UOJ 455. 雪灾与外卖 考虑到球 \(a\)，匹配前面的一个洞后应该考虑： 后面有一个球来抢洞：该球失配，非法。 后面有一个洞来抢球：令当前匹配费用为 \(x_a+t\)，则相当于让后面的洞匹配了一个权值为 \(-2x_a-t\) 的球。 考虑到洞 \(b\)，匹配前面的一个球后应该考虑： 后面有一个球来抢洞：令当
一、使用高斯消元法来对矩阵求逆。 1、从上往下做行变换，使增广矩阵W 的前一部分的方阵变为一个上三角矩阵 2、从下往上做行变换，使增广矩阵W的前一部分变成一个对角矩阵 3、每一行乘以一个系数使增广矩阵的前一部分变为单位矩阵 4、经过变换后的增广矩阵的后一部分即为所求矩阵的
从匈牙利算法到带权带花树——详解对偶问题在图匹配上的应用 引入 前些天看到了一个比较有趣的题目，需要用到一般图最大权匹配。可是我只会二分图最大匹配，甚至不会 KM 和带花树的原理，于是就进行了一个资料的搜，顺便增长一下板子库。然而—— 对一般图最大权匹配，网上现成高质量资料较
网络流 前言 该 \(blog\) 无基本概念,配合网络流基本介绍共同食用为佳,也无复杂度及其证明,毕竟网络流是基本跑不到复杂度上限的 最大流 一种常见的网络流模型, 通常是求源点到汇点的最大流量, 在算法竞赛中通常使用 \(dinic\) 算法或者 \(ISAP\) 算法. \(dinic\) \(dinic\) 算法
介绍 网络流是有向图，边权是边的容量，形象的理解就是水管单位时间的流水量 源点\((S)\)：水源，可以提供无穷多的水 汇点\((T)\)：水的汇集点 对于每条边：它的流量小于它的容量，且流量不能为负 同时，除了汇点与源点的其他节点，流入总量=流出总量 汇点流入总量=最大流 最大流 顾名思义，最大流就
二分图最大匹配，二分图带权匹配 打第五场牛客多校的时候发现KM的板子复杂度假了，特来补上，顺带复习一下 二分图最大匹配 匈牙利算法 交替路：从一个未匹配点出发，依次经过非匹配边，匹配边，非匹配边\(\cdots\)，形成的路径叫交替路。 增广路：途径交替路的起点之外的其他未匹配点的交替路叫做增
第一讲：课后习题 1. 有线性方程 Ax = b，若已知 A,b，需要求解x，该如何求解？ 这对 A 和 b 有哪些要求? 【提示:从A的维度和秩角度来分析】 答：可以利用大学时候学的非齐次方程组的方法求解，利用 A 的增广矩阵 ，对增广矩阵进行标准化和归一化。 A的增广矩阵是：
预备知识： 残留网络：设有容量网络G(V,E)及其上的网络流f，G关于f的残留网络即为G(V',E')，其中G’的顶点集V'和G的顶点集V相同，即V'=V，对于G中任何一条弧<u,v>,如果f(u,v)<c(u,v)，那么在G'中有一条弧<u,v>∈E'，其容量为c'(u,v)=c(u,v)-f(u,v)，如果f(u,v)>0,则在G'中有一条弧<v,u>∈E'，其容量
#1.0 基本概念 先来介绍一下这个基本概念。 网络流是算法竞赛中的一个重要的模型，它分为两部分：网络和流。 网络，其实就是一张有向图，其上的边权称为容量。额外地，它拥有一个源点和汇点。 流，顾名思义，就像水流或电流，也具有它们的性质。如果把网络想象成一个自来水管道网络，那流就是其中流
最大流 先从最基础的最大流开始： 何为最大流问题？ 简单来说就是水流从一个源点s通过很多路径，经过很多点，到达汇点t，问你最多能有多少水能够到达t点。 从s到t经过若干个点，若干条边，每一条边的水流都不能超过边权值（可以小于等于但不能大于），所以该图的最大流就是10+22+45=77。 如果你还是
事实上第一篇应该是一些概念的介绍，不过先不管了... 这几周讲了一个很大（也是很难）的题目，值得好好记录一下..... 本文讲的都是有限图，在阅读之前默认读者有基本的集合论姿势和图论前置姿势 匹配（Matching） 定义 匹配 对于给定的图 \(G=(V,E)\)，若存在边集\(M\)使得 \(M\subseteq E(G)\)
今天是算法和数据结构专题20篇文章，我们继续最小生成树算法，来把它说完。 在上一篇文章当中，我们主要学习了最小生成树的Kruskal算法。今天我们来学习一下Prim算法，来从另一个角度来理解一下这个问题。 从边到点 我们简单回顾一下Kruskal算法的原理，虽然上篇文章当中用了很多篇幅，但是原
NOI 一轮复习 I：二分图网络流 阅读须知： 本系列博客主要为个人复习所用，可供各位参考。 整理的知识点不会涉及较为偏僻的知识点，以 NOI 考察过的知识点为主。 按照目前的想法，想分成 数据结构、分治、数论函数、线性代数、连通性、二分图网络流、计算几何、字符串、组合计数、杂论、论
以下场景太过真实，但都是虚构，为了讲清楚理论的过程。如有雷同，纯属我瞎编，还望勿对号入座。1 婚恋市场，明码实价中国如今男女比例严重失衡，2021年预计将有9200万单身贵族。为了帮助解决这个社会性问题，提升整体人民的幸福感，小K打算投身到这份伟大的事业中。“几何思维”婚恋所，用最科学
Armstrong公理系统 通俗的讲： 自反律：Y是X的子集，则X->Y 增广律：X->Y,则XZ->YZ 传递律：X->Y，Y->Z，则X->Z 直接看这几个公理挺让人一头雾水的,和之前一样，假设一个情景能更容易的理解这三条定律到底是在干嘛。 下面是一张完整的学生信息表 院系 专业 班级 姓名 性别 软件学
题目链接 百度百科 二分图：将节点分成两组，A和B，边都是横跨在两组之间的，组内是没有边的相连的 判断方法，染色法 匹配:边的集合，任意两个边都没有公共的节点 最大匹配：找出匹配的边集合最大 匈牙利算法 交错路 增广路径 需要证明的是没有增广路径的时候就是最大匹配了 知乎一篇写
网络流涉及到的概念好多 \(qwq\) ，梳理一下。 流网络 流网络是一个有向图，包含点集和边集。即 \(G=(V,E)\) 。 对于边 \(e:u\rightarrow v\) （也可以记为 \((u,v)\) ），有属性 \(c(u,v)\) ，称为容量。可以将其比喻为水管在单位时间可以流过的最大水量。 而图 \(G\) 中有两个特殊的点，称为
利用pytorch图像增广图像增广（image augmentation）技术通过对训练图像做一系列随机改变，来产生相似但又不同的训练样本，从而扩大训练数据集的规模。图像增广的另一种解释是，随机改变训练样本可以降低模型对某些属性的依赖，从而提高模型的泛化能力。简单说就是，通过一些技巧，让图像数据变多；
Luogu7218 [JOISC2020] 伝説の団子職人 提交答案、匈牙利、随机化、贪心 先给出一种贪心，也就是模仿匈牙利的过程进行增广，枚举一个非\(W\)点，再枚举一个\(W\)，如果对面的那个团子恰好符合要求，增广成功，否则像匈牙利一样增广。 然后进行随机化调整，每次以一定概率撤销使用过的\(W\)，重新
网络流模板 EK求最大可行流 #include <iostream> #include <queue> #include <cstring> using namespace std; const int N = 2000, M = 20090; int h[N], ne[M], to[M], f[M], idx; int s, t; int pre[N], d[N]; queue<int>q; void add(int u, int v, int w)
有3种做法：bf单路，bf多路，zkw bf单路肯定不如bf多路好。 这里对比bf多路和zkw做法。 在图比较密集时，bf多路肯定是优于bf单路的。 因为这时bf的速度较慢，图比较稠密，所以肯定能够找到比较多增广路。 多路增广可以比单路增广找到更多增广路。 zkw的做法的核心：使用类似km的做法，一点一点的
网络流问题 网络流问题是一类网络优化问题，如:在网络传输中传输尽可能多的数据包，交通运输中在道路限制单位时间内的卡车数量的情况下，尽可能多地发出卡车，最小化代价的情况下断开从某地到另一地点的连接。 背景设置 给定有向图G(V,E),V是点的集合，E是边的集合，每一条边e的最大流量（capac
\(1.\)动态加边：直接添加边，跑一遍\(S \rightarrow T\)的最大流，同时增加答案。 \(2.\)动态删边：先退流，即对\((u,S),(T,v)\)跑一遍最大流，答案减去已经在\((u,v)\)上通过的流量，然后对\(S \rightarrow T\)继续跑最大流，答案添加新增加的流量。 可行边：\((u,v)\)满流且不存在其他\(u \right
浅谈网络流Dinic算法 本篇随笔简单讲解一下网络流中的Dinic算法。 一、前置知识 浅谈网络最大流 一些基本定义 1、弧：网络上的有向边被称作弧。弧分为前向弧和后向弧。前向弧就是题目中给出的有向边，后向弧就是我们所建立的反边。 这样地、弧就有了容量、流量、零流弧、饱和弧这些
@目录前言术语介绍割最大流最小割定理证明参考资料 前言 初一的证明简直就是SB，错漏百出。。。 术语介绍 前向弧：\(E\)中的边。 可行流：上文介绍的是最大流，可行流即为满足\(f,c\)约束的一个流，最大流是没有增广路径的可行流，对于一个流\(f\)，\(|f|\)就是其流量。 割 割是啥子东西？ 割是针
