目录 基本概念 图 邻接矩阵 最大流问题 python解决最大流问题 python解决最大流最小费用问题 基本概念 图 定义: 图G(V,E)是指一个二元组(V(G),E(G)),其中: V(G)={v1,v2,-, vn}是非空有限集,称为顶点集, 2. E(G)是V(G)中的元素对(vi,vj)组成的集合称为边集. 举例: V(G)={v1,v2,v3,v4} E(G)= {e1,e2,e3,e4,e5,e6} 若图G的边是有方向的,称G是有向图,有向图的边称为有向边或弧. 与同一条边关联的

问题描述 给定g个group,n个id,n<=g.我们将为每个group分配一个id(各个group的id不同).但是每个group分配id需要付出不同的代价cost,需要求解最优的id分配方案,使得整体cost之和最小. 例子 例如以下4个group,三个id,value矩阵A: value id1 id2 id3 H1 4 3 0 H2 1 0 0 H3 2 0 2 H4 3 1 0 id_i分配给H_j的代价\(changing cost[i, j]=\sum(A[j,:])-A[j,i]

4390: [Usaco2015 dec]Max Flow Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 177  Solved: 113[Submit][Status][Discuss] Description Farmer John has installed a new system of N−1 pipes to transport milk between the N stalls in his barn (2≤N≤50,000), c

题目描述 Farmer John has installed a new system of  pipes to transport milk between the  stalls in his barn (), conveniently numbered . Each pipe connects a pair of stalls, and all stalls are connected to each-other via paths of pipes. FJ is pumping milk

First problem to learn Max Flow. Ford-Fulkerson is a group of algorithms - Dinic is one of it.It is an iterative process: we use BFS to check augament-ability, and use DFS to augment it. Here is the code with my comments from its tutorial #include <c

Max Flow 题目描述 Farmer John has installed a new system of N−1 pipes to transport milk between the N stalls in his barn (2≤N≤50,000), conveniently numbered 1…N. Each pipe connects a pair of stalls, and all stalls are connected to each-other via paths of

[Luogu 3128] USACO15DEC Max Flow 最近跟 LCA 干上了- 树剖好啊,我再也不想写倍增了. 以及似乎成功转成了空格选手 qwq. 对于每两个点 S and T,求一下 LCA 顺便树上差分,最后求差分数组的前缀和并找出最大值输出就行了. (PS:最近考前训练不开 C++11,所以如果看见我写了奇怪的 define 请自动无视QAQ!) #include <algorithm> #include <cstdio> #define nullptr NUL

描述 Python 元组 max() 方法返回元组中元素最大值. 语法 max() 方法语法: max(T) 参数 T -- 指定的元组. 返回值 返回元组中元素最大值. 实例 以下实例展示了 max() 方法的使用方法: #!/usr/bin/python3 T1, T2 = ('123', 'xyz', 'zara', 'abc'), (456, 700, 200) print ("Max value element : ", max(T1)) print ("Max v

描述 Python 列表 max() 方法返回列表元素中的最大值. 语法 max() 方法语法: max(L) 参数 L -- 要返回最大值的列表. 返回值 返回列表元素中的最大值. 实例 以下实例展示了 max() 方法的使用方法: #!/usr/bin/python3 L1, L2 = ['Google', 'Runoob', 'Taobao'], [456, 700, 200] print ("L1 最大元素值 : ", max(L1)) print ("L2 最大元素

max( x, y, z, .... )max() 方法返回给定参数的最大值,参数可以为序列.返回给定参数的最大值.x.y.z数值表达式. 实例 #!/usr/bin/python print "max(80, 100, 1000) : ", max(80, 100, 1000) print "max(-20, 100, 400) : ", max(-20, 100, 400) print "max(-80, -20, -10) : ", max

[Usaco2015 dec]Max Flow Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 353  Solved: 236[Submit][Status][Discuss] Description Farmer John has installed a new system of N−1 pipes to transport milk between the N stalls in his barn (2≤N≤50,000), conveni

P3128 [USACO15DEC]最大流Max Flow 题目描述 Farmer John has installed a new system of N-1N−1 pipes to transport milk between the NN stalls in his barn (2 \leq N \leq 50,0002≤N≤50,000), conveniently numbered 1 \ldots N1…N. Each pipe connects a pair of stalls,

BZOJ4390: [Usaco2015 dec]Max Flow Description Farmer John has installed a new system of N−1 pipes to transport milk between the N stalls in his barn (2≤N≤50,000), conveniently numbered 1…N. Each pipe connects a pair of stalls, and all stalls are conn

P3128 [USACO15DEC]最大流Max Flow 题目描述 Farmer John has installed a new system of  pipes to transport milk between the  stalls in his barn (), conveniently numbered . Each pipe connects a pair of stalls, and all stalls are connected to each-other via path

洛谷 P3128 [USACO15DEC]最大流Max Flow 洛谷传送门 JDOJ 3027: USACO 2015 Dec Platinum 1.Max Flow JDOJ传送门 Description Farmer John has installed a new system of N−1pipes to transport milk between the ), conveniently numbered. Each pipe connects a pair of stalls, a

利用python求解物理学中的双弹簧质能系统详解 本文主要给大家介绍了关于利用python求解物理学中双弹簧质能系统的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. 物理的模型如下: 在这个系统里有两个物体,它们的质量分别是m1和m2,被两个弹簧连接在一起,伸缩系统为k1和k2,左端固定.假定没有外力时,两个弹簧的长度为L1和L2. 由于两物体有重力,那么在平面上形成摩擦力,那么摩擦系数分别为b1和b2.所以可以把微分方程写成这样: 这是一个二阶的微分方程,为了使用p

链接一下题目:luoguP3128 [USACO15DEC]最大流Max Flow(树上差分板子题) 如果没有学过树上差分,抠这里(其实很简单的,真的):树上差分总结 学了树上差分,这道题就极其显然了,不就是把每一条运输路线差分进去,那就是板子了啊. 树上差分还是很有用的,比较容易写,这种询问很少的题目去敲那么长(还容易出玄学错误)的树剖很浪费,用树上差分就很快了!(//...微笑...\\) 上一波代码: #include<iostream> #include<cstdlib>

参考: 9.3 凸优化 · 如何在 Python 中利用 CVXOPT 求解二次规划问题 参考: Quadratic Programming - Official website 步骤如下: 首先安装 cvxopt library 将问题化成标准 QP 问题, 得到 P/q/G/h/A/b 直接利用自带函数求解即可cvxopt.solvers.qp(P, q[, G, h[, A, b[, solver[, initvals]]]]) 1.二次规划问题的标准形式 上式中,x为所要求解的列向量,x

简洁是智慧的灵魂,冗长是肤浅的藻饰.--莎士比亚<哈姆雷特> 1 PuLP 库的安装 如果您使用的是 Anaconda[1] 的话(事实上我也更推荐这样做),需要先激活你想要安装的虚拟环境,之后在 Prompt 输入 pip install pulp 不出意外的话等一会就安装完毕. 2 线性规划简介 想必大家能点开这篇文章一定都知道线性规划是什么意思吧--那么我用两个例子再简单说一下. 2.1 线性规划 2.1.1 题目描述[2] 若变量 \(x, y\) 满足约束条件: \[\left\{

最大流算法,解决的是从一个起点到一个终点,通过任何条路径能够得到的最大流量. 有个Edmond-Karp算法: 1. BFS找到一条增广路径:算出这条路径的最小流量(所有边的最小值)increase: 2. 然后更新路径上的权重(流量),正向边加上increase,反向边减去increase; 3. 重复1,直到没有增广路径: 可以证明的是在使用最短路增广时增广过程不超过V*E次,每次BFS的时间都是O(E),所以Edmonds-Karp的时间复杂度就是O(V*E^2). 图的BFS和DFS的时

题目描述:题目:含有n个元素的整型数组,将这个n个元素重新组合,求出最小的数,如(321,3,32,) 最小数为321323 题目分析: 将数组中所有元素填充到个数相等,填充的数字为最后一位的数字,如这个case所示,填充之后为{321,333,322},然后按大小排序, 排序之后将填充的数字去掉,然后拼接之后的数字就为最小数,即排序之后为{321,322,333},去掉填充数字为{321,32,3},即为321323 Python实现 def mergeMinValue(lst): #生成字符