这是网络流最基础的部分--求出源点到汇点的最大流(Max-Flow). 最大流的算法有比较多,本次介绍的是其中复杂度较高,但是比较好写的EK算法.(不涉及分层,纯粹靠BFS找汇点及回溯找最小流量得到最终的答案) EK算法,全名Edmonds-Karp算法(最短路径增广算法). 首先简单介绍一下网络流的基本术语: 源点:起点.所有流量皆从此点流出.只出不进. 汇点:终点.所有流量最后汇集于此.只进不出. 流量上限:有向边(u,v)(及弧)允许通过的最大流量. 增广路:一条合法的从源点流向汇点的路径

题目链接. 分析: 网络流增广路算法模板题.http://www.cnblogs.com/tanhehe/p/3234248.html AC代码: #include <iostream> #include <queue> #include <cstdio> #include <cstring> using namespace std; ; <<); int cap[maxn][maxn], flow[maxn][maxn]; int n; int

题意: 第一行输入m和n,m是猪圈的数量,n是顾客的数量,下面n行 第 i+1行表示第i个顾客 , 输入第一个数字表示有几把猪圈的钥匙,后面输入对应的猪圈,最后一个数字输入顾客想买几头猪. 建图: 设一个源点 s 和一个汇点 t,s 连接猪圈被第一个打开的顾客,权值为猪圈的猪数量,t 与顾客相连,权值为顾客想要的猪的数量,因为题上说迈克会根据下一个顾客的需求来将猪转移到合适的猪圈,所以顾客与同一猪圈排队的后面紧邻的顾客相连,权值为正无穷. 想一下感觉挺对的,s点有无数头猪,但是边的权值为猪圈的数

题目:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3549 模板题,白书上的代码... #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <algorithm> #include <queue> using namespace std; <<; ][],flow[][],n; int Edmonds_Karp(in

Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 32768K Total Submissions: 20754   Accepted: 10872 Description A power network consists of nodes (power stations, consumers and dispatchers) connected by power transport lines. A node u may be supplied with an amount

增广路的核心就是引入了反向边,使在进行道路探索选择的时候增加了类似于退路的东西[有一点dp的味道??] 具体操作就是:1.首先使用结构体以及数组链表next[ MAXN ]进行边信息的存储 2.[核心]在存储正向边时,将正向边结构体数组相邻编号的元素存储反向边 [具体操作:如正向边为AA[0],则对应的反向边为AA[1],这样就可以在之后通过异或来对正向边对应的反向边进行更新][初始时反向边的容量为0] 3.通过dfs进行寻路,寻路过程要用数组记录下来路经过的边的编号,便于在找到终点后遍历找边的

#include <iostream> #include <queue> #include<string.h> using namespace std; #define arraysize 201 int maxData = 0x7fffffff; ][]; ]; ]; int n,m; queue<int> q; int BFS(int s,int t) { int i,j; while(!q.empty()) q.pop(); ;i<m+;i++)

#include<cstdio> #include<cstring> #include<string> #include<cmath> #include<vector> #include<queue> #include<algorithm> using namespace std; + ; const int INF = 0x7FFFFFFF; struct Edge { int from, to, cap, flow;

EK算法: int fir[maxn]; int u[maxm],v[maxm],cap[maxm],flow[maxm],nex[maxm]; int e_max; int p[maxn],q[maxn],d[maxn]; void add_edge(int _u,int _v,int _w) { int e; e=e_max++; u[e]=_u;v[e]=_v;cap[e]=_w; nex[e]=fir[u[e]];fir[u[e]]=e; e=e_max++; u[e]=_v;v[e]=

#include<iostream> #include<cstring> #include<algorithm> #include<cmath> #include<cstdio> #include<queue> using namespace std; struct data { int from,to,next,cup; data(){,to=-,next=-,cup=-;} }e[]; ,head[]; ]; ]; void ad

最大流 网络流的定义: 在一个网络(有流量)中有两个特殊的点,一个是网络的源点(s),流量只出不进,一个是网络的汇点(t),流量只进不出. 最大流:就是求s-->t的最大流量 假设 u,v 两个点,连接这两个点的边为e(u,v); 对于每一条边都有一个实际流量f(u,v),还有一个容量c(u,v),就是这条边上可以通过的最大流量. 当一条边的容量c(u,v)=0,证明这条边是不存在的, 作为一个合格的网络流,必须满足三个条件: 1>每条边的实际流量小于等于容量  f(u,v)<=c(u,

Drainage Ditches Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 10000K Total Submissions: 70588   Accepted: 27436 Description Every time it rains on Farmer John's fields, a pond forms over Bessie's favorite clover patch. This means that the clover is covered by

/* Time:2015-6-18 接触网络流好几天了 写的第一个模版————Ford-Fulkerson算法 作用:求解网络最大流 注意:源点是0 汇点是1 如果题目输入的是1到n 请预处理减1 */ #include<cstdio> #include<cstring> #include<cmath> #include<queue> #include<algorithm> using namespace std; const int INF =

题意: 第一行输入N M C ,表示从1到N有M条无向边,现在要从1走到N 走C次完全不同的路径,求最长边的最小值.下面M行是从a点到b点的距离. 建图: 题上说从两点之间可以有多条边,问的是从1~N的C种走法,所走路径上的最大边最小可以是多少,所以我们用结构体来储存点的距离,用二分搜索中的mid来假设成最大边的值,那么其他边都要小于等于它,然后根据mid建图,两点之间的边数作为容量网络的边权,也就是两点间的容量,(Dinic跑一遍)求出一个最大流,看它与C的关系,如果C大于它,说明mid太小,

前言 EK算法是求网络最大流的最基础的算法,也是比较好理解的一种算法,利用它可以解决绝大多数最大流问题. 但是受到时间复杂度的限制,这种算法常常有TLE的风险 思想 还记得我们在介绍最大流的时候提到的求解思路么? 对一张网络流图,每次找出它的最小的残量(能增广的量),对其进行增广. 没错,EK算法就是利用这种思想来解决问题的 实现 EK算法在实现时,需要对整张图遍历一边. 那我们如何进行遍历呢?BFS还是DFS? 因为DFS的搜索顺序的原因,所以某些毒瘤出题人会构造数据卡你,具体怎么卡应该比较简

题目:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3549 Flow Problem Time Limit: 5000/5000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65535/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 5111    Accepted Submission(s): 2385 Problem Description Network flow is a well-kn

题目链接 哈  学会最小费用最大流啦 思路是这样. 首先我们有一个贪心策略.如果我们每次找到单位费用和最短的一条增广路,那么显然我们可以把这条路添加到已有的流量里去——不管这条路的流量是多大,反正它能扩大现有流量,而且目前为止它是可以扩大流量的所有路径中单位花费最少的. 然后我们就把这条路填上.想想看当我们找不到这样一条路的时候会发生什么? 那就是没有增广路了.恭喜我们获得最小费用最大流.这是为什么呢? 首先没有任何一条增广路的时候我们肯定获得最大流没错 然后我们回顾我们扩展的方式.每次我们都选

记录一下这两天用imgaug库做数据增广的代码,由于是算用算学的,所以只能把代码写出来,具体每种增广算法的原理和一些参数就不得而知了,不过我觉得也没必要把这么些个算法搜搞懂,毕竟重点是扩种数据.所以,如果你想深入的学习imgaug这个库的话那么这篇文章不适合你.不过这里有官方文档传送门,还有一篇非常详细的博文,同时本文就是参考以上博文才写出的代码.而本文主要是一个数据增广的实际案例,代码完整,可供参考. 查看每种增广操作的效果 由于本人在进行写代码的时候想看看每种操作作用完之后的效果,所以就想着

主要的最优(最短)路径算法: 一.深度优先算法:二.广度优先算法:三.Dijstra最短路径:四.floyd最短路径(待): 一.深度优先算法 图的深度优先搜索(Depth First Search),和树的先序遍历比较类似. 它的思想:假设初始状态是图中所有顶点均未被访问,则从某个顶点v出发,首先访问该顶点,然后依次从它的各个未被访问的邻接点出发深度优先搜索遍历图,直至图中所有和v有路径相通的顶点都被访问到. 若此时尚有其他顶点未被访问到,则另选一个未被访问的顶点作起始点,重复上述过程,直至图

对偶上升法 增广拉格朗日乘子法 ADMM 交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)是一种解决可分解凸优化问题的简单方法,尤其在解决大规模问题上卓有成效,利用ADMM算法可以将原问题的目标函数等价的分解成若干个可求解的子问题,然后并行求解每一个子问题,最后协调子问题的解得到原问题的全局解,适用于大规模分布式优化问题. Lasso的ADMM求解算法