ford-fulkerson算法图解

2024-11-04

网络最大流问题之Ford-Fulkerson算法原理详解

前言最大流问题是网络优化中典型的问题,用形象的语言来描述就是在满足容量约束的前提下将尽可能多的流从源节点(始点)到汇节点(终点).解决此问题的经典方法很多,本文介绍广为人熟知的Ford-Fulkerson算法,来解决最大流问题.尽管网上关于此问题的文章多如牛毛,但笔者希望结合自己学习过程中对算法的理解,给予算法最清晰的介绍,希望对大家有帮助.(笔者曾尝试使用java来实现,但最终因用java实现和使用图太麻烦了,又不想重新用python来实现,故放弃,以后的实现估计会采用python而不是ja

ACM/ICPC 之网络流入门-Ford Fulkerson与SAP算法(POJ1149-POJ1273)

第一题:按顾客访问猪圈的顺序依次构图(顾客为结点),汇点->第一个顾客->第二个顾客->...->汇点 //第一道网络流 //Ford-Fulkerson //Time:47Ms Memory:276K #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdio> #include<algorithm> #include<queue> using namespace std;

<算法图解>读书笔记:第1章算法简介

阅读书籍:[美]Aditya Bhargava◎著袁国忠◎译.人民邮电出版社.<算法图解> 第1章算法简介 1.2 二分查找一般而言,对于包含n个元素的列表,用二分查找最多需要\(log_2n\)步,而简单查找最多需要n步仅当列表是有序的时候,二分查找才管用 python猜数字代码(二分查找) def binarySeach (list,item): low = 0 high = len(list) - 1 while low <= high: mid = (low + high

算法图解...pdf

电子书资源:算法图解书籍简介本书示例丰富,图文并茂,以让人容易理解的方式阐释了算法,旨在帮助程序员在日常项目中更好地发挥算法的能量.书中的前三章将帮助你打下基础,带你学习二分查找.大O表示法.两种基本的数据结构以及递归等.余下的篇幅将主要介绍应用广泛的算法,具体内容包括:面对具体问题时的解决技巧,比如,何时采用贪婪算法或动态规划:散列表的应用:图算法:K最近邻算法.--[百度百科] 链接:https://pan.baidu.com/s/1vXfqGr6NCRuw3e8MdP68zg 提取

字符串模式匹配之KMP算法图解与 next 数组原理和实现方案

之前说到,朴素的匹配,每趟比较,都要回溯主串的指针,费事.则 KMP 就是对朴素匹配的一种改进.正好复习一下. KMP 算法其改进思想在于: 每当一趟匹配过程中出现字符比较不相等时,不需要回溯主串的 i指针,而是利用已经得到的“部分匹配”的结果将模式子串向右“滑动”尽可能远的一段距离后,继续进行比较.如果 ok,那么主串的指示指针不回溯!算法的时间复杂度只和子串有关!很好. KMP算法的关键是利用匹配失败后的信息,尽量减少模式串与主串的匹配次数以达到快速匹配的目的,很自然的,需要一个函数来存储匹

【最短路径】常用算法图解+1376：信使（msner）六解

进入图之后,最短路径可谓就是一大重点,最短路径的求法有很多种,每种算法各有各的好处,你会几种呢?下面来逐个讲解. 1 floyed算法 1)明确思想及功效:在图中求最短路还是要分开说的,分别是单源最短路和多源最短路,而floyed算法是求多源最短路的,什么是多源最短路呢?简单来说就是用完算法之后能直接写出任意两点间的最短路径长度.floyed算法在本质上是动态规划思想,不断更新最短路径的值,主要思想就是不断判断两个点是否可以通过一个点中继以刷新当前两个点最短路径的估计值,直到每两个点都判断完成.

<算法图解>读书笔记:第4章快速排序

第4章快速排序 4.1 分而治之 "分而治之"( Divide and conquer)方法(又称"分治术") ,是有效算法设计中普遍采用的一种技术. 所谓"分而治之" 就是把一个复杂的算法问题按一定的"分解"方法分为等价的规模较小的若干部分,然后逐个解决,分别找出各部分的解,把各部分的解组成整个问题的解,这种朴素的思想来源于人们生活与工作的经验,也完全适合于技术领域.诸如软件的体系结构设计.模块化设计都是分而治之的具体表现

<算法图解>读书笔记:第3章递归

第3章递归 3.1 递归程序调用自身的编程技巧称为递归( recursion).递归做为一种算法在程序设计语言中广泛应用. 一个过程或函数在其定义或说明中有直接或间接调用自身的一种方法,它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解,递归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次重复计算,大大地减少了程序的代码量.递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合.一般来说,递归需要有边界条件.递归前进段和递归返回段.当边界条件不满足时,递归前进:当边界条件满足

<算法图解>读书笔记:第2章选择排序

第2章选择排序 2.1 内存的工作原理需要将数据存储到内存时,请求计算机提供存储空间,计算机会给一个存储地址.需要存储多项数据时,有两种基本方式-数组和链表 2.2 数组和链表 2.2.1 链表链表中的元素可存储在内存的任何位置链表的每个元素都存储下一个元素的地址,从而使一系列随机的内存地址在一起使用链表时,根本就不需要移动元素.只要足够的内存空间,就能为链表分配内存链表的优势在插入元素方面链表是一种物理存储单元上非连续.非顺序的存储结构,数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次

51 nod 1212 无向图最小生成树（Kruckal算法/Prime算法图解）

1212 无向图最小生成树 N个点M条边的无向连通图,每条边有一个权值,求该图的最小生成树. 收起输入第1行:2个数N,M中间用空格分隔,N为点的数量,M为边的数量.(2 <= N <= 1000, 1 <= M <= 50000) 第2 - M + 1行:每行3个数S E W,分别表示M条边的2个顶点及权值.(1 <= S, E <= N,1 <= W <= 10000) 输出输出最小生成树的所有边的权值之和. 输入样例 9 14 1 2 4 2 3

算法图解 (Aditya Bhargava 著)

第1章算法简介第2章选择排序第3章递归第4章快速排序第5章散列表第6章广度优先搜索第7章狄克斯特拉算法第8章贪婪算法第9章动态规划第10章 K最近邻算法第11章接下来如何做第1章算法简介 1.1 引言 1.1.1 性能方面 1.1.2 问题解决技巧 1.2 二分查找 1.2.1 更加的查找方式 1.2.2 运行时间 1.3 大O表示法 1.3.1 算法的运行时间以不同的速度增加 1.3.2 理解不同的大O运行时间 1.3.3 大O表示法指出了最糟情况下的运行时间 1.3.

最短路径：Dijkstra & Floyd 算法图解，c++描述

<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> body, table{font-family: 微软雅黑; font-size: 13.5pt} table{border-collapse: collapse; border: solid gray; bord

算法图解学习笔记01：二分查找&大O表示法

二分查找二分查找又称折半查找,其输入的必须是有序的元素列表.二分查找的基本思想是将n个元素分成大致相等的两部分,取a[n/2]与x做比较,如果x=a[n/2],则找到x,算法中止:如果x<a[n/2],则只要在数组a的左半部分继续搜索x,如果x>a[n/2],则只要在数组a的右半部搜索x #python实现二分查找 def binary_search(list,item): low=0 high=len(list)-1 while(low<=high): mid=int((low+hi

《算法图解》——第十章 K最近邻算法

第十章 K最近邻算法 1 K最近邻(k-nearest neighbours,KNN)——水果分类 2 创建推荐系统利用相似的用户相距较近,但如何确定两位用户的相似程度呢? ①特征抽取对水果分类来说:个头和颜色就是特征再根据这些特征绘图,然后根据毕达哥拉斯公式(欧氏距离呗)计算距离对于推荐系统而言,同样是如此. 练习10.1 在Netflix示例中,你使用距离公式计算两位用户的距离,但给电影打分时,每位用户的标准并不都相同.假设你有两位用户——Yogi和Pinky,他们欣赏电影的品

算法图解之大O表示法

什么是大O表示法大O表示法可以告诉我们算法的快慢. 大O比较的是操作数,它指出了算法运行时间的增速. O(n) 括号里的是操作数. 举例画一个16个格子的网格,下面分别列举几种不同的画法,并用大O表示法表示 1. 一次画一个格子.O(n) 2. 折叠纸张,折叠四次就能出现16个格子.O(log n) 大O表示法所表示的是一个算法在最糟糕情况下的运行时间. 一些常见的大O运行时间 O(log n),也叫对数时间,二分查找. O(n),也叫线性时间,简单查找. O(n * log n),快速排

[笔记]《算法图解》第十章 K最近邻算法

K最近邻算法简称KNN,计算与周边邻居的距离的算法,用于创建分类系统.机器学习等. 算法思路:首先特征化(量化) 然后在象限中选取目标点,然后通过目标点与其n个邻居的比较,得出目标的特征. 余弦相似度在实际工作中,经常使用余弦相似度(cosine similarity).假设有两位品味类似的用户,但其中一位打分时更保守.他们都很喜欢Manmohan Desai的电影Amar Akbar Anthony,但Paul给了5星,而Rowan只给4星.如果你使用距离公式,这两位用户可能不是邻居,

《算法图解》中涉及的算法的总结及java实现

该项目源代码已经放到Github上,有兴趣可以点击AlgorithmGraphExample 进行访问项目启动,项目使用maven搭建,如果不使用maven导入,请保证有Junit4的jar包在工程中. 将项目导入相应IDE,执行AlgorithmInGraphTest的showAlgorithm()方法,即可以执行相应的测试方法. 二分查找: 算法目的: 查找在有序数组中某给定值的位置算法原理: 当数组中元素有序排列时,通过比较数组中间位置的值和****给定值****的大小, 可以确定给定

21.boost Ford最短路径算法(效率低)

到某个节点最近距离最短路径当前节点的父节点完整代码 #include <iostream> #include <string> #include <utility> #include <vector> #include <deque> #include <boost/graph/adjacency_list.hpp> //A*寻路算法 #include <boost\graph\astar_

Python算法——《算法图解》笔记

算法目录二分查找大O表示法选择排序递归快速排序,分而治之(D&C) 散列表——字典广度优先搜索——BFS Dijkstra算法贪婪算法二分查找 # 要求list是有序表,num是要查找的数字 # 二分查找貌似只能查找数值表 def binary_search(list, num): low = 0 high = len(list) - 1 # 因为python数组(列表)是从0开始索引的 while low <= high: mid = (low + high) guess

《算法图解》全本PDF下载附百度云链接

作者使用Python和图画来解释算法,找了好久才找到PDF版本,末尾附百度云链接~ 作者[美]Aditya Bhargava 译者袁国忠类别出版 / 非虚构出版社人民邮电出版社 / 2017-03 提供方图灵社区字数约 72,000 字 ISBN9787115447630 作品简介本书示例丰富,图文并茂,以让人容易理解的方式阐释了算法,旨在帮助程序员在日常项目中更好地发挥算法的能量.书中的前三章将帮助你打下基础,带你学习二分查找.大O表示法.两种基本的数据结构以及递归等.余下的篇幅将主

算法图解（python3版本）--读后感

本想写详细点,但入门书籍没啥干货,一天就看完了,简单介绍下: 大纲--两方面一.介绍算法是什么:算法的作用,判断算法效率高低的指标 ①通过编程解决问题的思路,或者说程序本身就是算法,算法作用是为了提高程序的效率,通常是为了降低程序的执行次数 ②大o表示法O(N):其中输入的N是程序执行次数,这也是算法之间的区别,大O表示法输出的并非时间,而是随着基数的增长,整个算法的增长率(执行次数): 二.具体介绍几种数据结构和算法 ①数据结构:数组,链表,散列表(字典?),树: ②算法:通过实例,简单介绍

ford-fulkerson算法图解

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