实现功能：首行输入N，M，S，T，代表这张图N个点，M条边，源点为S，汇点为T；接下来T行输入个边的出发点、终点和权值；输出最大流 原理：sap网络流算法（详见百度百科，个人觉得这个模板已经不错了，虽然本人暂时还未考虑引入邻接表进行优化）（推荐模板题：Codevs1993） 1 var 2 i,j,k,l,m,n,ans,aug,s,t,tmp,jl,mi:longint; 3 flag:boolean; 4 vh,dis,di,his,pre:array[0..10000] of
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 设c(u,v)表示边(u,v)的最大容量上限 如果网络流图中的流量满足 源点S：流出量=流量总量 汇点T：流入量=流量总量 任意边(u,v)：0<=f(u,v)<=c(u,v) 则称该流为一个可行流 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
图像分割技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向，也是图像语义理解的重要组成部分。图像分割是指将图像分割为具有相似属性的几个区域的过程。从数学的角度来看，图像分割是将图像分割成不相交区域的过程。该区域可以是图像的前景和背景，也可以是单个对象。可以使用颜色、边缘或邻域的相似性等要素构造这些区域。
—“运筹教科书到底能给你啥？” —“算法和实现离教科书有多远？” —“问题解决能力到底从哪来？” 今天刚起床就接到了BOSS的 提·问·三·连 小编表示 收到直击内心的提问之后，小编决定 翻开教科书、打开编译器 在今天的运筹学·第二弹——最大流问题篇中 和大家一起寻找问题的答案! 运筹学·教学笔记 第二弹 —— 最大流问题篇 奉上！熟悉的攻略三连（问题、方法、实现）、熟悉的实践演示、熟悉的代码算例...手把手带你走上 运筹学·大佬 的征程！ ＊ 内容提要： ＊什么是最大流问题 ＊求解最大流问题的算法 ＊
链接：https://pan.baidu.com/s/1yuII_btZspV5GVhAtlcl0Q 提取码：vvfn
来源：机器之心本文约3600字，建议阅读7分钟这项新研究被誉为“扣篮大赛中最精彩的扣篮”。 计算机科学家组成的科研团队，为计算机领域中经典的最大流问题提出了一种速度极快的算法。最大流问题是一种组合最优化问题，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。 这个问题在网络流理论中非常基础。「新算法快的离谱。其实，我本来坚信这个问题不可能存在这么高效的算法，」来自耶鲁大学的 Daniel Spielman 说道。 自 20 世纪 50 年代以来，人们一直在研究最大流量，当时研究最大流是为了
选自quantamagazine 作者：Erica Klarreich 机器之心编译 编辑：rome rome 计算机科学家组成的科研团队，为计算机领域中经典的最大流问题提出了一种速度极快的算法。最大流问题是一种组合最优化问题，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。 这个问题在网络流理论中非常基础。「新算法快的离谱。其实，我本来坚信这个问题不可能存在这么高效的算法，」来自耶鲁大学的 Daniel Spielman 说道。 自 20 世纪 50 年代以来，人们一直在研究最大流量，当
问题表述：给定一幅图（n个结点，m条边），每一条边有一个容量，现在需要将一些物品从结点s（称为源点）运送到结点t（称为汇点），可以从其他结点中转，求最大的运送量。
前言 这周收到的是个算法方面的，之前没接触过，算是当扩展视野了。 原文：Maximum Flow and the Linear Assignment Problem 作者： DMITRI IVANO
图像配准（apap）是将两张场景相关的图像进行映射，寻找其中的关系，多用在医学图像配准、图像拼接、不同摄像机的几何标定等方面，其研究也较为成熟。OpenCv中的stitching类就是使用了2007年的一篇论文（Automatic panoramic image stitching using invariant features）实现的。虽然图像配准已较为成熟，但其实其精度、鲁棒性等在某些场合仍不足够，如光线差异很大的两张图片、拍摄角度差异很大的图片等。2013年，Julio Zaragoza等人发表了一种新的图像配准算法Apap（As-Projective-As-Possible Image Stitching with Moving DLT），该算法的效果还是不错的，比opencv自带的auto-stitch效果要好。而2015年也有一篇cvpr是介绍图像配准（Non-rigid Registration of Images with Geometric and Photometric Deformation by Using Local Affine Fourier-Moment Matching），其效果貌似很牛，但没有源码，难以检验。
https://www.cnblogs.com/ZJUT-jiangnan/p/3632525.html
大家好，小编最近新学了一个求解器OR-Tools，今天给大家介绍一下如何用OR-Tools求解器求解网络流问题中的最大流问题和 最小费用流问题。
之前的一个学习一直在看图像分割的部分内容，基于交互的图像分割基本都是用图割的算法，全自动的图割算法也有最小生成树的改进算法。
网络流看了两天，终于有了一点眉目，也拿模版A了道题目，通过对于模版代码的调试也真正了解了ek算法的用途了。 想好好写下总结都不让人顺心，写到一半网站死了，又得重新写。。 不说废话了，直接正题 首先要先清楚最大流的含义，就是说从源点到经过的所有路径的最终到达汇点的所有流量和 EK算法的核心 反复寻找源点s到汇点t之间的增广路径，若有，找出增广路径上每一段[容量-流量]的最小值delta，若无，则结束。 在寻找增广路径时，可以用BFS来找，并且更新残留网络的值(涉及到反向边)。 而找
一个医院有n名医生，现有k个公共假期需要安排医生值班。每一个公共假期由若干天（假日）组成，第j个假期包含的假日用 Dj表示，那么需要排班的总假日集合为
网络最大流问题属于算法 里面较难的问题，因为牵涉的概念比较多，这一篇可能需要你花比较多的时间去理解，除了看这个，最好能多参考别的书籍或者文章进行比较学习，不然可能容易产生理解的偏差。
网络流(network-flows)是一种类比水流的解决问题方法，与线性规划密切相关。网络流的理论和应用在不断发展。而我们今天要讲的就是网络流里的一种常见问题——最大流问题。
EK (Edmond-Karp) 算法，说白了就是求最大流/费用流之类的问题的算法。
图与网络规划是近几十年来运筹学领域中发展迅速、而且十分灵活的一个分支。由于它对实际问题的描述，具有直观性，故广泛应用于物理学、化学、信息论、控制论、计算机科学、社会科学、以及现代经济管理科学等许多科学领域。图与网络分析的内容十分丰富，这里只介绍路径规划、网络流、最小生成树、旅行商等几个经典问题。
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单，不
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来自酷勤网（程序猿微信原创整理） 链接：http://www.kuqin.com/humor/20080403/5789.html 动态规划 你追一个MM的时候，需要对该MM身边的各闺中密友都好，这样你追MM这个问题就分解为对其MM朋友的问题，只有把这些问题都解决了，最终你才能追到MM。因此，该问题适用于聪明的MM，懂得“看一个人，不是看他如何对你，而是看他如何对他人。”的道理，并且对付这样的MM总能得到最优解。但确定是开销较大，因为每个子问题都要好好对待…… 贪心法 追一个MM的时候，从相
前言 大家好，祝大家2017年身体健康，万事如意，开年第一篇blog网路流，希望大家指正。 网路流问题介绍 描述 设给定有向图G=(V,E),其边的容量为cvw.（这些容量可以代表通过一个管道的水的流量或者马路上的交通流量） s为发点，t为收点，最大网络流问题是求从s到t可以通过的最大流量。 性质 在既不是发点s，也不是收点t的任意顶点v，总的进入流必须等于总的发出流。 实际应用举例 最大网络流可以解决二分匹配问题. 二分匹配问题定义 找出E的最大子集E`使得没有顶点含在多于一条的边中。 图解说明 imag
数据结构与算法 基本算法思想 动态规划 贪心算法 回溯算法 分治算法 枚举算法 算法基础 时间复杂度 空间复杂度 最大复杂度 平均复杂度 基础数据结构 数组 动态数组 树状数组 矩阵 栈与队列 栈 队列 阻塞队列 并发队列 双端队列 优先队列 堆 多级反馈队列 线性表 顺序表 链表 单链表 双向链表 循环链表 双向循环链表 跳跃表 并查集 哈希表(散列表) 散列函数 碰撞解决办法: 开放地址法 链地址法 再次哈希法 建立公共溢出区 布隆过滤器 位图 动态扩容 树 二叉树: 各种遍历,递归与非递归 二
奥地利符号计算研究所（Research Institute for Symbolic Computation，简称RISC）的Christoph Koutschan博士在自己的页面上发布了一篇文章，提到他做了一个调查，参与者大多数是计算机科学家，他请这些科学家投票选出最重要的算法，以下是这次调查的结果，按照英文名称字母顺序排序。 1、A* 搜索算法——图形搜索算法，从给定起点到给定终点计算出路径。其中使用了一种启发式的估算，为每个节点估算通过该节点的最佳路径，并以之为各个地点排定次序。算法以得到的次序
【新智元导读】 奥地利符号计算研究所（Research Institute for Symbolic Computation，简称RISC）的Christoph Koutschan博士在自己的页面上发布了一篇文章，提到他做了一个调查，什么是计算机科学中最重要的算法？参与者大多数是计算机科学家。以下是这次调查的结果，按照英文名称字母顺序排序。 A* 搜索算法——图形搜索算法，从给定起点到给定终点计算出路径。其中使用了一种启发式的估算，为每个节点估算通过该节点的最佳路径，并以之为各个地点排定次序。算法以得到的次
网络流的相关定义： 源点：有n个点，有m条有向边，有一个点很特殊，只出不进，叫做源点。 汇点：另一个点也很特殊，只进不出，叫做汇点。 容量和流量：每条有向边上有两个量，容量和流量，从i到j的容量通常用c[i,j]表示,流量则通常是f[i,j]. 通常可以把这些边想象成道路，流量就是这条道路的车流量，容量就是道路可承受的最大的车流量。很显然的，流量<=容量。而对于每个不是源点和汇点的点来说，可以类比的想象成没有存储功能的货物的中转站，所有“进入”他们的流量和等于所有从他本身“出去”的流量。 最大
基本上就是说：你追一个MM的时候，需要对该MM身边的各闺中密友都好，这样你追MM这个问题就分解为对其MM朋友的问题，只有把这些问题都解决了，最终你才能追到MM。因此，该问题适用于聪明的MM，懂得“看一个人，不是看他如何对你，而是看他如何对他人。”的道理，并且对付这样的MM总能得到最优解。但确定是开销较大，因为每个子问题都要好好对待……
Montreal 在数学上已经被淘汰，因为它只剩下 3 场比赛，因此最多可以赢得 80 场胜利，而亚特兰大已经有 83 场胜利，它已经不可能是冠军。
在魏则西事件以大整改宣告结束之际，百度又摊上事儿了：搜房网CEO李忠给百度李彦宏写了一封半文半白的公开信，谴责百度在品牌专区和企业加V这两件事情上给了自身不公平的待遇，同时还指出百度崛起成为中国最大流量入口导致了搜房等企业的衰败。因为李忠和李彦宏均是北大校友，这件事情就更有话题性，在这个缺乏舆论热点的周末广泛传播。 针对此事，百度今天进行了官方回复，并且采取文言文形式，主要提出了几点看法： 1、品牌专区并不只看商标权，或者看谁交钱，还要看网站与用户检索该关键词的主需求是否契合。主要是指相关性和网站质量，而
导读：奥地利符号计算研究所（Research Institute for Symbolic Computation，简称RISC）的Christoph Koutschan博士在自己的页面上发布了一篇文章，提到他做了一个调查，参与者大多数是计算机科学家，他请这些科学家投票选出最重要的算法，以下是这次调查的结果，按照英文名称字母顺序排序。
奥地利符号计算研究所（Research Institute for Symbolic Computation，简称RISC）的Christoph Koutschan博士在自己的页面上发布了一篇文章，提到他做了一个调查，参与者大多数是计算机科学家，他请这些科学家投票选出最重要的算法，以下是这次调查的结果，按照英文名称字母顺序排序。 1. A*搜索算法 图形搜索算法，从给定起点到给定终点计算出路径。其中使用了一种启发式的估算，为每个节点估算通过该节点的最佳路径，并以之为各个地点排定次序。算法以得到的次序
奥地利符号计算研究所（Research Institute for Symbolic Computation，简称RISC）的Christoph Koutschan博士在自己的页面上发布了一篇文章，提到他做了一个调查，参与者大多数是计算机科学家，他请这些科学家投票选出最重要的算法，以下是这次调查的结果，按照英文名称字母顺序排序。
转载36大数据（36dsj.com)：36大数据»大数据等最核心的关键技术：32个算法
算法 无源汇上下界可行流 先强制流过l的流量 从s到每个正权点连流量为l的流量 从每个负权点向t连-l的流量 如果容量为0，则不连边 有源汇上下界最大流 去掉下界 先求出可行流 再求S到T的最大流
现在全社会，恨不得每个犄角旮旯都在讨论一个高大上的名词：人工智能（Artificial Intelligence, AI）。如果你不随大流，瞎掰扯几句，人都会用看待手握保温杯的中年大叔的眼光，鄙视死你！ Hold on，这种感觉似曾相识啊！N年前的商业智能（Business Intelligence, BI），然后的机器学习，到最近的大数据。好像都是这个感觉啊。就在过去的一两年里，你要是不跟人瞎扯几句大（嘴巴长大）——数据，会被鄙视死！你要再加一句：我是统计学教授，顿时会把人笑得人仰马翻：“统计学，就是
最大流算法主要分为两大类，一类为增广路算法，一类为预流推进算法。最大流算法解决的是在有向网路图 中计算从源点 到汇点 的最大流量问题，以及最小割容量问题。
二分图又称作二部图，是图论中的一种特殊模型。 设G=(V,E)G=(V,E)是一个无向图。如顶点集VV 可分割为两个互不相交的子集，并且图中每 条边依附的两个顶点都分属两个不同的子集。则称图GG 为二分图。我们将上边顶点集合称 为XX 集合，下边顶点结合称为YY 集合，如下图，就是一个二分图。
Graph Cut 最常用的应用为图像前景、背景分割，本文记录其在图像去噪的应用思路。 简介 Graph Cut 的核心是设置合理的能量函数，将能量函数映射到图模型中，依照最大流最小割算法寻找节点能量最小的二分类结果。 在去噪应用中，也是类似的路数，只是框架仍在二分类中，只能解决二分类的去噪问题。 问题描述 待去噪的二值图像 Y: 📷 图像中噪声很多，我们想要保持图像信息、同时图像尽量平滑。 假设完成去噪的图像 X，需要像 Y ，又要平滑: 📷 如果像素数量为 n，那么总共的解空间大小为 2^n， NP
AI科技评论按：MIT News最新报道，MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室）已经开发出了一个新系统Fractal，这个系统不仅能使并行程序运行起来更有效率，也使得编码更加容易
韩国新剧《鱿鱼游戏》风靡全球，成为全球爆款。其发行商 Netflix 宣布，“鱿鱼游戏正式拥有 1.11 亿粉丝——这是我们有史以来最大的系列发行！” 它在包括美国在内的 90 个不同国家/地区的排行榜上名列前茅，并被称为“口碑全球轰动”，在新闻和社交媒体中随处可见。
由于我之前一直强调数据结构以及算法学习的重要性，所以就有一些读者经常问我，数据结构与算法应该要学习到哪个程度呢？，说实话，这个问题我不知道要怎么回答你，主要取决于你想学习到哪些程度，不过针对这个问题，我稍微总结一下我学过的算法知识点，以及我觉得值得学习的算法。这些算法与数据结构的学习大多数是零散的，并没有一本把他们全部覆盖的书籍。下面是我觉得值得学习的一些算法以及数据结构，当然，我也会整理一些看过不错的文章给大家。大家也可以留言区补充。
网络流的背景我就不多说了，就是在一个有向图中找出最大的流量，有意思的是，该问题的对偶问题为最小割，找到一种切分，使得图的两边的流通量最小，而且通常对偶问题是原问题的一个下界，但最小割正好等于最大流，即切割的边就是最大流中各个path饱和边的一个组合。说得可能比较含糊，这里想要了解清楚还是查阅相关资料吧。 最大流最原始最经典的解法就是FF算法，算法复杂度为O(mC)，C为边的容量的总和，m为边数。而今天讲的Push-relabel算法是90年代提出的高效算法，复杂度为O(n^3)，其实网络流最关键的步骤就是添
算法 zkw费用流：多路增广，增光 的边 无源汇上下界最小费用可行流 每次强行增加下界的流量 类似网络流，拆边 原边的费用为c，拆出来的边费用为0 负边和负圈 直接应用 SDOI2016数字配对 我
为学弟学妹们指明一条训练之路~~~帮助他们刷题有方QAQ(之前好像也有总结过，可能你们找找我博客，说不定能找到~~~) OJ上的一些水题(可用来练手和增加自信) (poj3299,poj2159,poj2739,poj1083,poj2262,poj1503,poj3006,poj2255,poj3094) 初期: 一.基本算法: (1)枚举. (poj1753,poj2965) (2)贪心(poj1328,poj2109,poj2586) (3)递归和分治
题目描述 如题，给出一个网络图，以及其源点和汇点，每条边已知其最大流量和单位流量费用，求出其网络最大流和在最大流情况下的最小费用。 输入输出格式 输入格式： 第一行包含四个正整数N、M、S、T，分别表示点的个数、有向边的个数、源点序号、汇点序号。 接下来M行每行包含四个正整数ui、vi、wi、fi，表示第i条有向边从ui出发，到达vi，边权为wi（即该边最大流量为wi），单位流量的费用为fi。 输出格式： 一行，包含两个整数，依次为最大流量和在最大流量情况下的最小费用。 输入输出样例 输入样例#1： 4
题目描述 如题，给出一个网络图，以及其源点和汇点，每条边已知其最大流量和单位流量费用，求出其网络最大流和在最大流情况下的最小费用。 输入输出格式 输入格式： 第一行包含四个正整数N、M、S、T，分别表示点的个数、有向边的个数、源点序号、汇点序号。 接下来M行每行包含四个正整数ui、vi、wi、fi，表示第i条有向边从ui出发，到达vi，边权为wi（即该边最大流量为wi），单位流量的费用为fi。 输出格式： 一行，包含两个整数，依次为最大流量和在最大流量情况下的最小费用。 输入输出样例 输入样例#1：
不得不说现在算法岗的热门程度已经到了一个空前绝后的程度，所以这一岗位的就业形势也是非常严峻。
我们根据一些论文中提到的示例，使用最大流最小割定理将流量拥塞降至最低， 并应用了最短路径分析了交通瓶颈。
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