可行流 : 能流过去就行,不一定是最大流. 最大流:能流到的最大流量.(可能不只一个) 解决最大流: Ford-Fulkerson方法 最小割:从图中去除一些边,使得源点S到汇点T不连通,去除的这些边权的权和最小,就是最小割 PS!!!这个权和可以证明等于网络的最大流量! 最大流等价于最小割!!!  求解最大流问题,也可以转化为最小割 但是求最大流和求最小割集是两类不同的算法.求解最小割集普遍采用Stoer-Wagner算法 1>>任意割大于等于任意流 从源点到汇点必然经过割边(必然存在其中一

小Hi:在上一周的Hiho一下中我们初步讲解了网络流的概念以及常规解法,小Ho你还记得内容么? 小Ho:我记得!网络流就是给定了一张图G=(V,E),以及源点s和汇点t.每一条边e(u,v)具有容量c(u,v).网络流的最大流问题求解的就是从s到t最多能有多少流量. 小Hi:那这个问题解决办法呢? 小Ho:解决网络流的基本思路就是寻找增广路,不断更新残留网络.直到找不到新的增广路,此时得到的流就是该网络的最大流. 小Hi:没错,看来你记得很牢嘛. 小Ho:哎嘿嘿,不过这里我有一个问题,为什么找不

网络流二·最大流最小割定理 时间限制:10000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 小Hi:在上一周的Hiho一下中我们初步讲解了网络流的概念以及常规解法,小Ho你还记得内容么? 小Ho:我记得!网络流就是给定了一张图G=(V,E),以及源点s和汇点t.每一条边e(u,v)具有容量c(u,v).网络流的最大流问题求解的就是从s到t最多能有多少流量. 小Hi:那这个问题解决办法呢? 小Ho:解决网络流的基本思路就是寻找增广路,不断更新残留网络.直到找不到新的增广路,此时得到的

思路: 根据最大流最小割定理可得最大流与最小割相等,所以可以先跑一遍EdmondsKarp算法.接下来要求的是经过最小割切割后的图中$S$所属的点集.本来的思路是用并查集处理所有前向边构成的残量网络,如果当前边的残量不为零,则合并两个端点.然而这样子会WA,因为这只适用于无向图的情况,而流网络属于有向图.解决的方法是用一个DFS,处理出所有从$S$出发可到达的点,如果边的残量为零则说明当前边不可用. #include<set> #include<queue> #include<

网址:http://codevs.cn/problem/1907/ 题意:在一个矩阵里选不相邻的若干个数,使这些数的和最大. 我们可以把它看成一个最小割,答案就是矩阵中的所有数-最小割.先把矩阵按国际象棋棋盘黑白染色(即把相邻的点分别染成白色和黑色),然后黑点连源点,白点连汇点.割掉一个点到源/汇的边就是不选择这个点,最后的目的就是使源到汇不连通(不引发题目不能选择位置相邻的数的矛盾). 然而最小割怎么求呢? 于是我们就要引入一个定理:最大流最小割定理.它的意思就是说,在一个图中,a点到b点的最

题目大意: 输入t,t个测试用例 每个测试用例输入n 接下来n行 输入u,v,w,树的无向边u点到v点权重为w 求任意两点间的最大流的总和 1.最大流最小割定理 即最大流等于最小割 2.无向树上的任意两点都可互达 也就是说 源点S可经其他任何点流到汇点T 设dist(x , y) 为在树上 x 到 y 的距离 由2能知道,S的总流量就是 n∑i=1 dis( s , i ) 然后就是题解上的 S到其他各个点的距离 和 T到其他各个点的距离 中较小的即为最小割 举个栗子 4 1 2 3 1 3 4

题目:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=6582 Path Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 262144/262144 K (Java/Others)Total Submission(s): 3747    Accepted Submission(s): 1075 Problem Description Years later, Jerry fell in love

[Link]:http://hihocoder.com/problemset/problem/1378 [Description] [Solution] 在求完最小割(最大流)之后; 可以在剩余网络中再从1号点做一次bfs; 往flow[][]为正的边走; 能走到的点就是S集合了; [NumberOf WA] [Reviw] [Code] #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define lson l,m,rt<<1 #de

前置知识 平面图 平面图就是平面上任意边都不相交的图.(自己瞎画的不算XD) 对偶图 比如说这个图,我们发现平面图肯定会把平面分成不同的区域(感觉像拓扑图),并把这些区域当做每个点(不被包围的区域独自成点,如本图4*),给相邻的区域连上边,就转化成了一个对偶图(图中红色) 割 网络流的图中有两个点:原点和汇点.割就是删去的一些边使原点和汇点无法连接(不太严谨) 看题!bzoj1001 既然有了原点和汇点,那么就不能简单的把外部看做一个点了,我们把外部分成两个点--超级原点和超级汇点! 然后像上面

Problem Description Open Source Tools help earthquake researchers stay a step ahead. Many geological research facilities around the world use or are in the process of developing open source software and applications designed to interpret and share in

Description 给你一个m*n的格子的棋盘,每个格子里面有一个非负数. 从中取出若干个数,使得任意的两个数所在的格子没有公共边,就是说所取数所在的2个格子不能相邻,并且取出的数的和最大.   Input 包括多个测试实例,每个测试实例包括2整数m,n和m*n个非负数(m<=50,n<=50)   Output 对于每个测试实例,输出可能取得的最大的和 题目大意:这么短还中文就没大意了,唯一要注意的就是输入的第一个是行第二个是列…… 思路:这题为最大权独立集(所选的点之间都没有边).建立

题意就是求最小割- 然后我们有这么一个定理(最大流-最小割定理 ): 任何一个网络图的最小割中边的容量之和等于图的最大流. (下面直接简称为最大流和最小割) 证明: 如果最大流>最小割,那把这些割边删去之后依然能找到一条增广路使得源点和汇点联通,和这些边是最小割矛盾.故最大流$\leq$最小割. 而如果最大流<最小割,可是这样通过这些割边还能有更大的流,和最大流矛盾. 综上,最大流=最小割~ 然后看看这道题-哇$n\leq 1000$,百万个点百万条边-好吧Dinic其实跑得过-而且还蛮快的-

Wilson定理证明 就是那个\((p-1)! \equiv -1 \pmod{p}\),\(p\)是一个素数. Lemma A \(\mathbb{Z}_p\)可以去掉一个零元变成一个群. 即\(\forall a\in \mathbb{Z}_ {p},a\not= \overline{0}, \exists b \in \mathbb{Z}_p,ab=\overline{1}\)也就是存在逆元. Lemma B \(\forall a\in \mathbb{Z}_p,a\not=\overl

Deepmath Deepmath项目旨在改进使用深度学习和其他机器学习技术的自动化定理证明. Deepmath是Google研究与几所大学之间的合作. 免责声明: 该存储库中的源代码不是Google的官方产品,而是与外部研究团队的研究合作. 现在,存储库仅包含HOL Light内核的C ++实现,我们早期已经发布了这些实现来促进现有协作.更多代码即将发布,包括神经网络模型. https://github.com/tensorflow/deepmath Deepmath The Deepmath

这道题要分隔草和洞, 然后刘汝佳就想到了"割"(不知道他怎么想的, 反正我没想到) 然后就按照这个思路走, 网络流建模然后求最大流最小割. 分成两部分, S和草连, 洞和T连 外围的草和S连一条无穷大的弧, 表示不能割, 若原来是洞就改成草然后加上花费. 然后非外围的草和S连一条容量为把草变成洞花费的弧, T同理. 然后相邻的格子之间连容量为围栏的弧. 最后是要把草和洞隔开, 所以求最小割就好了. ps:这个建模好牛逼-- #include<cstdio> #include

所谓"学派"是指:存在一帮人,具有同样或接近的学术观点或学术立场,採用某种特定的"方法"(或途径),在一个学术方向上共同开展工作.而且做出了相当有迎影响的学术成就. 数学定理证明机械化的途径非常多,可是."吴方法"仅仅有一种.什么是"吴方法"?我们拿初等(平面)几何学为例,所谓"吴方法"实质上就是"方程联立求证法". 什么叫"方程联立求证法"呢? 比方说,我们须要求证

链接: https://vjudge.net/problem/HDU-4289 题意: You, the head of Department of Security, recently received a top-secret information that a group of terrorists is planning to transport some WMD 1 from one city (the source) to another one (the destination)

Proof of Hammersley-Clifford TheoremProof of Hammersley-Clifford Theorem依赖知识定义1定义2证明过程反向证明(吉布斯分布=>MRF)正向证明(MRF=>吉布斯分布)证明第一点证明第二点疑问点​ 最近看语义分割论文DeepLab,有使用全连接CRF恢复局部的细节信息,提升分割精度.又回去复习了下CRF,仍然有一个问题很困扰: “根据Hammersley Clifford定理,一个无向图模型的概率可以表示为定义在图上所有最大团

(附一道例题) Time Limit: 1000 ms   Memory Limit: 128 MB Description 最小点覆盖是指在二分图中,用最小的点集覆盖所有的边.当然,一个二分图的最小点覆盖可能有很多种. 现在给定一个二分图,请你把图中的点分成三个集合: 如果在任何一种最小点覆盖中都不包含这个点,则认为该点属于N集合. 如果在任何一种最小点覆盖中都包含这个点,则认为该点属于A集合. 如果一个点既不属于N集合,又不属于A集合,则认为该点属于E集合. Input 第一行包含三个整数n

0 写在前面 本文受 NaVi_Awson 的启发,甚至一些地方直接引用,在此说明. 1 数论 1.0 gcd 1.0.0 gcd $gcd(a,b) = gcd(b,a\;mod\;b)$ 证明:设 $c\mid a$,$c\mid b$,则 $c\mid (b-a)$. 设 $c\nmid a$,则 $c$ 不是 $a,b-a$ 的公因子. 设 $c\mid a$,$c\nmid b$,则 $c$ 不是 $a,b-a$ 的公因子. int gcd(int a,int b){ if(!b) r