[1, 2, 6, 7, 13, 99, 100, 111] 通过上面数据可以得知，选择排序的实现原理是...时间复杂度和稳定性 由于遍历一次的复杂度为O(N),而遍历多少次取决于数组长度N-1,所以选择排序的时间复杂度为
选择排序 实现流程 一串无序排列的数，选出最大(小)的数，与最后一个数交换位置，再在前面(除去选出的这个最大的数)选出一个最大的数与倒数第二个数交换，重复这个过程。...= len - i - 1) { swap(arr[len - i - 1], arr[max]); } } print(arr, len); //我不喜欢这种选择排序的写法，不够一目了然
为什么要引入置换-选择排序 我们都知道，减少初始归并段个数r可以减少归并趟数S。若总的记录个数为n，每个归并段的长度为t，则归并段的个数为r=[n/t]。...因此，必须探索新的方法，用来产生更长的初始归并段，这就是引入置换-选择算法的原因。...算法实现步骤 选择内存缓冲区中的一个数，该数需要符合以下的条件： 该数必须大于当前初始归并段中任意数字 该数是符合条件1的可选数中最小的一个 如果符合上述条件，则将该数加入当前初始归并段，直到内存缓冲区中的所有记录都比当前初始归并段最大的记录小时...其具体步骤如下： 首先从初始文件中输入 l 个记录到内存工作区中； 从内存工作区中选出关键字最小的记录，将其记为 MINIMAX 记录； 将 MINIMAX 记录输出到归并段文件中； 此时内存工作区中还剩余...l-1 个记录，若初始文件不为空，则从初始文件中输入下一个记录到内存工作区中； 从内存工作区中的所有比 MINIMAX 值大的记录中选出值最小的关键字的记录，作为新的 MINIMAX 记录； 重复过程
冒泡排序算法是算法与数据结构中最基础的排序算法。学会这个算法是有必要，在2010年左右的时候，很多时候面试都会冒泡排序算法。那时候IT行业没现在这么卷，大部分都考察一下冒泡排序就OK了。...当然有必要，基础算法必须掌握，体现你的技术热情，对走技术路线是有绝对的帮助的。 冒泡排序就是排队一样，矮的排前面，高的排后面。 刚开始是乱序的，那就从第一个开始调整，把最高排到后面。
# 最大最小距离算法的Python实现 # 数据集形式data=[[],[],...,[]] # 聚类结果形式result=[[[],[],...],[[],[],...],...] # 其中[]为一个模式样本
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。...这个解法中近栈、出栈、取最小值的时间复杂度都是O(1)，最坏情况空间复杂度是O(N)。
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