性质 在既不是发点s，也不是收点t的任意顶点v，总的进入流必须等于总的发出流。 实际应用举例 最大网络流可以解决二分匹配问题. 二分匹配问题定义 找出E的最大子集E`使得没有顶点含在多于一条的边中。 如下图所示：该问题实际为从s到t的最大网络流 。 image.png 网络流问题算法实现 语言描述 以Dijkstra算法，求解从s到t的赋权最短路径。 找到当前最短路径上的最小权，即为当前最大网络流。 以当前最短路径和当前最大网络流，修改原图为残余图，保存当前最大网络流。 以残余图继续执行1,2,3步，直到s和t不连通为止。 图例说明最大网络流算法 image.png 代码示例 /** * 获取从起点到终点的最大网络流 * @param start 起点 * @param end 终点 * @return 2Fmaxflow%2FMaxWebFlow.java&oid=14cc06fb68373aefc0ec65af571112ac8019f81a&sha=2e3d013f5808da536adc100c90d5a246b9562a28
网络：网络是一个有向带权图，包含一个源点和一个汇点，没有反向平行边。 网络流：网络流即网上的流，是定义在网络边集E上的一个非负函数flow={flow（u，v）}, flow（u,v）是边上的流量。 对于一个网络可行流flow，净输出等于净输入，这仍然是流量守恒。 网络最大流：在满足容量约束和流量守恒的前提下，在流网络中找到一个净输出最大的网络流。 初始化可行流flow 为零流，即实流网络中全是零流边，残余网络中全是最大容量边（可增量）。初始化vis[]数组为false，pre[]数组为−1。 令vis[s]=true，s 加入队列q。 如果队列不空，继续下一步，否则算法结束，找不到可增广路。当前的实流网络就是最大流网络，返回最大流值maxflow。 队头元素new 出队，在残余网络中检查new 的所有邻接结点i。 在实流网络中增流，在残余网络中减流，Maxflow+=d，转向第（2）步。
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就变成了普通的费用流问题，那么建图套模板即可！ int maxn=200+10; struct Edge { int from,to,cap,flow,cost; Edge(){} Edge(int f,int t,int c, int fl,int co):from(f),to(t),cap(c),flow(fl),cost(co){} }; struct MCMF { int n,m,s,t; vector
7 8 ...H.... ...H.... ...H.... mmmHmmmm ...H.... ...H.... ...H.... 0 0 Sample Output 2 10 28 就是普通的费用流问题 就成了最基本的费用流。 int maxn=200+5; struct Edge { int from,to,cap,flow,cost; Edge(){} Edge(int f,int t,int c, int fl,int co):from(f),to(t),cap(c),flow(fl),cost(co){} }; struct MCMF { int n,m,s,t; vector int i=1;i<=n;++i) for(int j=1;j<=m;++j) { char ch; scanf(" %c"
const int maxn=200+5; struct Edge { int from,to,cap,flow; Edge(){} Edge(int f,int t,int c, int flow):from(f),to(t),cap(c),flow(flow){} }; struct Dinic { int n,m,s,t; vector<Edge> edges
maxn= 1000+10; struct Edge { int from,to,cap,flow,cost; Edge(){} Edge(int f,int t,int c, int fl,int co):from(f),to(t),cap(c),flow(fl),cost(co){} }; struct MCMF { int n,m,s,t; vector
，如果电影i能在第j天拍摄,那么从i到j有边(i,j,1).然后求最大流是否满流！ const int maxn=400+5; struct Edge { int from,to,cap,flow; Edge(){} Edge(int f,int t,int c, int fl):from(f),to(t),cap(c),flow(fl){} }; struct Dinic { int n,m,s,t; vector<Edge> edges;
const int maxn=600+5; struct Edge { int from,to,cap,flow; Edge(){} Edge(int f,int t,int c, int fl):from(f),to(t),cap(c),flow(fl){} }; struct Dinic { int n,m,s,t; vector<Edge> edges;
Every time it rains on Farmer John's fields, a pond forms over Bessie's favorite...
接下来mm行每行包含三个正整数u_iui、v_ivi、c_ici，用空格分隔，表示第ii条有向边从u_iui出发，到达v_ivi，容量为c_ici 输出格式 一个整数，表示ss到tt的最大流 2147483647 9 2 2147483647 7 8 2147483647 10 9 2147483647 8 5 2 8 6 2 3 10 2 4 10 2 输出 #2 8 //500ms 秒掉洛谷推流问题 = (LL)INF << 32 | INF; struct Edge { int v, rev; F_type cap; Edge(int a, F_type b, int c) : v(a), rev(c), cap(b) {} }; const F_type maxf=LINF; F_type exflow[MAXN]; int h[MAXN], cnt[MAXN]; int
而面向流则是指无保护消息边界的，如果发送端连续发送数据，接收端有可能在一次接收动作中，会接收两个或者更多的数据包。 而流传输，却把数据当作一串数据流，它不认为数据是一个一个的消息。所以有很多人在使用TCP协议通讯的时候，并不清楚TCP是基于流的传输，当连续发送数据的时候，他们时常会认为TCP会丢包。 TCP/IP协议与WinSock网络编程接口的关系 WinSock 并不是一种网络协议，它只是一个网络编程接口，也就是说，它不是协议，但是它可以访问很多种网络协议，你可以把它当作一些协议的封装 把主机字节转化成网络字节的函数; u_long htonl(u_long hostlong); u_short htons(u_short hostshort); 把网络字节转化成主机字节的函数 可以参考教材计算机网络（第6版）295页图6-32所示的系统调用使用顺序： 注意：上面的代码没有任何检查函数返回值，如果你作网络编程就一定要检查任何一个WinSock API函数的调用结果
在上一篇我们提到了网络流算法Push-relabel，那是90年代提出的算法，算是比较新的，而现在要说的Dinic算法则是由以色列人Dinitz在冷战时期，即60-70年代提出的算法变种而来的，其算法复杂度为 Dinic算法主要思想也是基于FF算法的，改进的地方也是减少寻找增广路径的迭代次数。 此处Dinitz大师引用了一个非常聪明的数据结构，Layer Network，分层网络，该结构是由BFS tree启发得到的，它跟BFS tree的区别在于，BFS tree只保存到每一层的一条边，这样就导致了利用 BFS tree一次只能发现一条增广路径，而分层网络保存了到每一层的所有边，但层内的边不保存。 介绍完数据结构，开始讲算法的步骤了，1）从网络的剩余图中利用BFS宽度优先遍历技术生成分层网络。2）在分层网络中不断调用DFS生成增广路径，直到s不可到达t，这一步体现了Dinic算法贪心的特性。
int maxm=100000+10; struct Edge { int from,to,cap,flow; Edge(){} Edge(int f,int t,int c, int fl):from(f),to(t),cap(c),flow(fl){} }; struct Dinic { int n,m,s,t; vector<Edge> edges;
也就是 算法（algorithm） 一个程序除了 算法 和 数据结构 这两个要素外，还应当采用 结构化程序设计方法 进行程序设计，并用某一种 计算机语言 表示。 什么是算法 算法是为了解决问题而执行的一系列步骤。 计算机的算法可以分为两大类别： 数值运算算法 数值运算的目的是求数值解。 非数值运算算法 非数值运算用于事务管理领域（图书检索，人事管理等等）。 算法的目的是为了求解，“解”就是输出 有效性。算法中的每一个步骤都应当能有效地执行，并得到确定的结果 怎么表示一个算法 常用的方法有： 自然语言 流程图 NS图 伪代码 ...... 流程图表示算法 流程图是用一些图框来表示各种操作， 用图形表示算法，直观形象，易于理解。 image.png 以上面的例子做N-S图 image.png 用C语言表示算法 while循环 #include <stdio.h> int main() { int a,i; a
if(n<m){ temp = n; n = m; m = temp; }; p=n*m; // 欧几里德算法 // 100 模 60 余 40 // 60 ='\n'){ // 字符 if(c>='a'&&c<='z'|| c>='A'&& c<='Z'){ letters++; // 空格 }else if(c ==32){ space++; // 数字 }else if(c>='0' && c<='9'){ digit++; // 其它 }else{ 甲队为a,b,c三人，已队为x,y,z三人，由抽签决定比赛。有人向队员打听比赛的的名单。a说他不和x比，c说他不和y,z比，请编程序找出三队赛手的名单。 ='z'){ printf("a--%c\tb--%c\tc--%c\n",i,j,k); // a--z b--x c--y
int maxn =1000+10; struct Edge { int from,to,cap,flow; Edge(){} Edge(int f,int t,int c, int fl):from(f),to(t),cap(c),flow(fl){} }; struct Dinic { int n,m,s,t; vector<Edge> edges;
网络流看了两天，终于有了一点眉目，也拿模版A了道题目，通过对于模版代码的调试也真正了解了ek算法的用途了。 想好好写下总结都不让人顺心，写到一半网站死了，又得重新写。。 在寻找增广路径时，可以用BFS来找，并且更新残留网络的值(涉及到反向边)。 而找到delta后，则使最大流值加上delta，更新为当前的最大流值。 ? 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？ 即在Dec(c[x,y],delta)的同时，inc(c[y,x],delta) 我们来看刚才的例子，在找到1-2-3-4这条增广路之后，把容量修改成如下 ? 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。
摘要：本文主要是对 DOA(波达方向)估计中传统 MUSIC 算法及其改进算法作了简要 的介绍，主要包括了MUSIC算法，求根MUSIC算法，循环MUSIC算法，波束空间MUSIC算法，SMART MUSIC 算法。 于是在原来MUSIC的基础上又诞生了求根MUSIC算法、约束MUSIC算法、波束空间MUSIC算法等。 2 . 2．3求根MUSIC算法： 2．3．1求根MUSIC算法原理 对于阵元间距为d的等距直线阵列，导引向量 的第m个元素可以表示为 则MUSIC谱函数可以写成： 其中 是矩阵C中第L条对角线的元素之和。 假定入射信号为窄带信号，波长为 ，则M维接受信号矢量可以表示为 其中 是阵列方向向量： 从向量 中抽出一个L维的子向量 ( )，有 当满足 时， 当满足 时， 可以证明，向量 的子向量的相关矩阵C满足
建图，要限流，就是每个点都单独建一条边X到汇点，看是否满流。 const int maxn=1500+5; struct Edge { int from,to,cap,flow; Edge(){} Edge(int f,int t,int c, int fl):from(f),to(t),cap(c),flow(fl){} }; struct Dinic { int n,m,s,t; vector<Edge> edges;
直接选择排序 2.2堆排序 三 交换排序 3.1冒泡排序 3.2快速排序 3.3快速排序的优化(非递归） 四 归并排序 4.1归并排序递归版本 4.2归并排序非递归版本 总结 ---- 前言 常见的排序算法如下 时间复杂度：O(N^2) 空间复杂度：O(1)，它是一种稳定的排序算法 稳定性：稳定 1.2希尔排序 希尔排序法又称缩小增量法。 , key+1, right); } 1.空间复杂度 0（lgn） 2.时间复杂度0（n*lgn） 3.3快速排序的优化(非递归） 主要通过数据结构栈来模拟实现类似于二叉树的前序遍历 如果有同学对C语言实现栈不熟悉可以点一下链接 ：C源实现数据结构栈 具体代码如下： typedef int STDataType; typedef struct Stack { STDataType* a; int top; // 栈顶 int ,该算法是采用分治法（Divide andConquer）的一个非常典型的应用。
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