最大流标号算法的e_最大流标号算法_最大流的标号算法 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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网络最大流算法—最高标号预流推进HLPP

吐槽这个算法。。怎么说........ 学来也就是装装13吧。。。。...长得比EK丑跑的比EK慢写着比EK难思想大家先来猜一下这个算法的思想吧:joy: 看看人家的名字——最高标号预留推进多么高端大气上档次2333333咳咳从它的名字中我们可以看出，它的核心思想是...那么推到最后，我们就可以得到到达汇点的最大流量不过可能会出现一种情况，就是A送流量给B，B觉得不好意思不想要，于是又推给A，A非常热情便又推给B……直到推到TLE为止。。那怎么解决这种情况呢？...很简单，我们增加这个点的高度，这样这个点的流量就能流出去了。优化预留推进也就是这些内容了但是它的名字里的最高标号是啥意思呢？...题目在这儿不是我说，这个算法真的是死慢死慢的，，，， ?

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大流感：最致命瘟疫的史诗

这两本是之前有朋友在评论里推荐的：《牧羊少年奇幻之旅》《大流感：最致命瘟疫的史诗》画外音：坚持一件事很难，但读书，真的有用。《牧羊少年奇幻之旅》小时候，有人问我们的梦想是什么？...15分钟，扫码听书《牧羊少年奇幻之旅》《大流感：最致命瘟疫的史诗》由历史学家约翰·M·巴里带来的全面回顾1918年大流感的这本书，被美国科学院评为2005年度最佳科学/医学类图书。...在以冷静客观的笔调描述了大流感的社会图景，以深入浅出的逻辑解释了病毒与人类之间的战争关系之后，《大流感：最致命瘟疫的史诗》中更加宝贵的对瘟疫留给人类的遗产进行了深刻反思，展现出了理性的光辉。...所以1918年大流感的最后一条教训，即那些身居要职的权威人士必须降低可能离间整个社会的恐慌，可谓知易行难。这是流感，仅仅只是流感。...让我们一起通过《大流感：最致命瘟疫的史诗》来反思如何应对病毒。 15分钟，扫码听书《大流感，最致命瘟疫的史诗》不知不觉，坚持读书3年了，希望我们一起，养成自律的习惯。

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最懒惰的算法—KNN

总第77篇本篇介绍机器学习众多算法里面最基础也是最“懒惰”的算法——KNN（k-nearest neighbor）。你知道为什么是最懒的吗？...该算法常用来解决分类问题，具体的算法原理就是先找到与待分类值A距离最近的K个值，然后判断这K个值中大部分都属于哪一类，那么待分类值A就属于哪一类。...02|算法三要素：通过该算法的原理，我们可以把该算法分解为3部分,第一部分就是要决定K值，也就是要找他周围的几个值；第二部分是距离的计算，即找出距离他最近的K个值；第三部分是分类规则的确定，就是以哪种标准去评判他是哪一类.../view/ebde5d0e763231126edb1113.html 3、分类规则的确定：这里我们目前就使用多数表决的分类规则，即这距离最近的k个值中的大部分值的类别就是待预测值的类别。...训练算法：KNN没有这一步，这也是为何被称为最懒算法的原因。测试算法：将提供的数据利用交叉验证的方式进行算法的测试。使用算法：将测试得到的准确率较高的算法直接应用到实际中。

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gbdt算法_双色球最简单的算法

解释一下GBDT算法的过程 1.1 Boosting思想 1.2 GBDT原来是这么回事 3. GBDT的优点和局限性有哪些？ 3.1 优点 3.2 局限性 4....解释一下GBDT算法的过程 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，全名叫梯度提升决策树，使用的是Boosting的思想。...它的基本思路是将基分类器层层叠加，每一层在训练的时候，对前一层基分类器分错的样本，给予更高的权重。测试时，根据各层分类器的结果的加权得到最终结果。.../ML-NLP/Machine Learning/3.2 GBDT 代码补充参考for——小白： Python科学计算——Numpy.genfromtxt pd.DataFrame()函数解析（最清晰的解释...） iloc的用法（最简单） scikit-learn 梯度提升树(GBDT)调参小结（包含所有参数详细介绍）版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。

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网络流的最大流入门（从普通算法到dinic优化）

最大流问题(maximum flow problem)，一种组合最优化问题，就是要讨论如何充分利用装置的能力，使得运输的流量最大，以取得最好的效果。...求最大流的标号算法最早由福特和福克逊与与1956年提出，20世纪50年代福特(Ford)、(Fulkerson)建立的“网络流理论”，是网络应用的重要组成成分。...网络流图是一张只有一个源点和汇点的有向图，而最大流就是求源点到汇点间的最大水流量，下图的问题就是一个最基本，经典的最大流问题 ?...f(u,v)是可行流(对于最大流问题而言，所有管道上的流量必须都是可行流)。...好了，弄懂了一些定义，接下来就可以介绍著名的Ford-Fulkerson算法了。 ?

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KNN:最容易理解的分类算法

KNN是一种分类算法，其全称为k-nearest neighbors, 所以也叫作K近邻算法。该算法是一种监督学习的算法，具体可以分为以下几个步骤 1....第一步，载入数据，因为是监督学习算法，所以要求输入数据中必须提供样本对应的分类信息 2. 第二步，指定K值，为了避免平票，K值一般是奇数 3....K值为3时，绿色的点归类为红色，K值为5时，绿色的点归类为蓝色。由此可见，K值的选取是模型的核心因素之一。除此之外，还有另外一个因素，就是距离的计算。...在scikit-learn中，使用KNN算法的代码如下 >>> from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier >>> X = [[0], [1],...3) >>> neigh.fit(X, y) KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) >>> print(neigh.predict([[1.1]])) [0] KNN算法原理简单

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基于图像分割的立体匹配方法

2.图割算法计算机视觉领域的大部分问题可以转换为标号问题，在立体匹配中视差的求解就是对图像的像素在视察范围内的离散标号问题。...离散标号的最优解问题可以采用能量函数的最小化来求解，图割做为一种可以求解能量最小化问题的算法，在计算机视觉领域的应用非常广泛，如图像分割，图像恢复，立体匹配等。...2.2 网络流（一）最大流对于带有源点S和汇点T的有向图，称为网络图。在网络图中设f是定义在集合E上的非负函数。...传统基于图割算法的图像分割将上式映射为求解对应加权图的最大流/最小割问题，对于低分辨率的简单图像交互分割效果良好但是计算复杂度较高，内存开销大。...式中为彩色图像各个通道的权值。按照上述的方法法构造网络图，并给各个边赋相应的权值，采用基于增广路的最大流算法求解，得到全局最小值，即为最优视差匹配。

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史上最透彻的KMP算法讲解

作者：柳行刚编辑：李文臣 1 字符串匹配是经典的KMP算法。下面以字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE"为例，查找是否包含串"ABCDABD"？...图二 3 上图中，D与空格不相等，但是它有前缀AB与后缀AB相当，KMP的思想就是利用最长的公共前缀与最长公共后缀相等，来加快每次不相等时移动的距离，来提高搜索效率。...查next数组可知，最后一个匹配字符B对应的"部分匹配值"为2，因此后移动的位数：移动位数 = 已匹配的字符数 - 对应的部分匹配值。因为 6 - 2 等于4，所以将搜索词向后移动4位。...下面是next数组和匹配算法参照代码。...返回的位置是从0开始的。

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运筹学教学 | 十分钟快速掌握最大流算法（附C++代码及算例）

＊内容提要：＊什么是最大流问题＊求解最大流问题的算法＊两种增广路算法 1.什么是最大流问题最大流问题(maximum flow problem)是一种组合优化问题，即讨论如何充分利用装置的能力...在具体描述最大流问题前，我们先介绍几个网络流问题中常见的定义： G = (V,E) 表示整个图. V 表示整个图中的所有结点的集合....E 表示整个图中所有边的集合. s 表示网络的源点 t 表示网络的汇点....鉴于下面小编也会着重介绍增广路算法，有关最高标号预流推进算法的学习资料在这里为大家指路： http://blog.csdn.net/KirinBill/article/details/60882828...图2 残量网络与增广路算法上面介绍了增广路解决最大流的思路，接下来我们介绍两种具体实现增广路方法的算法： — Edmonds-Karp 算法 ? — Dinic 算法 ? ? ?

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疯子的算法总结14--ST算法（区间最值）

②不过区间在增加时，每次并不是增加一个长度，而是基于倍增思想，用二进制右移，每次增加2^i个长度，最多增加logn次这样预处理了所有2的幂次的小区间的最值关于倍增法链接查询： ③对于每个区间...，分成两段长度为的区间，再取个最值（这里的两个区间是可以有交集的，因为重复区间并不影响最值) 比如3,4,6,5,3一种分成3,4,6和6,5,3，另一种分成3,4,6和5,3，最大值都是6，没影响。...)预处理，O(1)查询最值但不支持修改预处理时间复杂度O（nlogn），查询时间O（1）。...y-z+1)/log(2));//注意y-z要加一才为区间长度 return min(map[z][x],map[y-(1<<x)+1][x]);//分别以左右两个端点为基础，向区间内跳1<<x的最...次方的区间中的最大值，（注//意i到i的长度为一）。

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小白入门最简单的机器学习算法

有没有比较简单适合小白入手的算法呢~~当然有的,今天我们从最最简单的机器学习算法kNN入手，慢慢的通过一些简单的例子来理解机器学习。...你可以用pip安装，也可以直接下载anaconda这个神器，非常方便，一下子把机器学习，数据分析要的库全部安装了，省的你一个一个下载. 2.挑个最简单的数据集工欲善其事，必先利其器。...：有花萼、花瓣和花蕊三个部分，花萼就是绿色的那部分在最外边，然后是花瓣，最里面是花蕊....训练数据测试测试集的数据看准确率得分最后模型调整参数，降维等,重复上面的步骤 2).什么是kNN算法 kNN是k-Nearest Neighbors的简称,我觉得是机器学习里面最简单的算法.它的核心思想就是...简单的说就是让最相似的K个样本来投票决定。

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SMO算法最通俗易懂的解释

任何关于算法、编程、AI行业知识或博客内容的问题，可以随时扫码关注公众号「图灵的猫」，加入”学习小组“，沙雕博主在线答疑~此外，公众号内还有更多AI、算法、编程和大数据知识分享，以及免费的SSR节点和学习资料...求解对偶问题，常用的算法是SMO，彻底地理解这个算法对初学者有一定难度，本文尝试模拟算法作者发明该算法的思考过程，让大家轻轻松松理解SMO算法。文中的“我”拟指发明算法的大神。...001、初生牛犊不怕虎最近，不少哥们儿向我反映，SVM对偶问题的求解算法太低效，训练集很大时，算法还没有蜗牛爬得快，很多世界著名的学者都在研究新的算法呢。...等等，哥们说现有算法比较慢，所以我绝对不能按照常规思路去思考，要另辟蹊径。蹊径啊蹊径，你在哪里呢？我冥思苦想好几天，都没有什么好办法，哎！看来扬名立万的事儿要泡汤了。...我为每一个分量算出一个指标E，它是这样的：我发现，当|E1-E2|越大时，优化后的α1、α2改变越大。所以，如果E1是正的，那么E2越负越好，如果E1是负的，那么E2越正越好。

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最快最简单的排序算法：桶排序

现在我们举个具体的例子来介绍一下排序算法。 ? 首先出场的我们的主人公小哼，上面这个可爱的娃就是啦。期末考试完了老师要将同学们的分数按照从高到低排序。...因为其实真正的桶排序要比这个复杂一些，以后再详细讨论，目前此算法已经能够满足我们的需求了。这个算法就好比有11个桶，编号从0~10。...还有一点，在表示时间复杂度的时候，n和m通常用大写字母即O(M+N)。这是一个非常快的排序算法。...桶排序从1956年就开始被使用，该算法的基本思想是由E.J.Issac R.C.Singleton提出来。之前说过，其实这并不是真正的桶排序算法，真正的桶排序算法要比这个更加复杂。...但是考虑到此处是算法讲解的第一篇，我想还是越简单易懂越好，真正的桶排序留在以后再聊吧。需要说明一点的是：我们目前学习的简化版桶排序算法其本质上还不能算是一个真正意义上的排序算法。为什么呢？

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网络最大流入门

前言网络最大流是网络流中最基础也是最重要的部分，后边的许多模型也都是由最大流问题引申而来的最大流在研究这个问题之前，让我们先来学习一下前置知识可行流设f(u,v)表示边(u,v)的当前容量上限...增广增广：即增加一条路径上的流量增加一条路径的流量，即减少这条路径的当前流量上限，即f(u,v)的值增广是我们求解最大流的基础最大流定义：在所有可行流中流量最大的流那么我们如何求解这个东西呢...看到这儿的同学，恭喜你们被带到坑里啦O(∩_∩)O哈哈~ 实现我目前见过的最大流算法有以下几种 EK（最简单，比较慢） Dinic（最常见，性能良好） ISAP/SAP（也比较常见，性能很好）最高标号预流推进...对于这些算法，博主给大家的建议是：理解第一种方法，并用代码实现一次熟练掌握第二种算法，深刻的理解其内涵，并能做到超级熟练的运用（起码5min之内要敲出来&&没有错误）理解第三种算法，并至少运用一次...（因为第三种算法跑的比较快，所以可以用来抢排行榜$rank1$）第四五六中算法建议大家理解其内涵，代码实现就无所谓了，因为基本用不到，不过学会了可以用来装13:joy: 另外，在书上看到过据说可以使用动态树优化最大流算法

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深度 | Pedro Domingos解析机器学习五大流派中的算法精髓

机器学习五大流派（主要算法）符号主义——逻辑学、哲学——逆向演绎相信填补现有知识的空白的联结主义——神经科学——反向传播希望从大脑运行方式得到启发进化主义——进化生物学——遗传编码遗传算法...他证实了，有些事物是与最佳临近算法相连的，这种算法是首个基于相似度的算法，稍后将对此详细讲解。 Vladimir Vapnik发明了支持向量机，内核机，成为当时运用最广，最成功的基于相似度学习机。...这些都是最原始的类比推理形式。人们，例如Douglas Hofstadter，也致力于研究许多复杂高端的学习机。...这个问题中所涉及的一些推理过程不是理想化的，其中之一便是，所得出得这条边界线可能不是最正确的，因为真正的边界线可能更为平滑。...机器学习五大流派，其中存在的问题及解决方案再返回来，我们之前讲到机器学习的五大流派，我们发现每个流派都存在各自能够更好解决的一个问题。每一个流派都有一种特定的主算法，这种算法可以解决出现的问题。

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谁能想到，求最值的算法还能优化？

O(n)，但如果我们以 if 判断的次数作为算法效率的评估标准，算一下 for 循环中 if 语句的判断次数：第一个算法显然需要固定2n次 if 比较，第二个算法最坏情况需要2n次 if 比较。...接下来，我们想办法优化这两个算法，使这两个算法只需要固定的1.5n次比较。最大值和最小值为啥一般的解法还能优化呢？肯定是因为没有充分利用信息，存在冗余计算。...因此，算法在 if else 的比较次数为 2，总的时间复杂度是多少呢？...这就涉及递归算法的复杂度分析，设算法的复杂度为（n为递归函数处理的元素个数，或者称为问题规模），那么可以得到如下公式：其中是因为 2 个子问题的递归调用，每个子问题的规模是原来的 1/2；...有很多方法，比如说高中学过的「特征方程」，或者算法分析常用的「主定理」等等，对于这个问题很容易解，这里就直接写答案了：可见分治法解决这个问题的比较次数基本上是1.5n，比一开始的算法最坏情况下2n的比较次数要好一些

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网络最大流算法—Dinic算法及优化

前置知识网络最大流入门前言 Dinic在信息学奥赛中是一种最常用的求网络最大流的算法。它凭借着思路直观，代码难度小，性能优越等优势，深受广大oier青睐思想 Dinic算法属于增广路算法。...它的核心思想是：对于每一个点，对其所连的边进行增广，在增广的时候，每次增广“极大流” 这里有别于EK算法，EK算法是从边入手，而Dinic算法是从点入手在增广的时候，对于一个点连出去的边都尝试进行增广...Dinic算法的理论时间复杂度为证明可以看这里但是！...Dinic算法的性能在比赛中表现的非常优越。...按照集训队大佬ly的说法，我们可以认为Dinic算法的时间复杂度是线性的（比某标号算法不知道高到哪里去了）代码题目链接 #include #include #include

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最接地气的负载均衡算法（含代码）

随机算法从可用的节点中，随机挑选一个节点来访问。...轮询算法能够保证所有节点被访问到的概率是相同的。在实现时，轮询算法通常是把所有可用节点放到一个数组里，然后按照数组编号，挨个访问。...适用场景：跟随机算法类似，各个服务节点被访问的概率也基本相同，也主要应用在各个服务节点性能差异不大的情况下。...轮询算法能够保证所有节点被访问的概率相同，而加权轮询算法是在此基础上，给每个节点赋予一个权重，从而使每个节点被访问到的概率不同，权重大的节点被访问的概率就高，权重小的节点被访问的概率就小。...适用场景：与加权轮询算法预先定义好每个节点的访问权重不同，采用最少活跃连接算法，客户端同服务端节点的连接数是在时刻变化的，理论上连接数越少代表此时服务端节点越空闲，选择最空闲的节点发起请求，能获取更快的响应速度

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最值得关注的10大深度学习算法

首先，对比一下传统机器学习和深度学习的训练过程差异：下图展示了传统机器学习算法与深度学习技术在数据量方面的性能比较。从图表中可以明显看出，随着数据量的增加，深度学习算法的性能也随之提升。...相比之下，传统机器学习算法的性能虽然会在一定程度上提升，但之后会趋于稳定（表现为一条水平线）。...相比之下，传统机器学习算法在处理大数据集时可能会遇到计算瓶颈或性能下降的问题。...），是深度学习的代表算法之一。...工作原理贪心算法（Greedy Algorithm）：DBN使用贪心算法进行预训练。这个算法通过逐层的方式学习每一层的生成性权重（generative weights）和自上而下的方法。

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凯撒加密算法（最简单的对称加密）

凯撒算法概述凯撒密码是罗马扩张时期朱利斯• 凯撒（Julius Caesar）创造的，用于加密通过信使传递的作战命令。它将字母表中的字母移动一定位置而实现加密。...这里，移动的位数“2”是加密和解密所用的密钥。...只要传入明文和偏移量即可加密，解密需要传入密文和负的偏移量就可以解密。...输出的结果: 原文：Hello 加密后：Jgnnq 解密后：Hello 安全性凯撒密码由于加解密比较简单，密钥总共只有 26 个，攻击者得到密文后即使不知道密钥，也可一个一个地试过去，最多试...输出的结果: 原文：Hello 加密后：Jhpqu 解密后：Hello

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