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网络流 - 割与最小割
近期学会最大流的几个写法,FF、EK、Dinic,就以为自己会网络流了。 今天去做hh大牛的网络流题集,发现自己除了最大流,建图以及其他性质都不熟悉,拿到一个题,无从下手来建图,网上搜了一下网络流的建图策略与方法,很多大牛提到最小割,我知道求最小割求出最大
crazyacking
9年前
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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
10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
7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
11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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异步社区本周半价电子书(5月28日-6月03日)
《Kafka入门与实践》 作者:牟大恩 点此链接购买纸书 本书以Kafka 0.10.1.1版本以基础,对Kafka的基本组件的实现细节及其基本应用进行了详细介绍,同时,通过对Kafka与当前大数据主流框架整合应用案例的讲解,进一步展现了Kafka在
异步社区
7年前
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关于容器迁移、运维、查错与监控,你想知道的都在这里了
作者 | 邱戈川(了哥) 阿里云智能云原生应用平台部高级技术专家 本文根据云栖大会全面上云专场演讲内容整理,关注阿里巴巴云原生公众号,回复“**迁移**”获得本文 PPT 今天上午王坚博士讲了一句话我比较有感触,大家做系统的时候,一定要想下你的系统的数据是
阿里云云原生
6年前
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