我很好奇,是否有一种有效的算法来返回流图中从s到t的所有边不相交的路径?
例如,以以下网络为例,其中每个边的容量为1:
很明显,只有两条边缘不相交的路径:
‘s -> A -> B -> ts -> C -> D -> E -> F -> t
我猜你需要使用一个改进版本的福特-富尔克森算法,以跟踪增广路径。但是它如何覆盖以前的错误路径(如我的示例中的s -> A -> E -> F -> t)。
我想使用最大流算法(Edmond Karp / Ford-Fulkerson算法)找出无向图的边连通性(即,要移除以断开图的最小边数),
我知道我可以通过找到图的每两个节点之间的最小最大流来完成这项任务,但这将导致O(|V| ^ 2)个流网络,
int Edge-Connectivity(Graph G){
int min = infinite;
for (Vertex u: G.V){
for (Vertex v: G.V){
if (u != v){
//create directed graph Guv (
来源:
使用堆或其他优先级队列数据结构,也可以使用流、单程部分排序。首先,将输入的第一个k元素插入到结构中。然后对其余的元素进行一次遍历,依次将每个元素添加到结构中,并删除最大的元素。每个插入操作还需要O(log k)时间,从而导致O(n log k)总体时间。
这与我们首先在O(n)时间内初始化完整的输入数组,然后提取堆k次的最小值有什么不同。
我不明白它对make one pass over the remaining elements, add each to the structure in turn, and remove the largest element说的是
我最近开始在android平台上开发。我正在开发一个应用程序,为了寻找一些线索,我查看了他们提供的android音乐应用示例。
在应用程序中,在他们保存现在播放列表的地方,他们给出了一个我无法理解的论点。参数和代码如下:
if (full) {
StringBuilder q = new StringBuilder();
// The current playlist is saved as a list of "reverse hexadecimal"
// numbers, which we can generate fas
我需要用这样的方式划分一个图,即节点X和节点Y不再连通。另外,移除的边的权重之和必须是最低的。
例如:
3 1 2
X ----- Z ----- W ----- Y
应成为:
3 2
X ----- Z W ----- Y
我首先认为我可以用一个循环来计算X和Y之间的最短路径,并去掉最便宜的边,直到没有更多的路径为止。然而,经过思考,我意识到这种方法并非在所有情况下都有效。
维基百科的搜索给我带来了Kernighan-Lin和Fiduccia-Mattheyses算法,但它们似乎是为了解决其他分区问题。
有标准的