TK在大多数 Unix平台.Windows平台和Macintosh系统都是预装好的,TKinter 模块是 Tk GUI 套件的标准Python接口.可实现Python的GUI编程. Tkinter模块("Tk 接口")是python的标准Tk GUI工具包的接口.Tk和Tkinter可以在大多数的Unix平台下使用,同样可以应用在Windows和Macintosh系统里.Tk8.0的后续版本可以实现本地窗口风格,并良好地运行在绝大多数平台中.(百度百科) 一般的环境里直接import

裸题.输入一个无向图,输出最大密度子图(输出子图结点数和升序编号). 看了<最小割模型在信息学竞赛中的应用——胡伯涛>的一部分,感觉01分数规划问题又是个大坑.暂时还看不懂. 参考http://blog.csdn.net/power721/article/details/6781518 构图: 把原图中的无向边转换成两条有向边,容量为1. 设一源点,连接所有点,容量为U(取m). 设一汇点,所有点连接汇点,容量为 U+2g-dv . 二分枚举最大密度g,其中dv为v的度. 判断(U*n-Max

思路: 这个还是看的胡伯涛的论文<最小割在信息学竞赛中的应用>.是将最大密度子图问题转化为了01分数规划和最小割问题. 直接上代码: #include <iostream> #include <stdio.h> #include <string.h> #include <algorithm> #include <vector> #define Maxn 6010 #define Maxm 200000 #define LL doubl

  题意:最大密度子图 #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<cmath> using namespace std; ,M=,INF=1e9; ; inline int read(){ ,f=; ; c=getchar();} +c-'; c=getchar();} return x*f; } int n,m,u[N],

求最大密度子图 记得在最后一次寻找的时候记得将进入的边放大那么一点点,这样有利于当每条边都满流的情况下会选择点 #include <iostream> #include <algorithm> #include <string.h> #include <cstdio> #include <vector> #include <queue> #include <cmath> using namespace std; ; con

http://poj.org/problem?id=3155 最大密度子图和最大权闭合图性质很相近(大概可以这么说吧),一个是取最多的边一个是取最多有正贡献的点,而且都是有选一种必须选另一种的限制,一个是选边必须选其两边的点,一个是选正权点必须选其相邻的负权点. 那么就可以把最大密度子图用最大权闭合图相近的方式写,二分+网络流就可以了,网络流建图方法可以参考我上一篇博客. https://blog.csdn.net/power721/article/details/6781518 也就是该博客的

晕,m=0是要输出1(弄的我还找管理员要数据,但明显题意是叫我们输出0呀) 最大密度子图,把边转换成点,然后二分答案,跑最大权闭合子图判定是否可行. #include <cstdio> #include <cstring> #include <vector> #include <algorithm> #define N 1110 #define oo 0x3f3f3f3f using namespace std; struct Edge { int u, v

点边都带权的最大密度子图,且会有必须选的点. 求\(\frac{\sum w_e}{k*(2n-k)}\)的最大值,其中k为子图点数 设\[h(g) = \sum w_e - g*(2nk-k^2)\] 假设最优解为\(g*\),则当\(g<g*\)时,\(h(g)>0\);\(g>g*时,h(g)<0\),以此判断条件二分搜索. 但是\((2nk-k^2)\)不能直接转化为点权,需要做点改变. \[\sum w_e - g*2nk+g*k^2 = \sum w_e + \frac

题意:给一段子序列,定义密度:子序列中的逆序对数/子序列的长度 求这个序列的对大密度. 分析:将序列中的每个位置视作点,逆序对\(<i,j>\)之间表示点i与点j之间有一条无向边.所以就转化为了最大密度子图的模型. #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define eps 1e-7 #define INF 0x3f3f3f3f const int MAXN=1010;//点数的最大值 const int MAXM=400010

Hard Life Time Limit: 8000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 9012   Accepted: 2614 Case Time Limit: 2000MS   Special Judge Description John is a Chief Executive Officer at a privately owned medium size company. The owner of the company has

题目链接 题意 给出n个点,每个点有一个值,现在要选择一些点的集合,使得(选择的点生成的逆序对数目)/(选择的点的数量)的比率最大. 思路 点与点之间生成一个逆序对可以看做是得到一个边,那么就是分数规划问题|E|/|V|,即求最大密度子图. 先处理出所有的逆序对,然后把这些逆序对看作边. 二分枚举 h(g) = |E| - g * |V|中的g,h(g)为递减函数,把g看做点权,转化为最大权闭合图处理,当 h(g) 为0时,得到最优解,这时候的g就是答案. #include <bits/stdc

题目链接 题意 给出n个人,和m对有冲突的人.要裁掉一些人,使得冲突率最高,冲突率为存在的冲突数/人数. 思路 题意可以转化为,求出一些边,使得|E|/|V|最大,这种分数规划叫做最大密度子图. 学习 建图 对于每个边,依赖于点,可以转化为最大权闭合子图来求解. 最大密度子图: max(|E|/|V|) 分数规划 k = |E|/|V| h(g) = E - V * g 边依赖于点 转化为最大权闭合图 二分点权即g h(g)为递减函数 当h(g) < 0,不合法,要减小g 当h(g) > 0,

题意: rt 解析: 我用的第二种方法... s向所有的边连权值为1的边 所有的点向t连权值为mid的边 如果存在u -  > v  则边向u和v分别连一条权值为INF的边 二分mid 用dfs从s 顺着边走标记点 然后输出1 - n种被标记的点即可 #include <iostream> #include <cstdio> #include <sstream> #include <cstring> #include <map> #incl

论文出处:最小割模型在信息学竞赛终的应用 #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <queue> #include <algorithm> using namespace std; ; const int inf = 0x3f3f3f3f; + ; + ; struct edge{ int to, next; double w; } ed[maxe*];

J.Symmys Time Limit: 1000 MS Memory Limit: 262144 K Total Submit: 50 (13 users) Total Accepted: 2 (2 users) Special Judge: No Description ClearY is not good at English. He often fails in his English test. To help him study English, his English teache

前两篇我们分别爬取了糗事百科和妹子图网站,学习了 Requests, Beautiful Soup 的基本使用.不过前两篇都是从静态 HTML 页面中来筛选出我们需要的信息.这一篇我们来学习下如何来获取 Ajax 请求返回的结果. 欢迎关注公号[智能制造专栏]学习更多原创智能制造及编程知识. Python 爬虫入门(二)--爬取妹子图 Python 爬虫入门(一)--爬取糗百 本篇以拉勾网为例来说明一下如何获取 Ajax 请求内容 本文目标 获取 Ajax 请求,解析 JSON 中所需字段 数据

BZOJ 最大密度子图. 二分答案\(x\),转为求是否存在方案满足:\(边数-x*点数\geq 0\). 选一条边就必须选两个点,所以可以转成最大权闭合子图.边有\(1\)的正权,点有\(x\)的负权.判断\(边数-最小割\)是否非负即可. 有一个结论是,任意两个密度子图,它们的密度差不超过\(\frac{1}{n^2}\). 所以拿eps=1e-7或者更小做二分边界不对... 必须是\(while(l+1.0/n/n<=r)\). 还要注意精度的问题.. m=0要输出1. //1300kb

模型要点: 1.一般适用于二取一问题或者01规划. 2.利用最小割=最大流,转化为最大流求之. 建议阅读胡伯涛的论文 <<最小割模型在信息学竞赛的应用>>,有精彩有序的证明和各种模型,不过我大概花了2个星期才把它弄懂...最小密度路径的改进算法那一块的推导前面部分有些问题,但后面是对的,结论也是对的,蛋疼了好久.. 相关题目: 1.太空飞行计划(网络流24题) 题目大意: 有一些实验和仪器,做每个实验有相应的报酬,但是需要买好相应的仪器(多个实验可以共用),仪器需要相应的钱.求最大

最短路问题此类问题类型不多,变形较少 POJ 2449 Remmarguts' Date(中等)http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=2449题意:经典问题:K短路解法:dijkstra+A*(rec),方法很多相关:http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/showcontest?contest_id=1144该题亦放在搜索推荐题中 POJ 3013 - Big Christmas Tree(基础)http://ac

忘写题解了,经典的最大密度子图 可以类似分数规划的做,二分密度,然后转化为最大权闭合子图做,判断是否大于0 注意方案的输出 const eps=1e-6; lim=1e-12; inf=; type node=record po,next:longint; flow:double; end; ..] of node; numh,h,cur,pre,p,x,y:..] of longint; v:..] of boolean; d:..] of double; len,i,n,m,t,ans:lo