网络流 最小割 算法
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网络流 最小割 算法 相关的博客
网络流问题,及其代码
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。 现在想写点东西,从算法 的最本质问题,图论中的网络流问题开始,做个总结,也算是对知识的一个回顾。 网络最大流,增广路,残留网络,
season雅宁
11年前
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关于最大流的EdmondsKarp算法详解
最近大三学生让我去讲课,我就恶补了最大流算法,笔者认为最重要的是让学弟学妹们入门,知道算法怎么来的?为什么是这样?理解的话提出自己的改进,然后再看看Dinic、SAP和ISAP算法….. 一、概念引入 首先要先清楚最大流的含义,就是说从
哈沙给
11年前
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【算法导论】最大流算法
最大流问题就是在容量容许的条件下,从源点到汇点所能通过的最大流量。 1 流网络 网络流G=(v, E)是一个有向图,其中每条边(u, v)均有一个非负的容量值,记为c(u, v) ≧ 0。如果(u, v) ∉ E则可以规定c(u, v) = 0
tengweitw
12年前
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Ford-Fulkerson 最大流算法
流网络(Flow Networks)指的是一个有向图 G = (V, E),其中每条边 (u, v) ∈ E 均有一非负容量 c(u, v) ≥ 0。如果 (u, v) ∉ E 则可以规定 c(u, v) = 0。流网络中有两个特殊的顶点:源点 s (sour
嗯哼9925
8年前
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基于图像分割的立体匹配方法
1.绪论 立体匹配是三维重建系统的关键步骤,并且作为一种非接触测量方法在工业以及科研领域具有重要的应用价值。为了完成匹配工作以及获取场景的稠密视差图,可以通过构建能量函数对应立体匹配的约束条件。复杂能量函数的全局最优解通常是NP难问题。相对于其他全局优化算法
season雅宁
9年前
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人工智能程序员入门应该学哪些算法?
人工智能这么火,算法是核心要义,应该从哪些开始学习入门呢? 初期 一.基本算法: 枚举. 递归和分治法. 递推. 二.图算法: 图的深度优先遍历和广度优先遍历. 最短路径算法 最小生成树算法 二分图的最大匹配 (匈牙利算法) 最大流的增广路算法(KM算
行者武松
7年前
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关于Yuri Boykov and Vladimir Kolmogorov 于2004年提出的max flow / min cut的算法的详解
出处:http://blog.csdn.net/euler1983/article/details/5959622 算法优化algorithmgraphtree任务 这篇文章说的是Yuri Boykov and Vladimir Kolmogorov在2
season雅宁
10年前
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基于图论的立体匹配方法研究----绪论
绪论 计算机视觉是一门通过研究使用计算机来模拟人的视觉系统的学科。“一图胜千言”,人类对于图像中的信息感知效率远超文字等其他媒介,人类获取的信息总量中更是有高达80%依靠视觉系统[1]。相对于人类高效的图像信息提取能力,计算机在图像信息的理解上仍然效率低下。
season雅宁
8年前
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