网络流-最大流问题 ISAP 算法解释 August 7, 2013 / 编程指南 ISAP 是图论求最大流的算法之一,它很好的平衡了运行时间和程序复杂度之间的关系,因此非常常用. 约定 我们使用邻接表来表示图,表示方法可以见文章带权最短路 Dijkstra, SPFA, Bellman-Ford, ASP, Floyd-Warshall 算法分析或二分图的最大匹配.完美匹配和匈牙利算法的开头(就不重复贴代码了).在下文中,图的源点(source)表示为 s ,汇点(sink)表示为 t ,当前…

http://www.renfei.org/blog/isap.html 算法与数学 网络流-最大流问题 ISAP 算法解释 2013-08-07Renfei Song 2 条评论 内容提要 [隐藏] 1 约定 2 引入 3 算法解释 4 实现 ISAP 是图论求最大流的算法之一,它很好的平衡了运行时间和程序复杂度之间的关系,因此非常常用. 约定 我们使用邻接表来表示图,表示方法可以见文章带权最短路 Dijkstra, SPFA, Bellman-Ford, ASP, Floyd-Warshal…

网络流问题: 我自己理解,在流网络中,在不违背容量限制的条件下,解决各种从源点到汇点的问题. ISAP算法概念: 据说不会有卡ISAP时间的题目---时间复杂度O(E^2*V) 首先原理都是基于不断寻找增广路,属于增广路方法.普通的SAP算法比如EK算法,Dinic 算法,由于在寻找增广路时,都需要先进行BFS,BFS时间复杂度O(E),所以总的时间复杂度最坏情况达到O(VE2). ISAP算法的优化在于距离标号,即每个顶点到达终点 t 的距离.所以可以在遍历的过程中,就建立了一个分层网络,不需…

网络流一·Ford-Fulkerson算法 时间限制:10000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 小Hi和小Ho住在P市,P市是一个很大很大的城市,所以也面临着一个大城市都会遇到的问题:交通拥挤. 小Ho:每到周末回家感觉堵车都是一种煎熬啊. 小Hi:平时交通也还好,只是一到上下班的高峰期就会比较拥挤. 小Ho:要是能够限制一下车的数量就好了,不知道有没有办法可以知道交通系统的最大承受车流量,这样就可以限制到一个可以一直很顺畅的数量了. 小Hi:理论上是有算法的啦.早在1…

来看一道最大流模板水题,借这道题来学习一下最大流的几个算法. 分别用Edmond-Karp,Dinic ,SAP来实现最大流算法. 从运行结过来看明显SAP+当前弧优化+gap优化速度最快.   hiho一下 第115周:网络流一•Ford-Fulkerson算法 原题网址:http://hihocoder.com/contest/hiho115/problem/1 网络流一·Ford-Fulkerson算法 时间限制:10000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 小Hi和…

Dinic 算法其实已经足够处理大多数的网络流了,但还不够快.接下来介绍的是最优秀的增广路最大流算法:ISAP(Improve Shortest Argumenting Path).它的时间复杂度上界与 Dinic 一样,为 \(O(n ^ 2 \cdot m)\). 先分析 Dinic 的优化空间.Dinic 必须在每一次 dfs 前通过 bfs 获取一次所有点的深度(Depth),这样做效率是极其低下的.ISAP 通过一种神奇的方法解决了这个问题. ISAP 对深度有不同的定义.对于一个点…

ISAP算法对 Dinic算法的改进: 在刘汝佳图论的开头引言里面,就指出了,算法的本身细节优化,是比较复杂的,这些高质量的图论算法是无数优秀算法设计师的智慧结晶. 如果一时半会理解不清楚,也是正常的.但是对于一个优秀的acmer来说,其算法的本身,可以锻炼你的思维.增长见识! 下面是我对 Dinic和ISAP的认识: Dinic算法比较值钱的 EK算法来说,已经有很大的提高了,其优势在哪里呢? 就是在于他的分层思想.在层次图上增广.但是,他也有弊端. 就是每次进行增广后,对于层次图都进行了从头…

// 此博文为迁移而来,写于2015年2月6日,不代表本人现在的观点与看法.原始地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6022c4720102vrg4.html        今天我们来谈谈网络流之Dinic算法.这种算法相比Edmond-Karp算法,更加快速,更加常用.还记得EK吗?每次为了防止流量堵塞,必须进行多次BFS/DFS,非常费时间.而Dinic大叔非常机智的发明了Dinic算法,让这个问题得以解决.        Dinic的核心内容是:反复进行BF…

tf–idf算法解释 tf–idf, 是term frequency–inverse document frequency的缩写,它通常用来衡量一个词对在一个语料库中对它所在的文档有多重要,常用在信息检索和文本挖掘中. 一个很自然的想法是在一篇文档中词频越高的词对这篇文档越重要,但同时如果这个词又在非常多的文档中出现的话可能就是很普通的词,没有多少信息,对所在文档贡献不大,例如‘的’这种停用词.所以要综合一个词在所在文档出现次数以及有多少篇文档包含这个词,如果一个词在所在文档出现次数很多同时整个…

// 此博文为迁移而来,写于2015年2月6日,不代表本人现在的观点与看法.原始地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6022c4720102vrg4.html UPDATE(20180805):重新看自己的博客,大部分内容还是接受了,但看到这一篇还是不能忍了...当年讲的还是太含糊了,怕是本身也没搞得太清楚.但本着基本保持博文原貌的原则,所以我觉得可能重开一篇会更好.造福人类好吧.链接附上:https://www.cnblogs.com/jinkun113/p/9…