一类判定性问题的网络流模型的构建

最小割经典模型指的是“一堆元素进行选取,对于某个元素的取舍有代价或价值,对于某些对元素,选取后会有额外代价或价值”的经典最小割模型,建立倒三角进行最小割.这个二分是显然的,一开始我也是想到了最小割的那个模型的但是我觉得他会不是一个圈我就否掉了,但是仔细想想的话会发现,如果是这样的话所得到的答案一定小于等于一个圈的答案(浓度),所以我们可定会得到最终答案,所以这样做是可以的,所以说要有宽松得正解的意识(泥沙俱下但沙子不影响我泥).当时我否掉最小割以后就立马去想费用流了,然后想到建图后发现那样建图虽

一.最大权闭合图 对于一个图(V, E)由点集V和一些有向边集E组成,每个点有一定权值,对于一个合法子集,若有一条有向边(u,v)并且u在子集中,则v也必须在子集中,求子集中所有元素权值和最大的子集 分析:考虑每个点有两种状况,选和不选,所以考虑最小割,但是要求最大费用: 先假设取了所有正权点,从原点向所有正权点连边,从所有负权点向汇点连边,容量为权值的绝对值, 对于一个割[S,T](S内的点表示选择了的点), 正权点在S内,表示选了这个点,与S相连的边没有被割,若在T内,表示这个点被割则被割,

无向图网络流 建图时直接把反向边的出事容量设为与正向边相同即可. 最大权闭合子图 选出一个点集,使得它们的后继节点都在这个点集中,使这个点集尽可能地大. 解法: 源点向点权>=0的点连边,容量=点权. 源点向点权<0的点连边,容量=abs(点权). 点权>=0的点向点权<=0的点连边,容量=inf. ans=正点权之和-最小割. 思维过程: 先把所有点权>=0的点取上,去从中删除一些不优的. 一个点权>=0的点如果要取,那么必然所有和他相连的点权<=0的点都必须取

一.无源汇可行流 1.设立虚拟源汇S.T,IN[i]记录i点流入下限的总和,OUT[i]记录i点流出下限总和 2.两点间连容量为上限-下限的边 3.sum=0,遍历所有点i,f=IN[i]-OUT[i].如果f>0,sum+=f,add(S,i,f):否则,add(i,T,-f) 4.如果S到T的最大流等于sum,则存在可行流,反之不存在 例题 http://acm.zju.edu.cn/onlinejudge/showProblem.do?problemCode=2314 n个点,m条边,每条

Uva 12382 题目链接:点击打开链接 ZOJ 3732题解:点击打开链接 Uva12382 题意: 给定n*m的地板,每个地板上有一盏灯,要么亮要么暗. 下面n个数字表示每行至少亮的灯盏数 下面m个数字表示每列至少亮的灯盏数 求:开始灯都是暗的,最少点亮几盏灯能满足上述条件 思路: 先给行和列大到小排序,然后每次用行减掉列.减完后再排个序即可. 即:实时排序. #include <cstdio> #include <cstring> #include <iostream

1.介绍 有三种不同的方法来评估一个模型的预测质量: estimator的score方法:sklearn中的estimator都具有一个score方法,它提供了一个缺省的评估法则来解决问题. Scoring参数:使用cross-validation的模型评估工具,依赖于内部的scoring策略.见下. Metric函数:metrics模块实现了一些函数,用来评估预测误差.见下. 2. scoring参数 模型选择和评估工具,例如: grid_search.GridSearchCV 和 cross

一.什么是高可用集群 高可用集群就是当某一个节点或服务器发生故障时,另一个节点能够自动且立即向外提供服务,即将有故障节点上的资源转移到另一个节点上去,这样另一个节点有了资源既可以向外提供服务.高可用集群是用于单个节点发生故障时,能够自动将资源.服务进行切换,这样可以保证服务一直在线.在这个过程中,对于客户端来说是透明的. 二.高可用集群衡量标准 高可用集群一般是通过系统的可靠性(reliability)和系统的可维护性(maintainability)来衡量的.通常用平均无故障时间(MTTF)来

对于经常构建进化树的朋友来说,MEGA应该是个老朋友了.MEGA从1993年的第一个版本问世一直锤炼到去年刚刚发布的MEGA-X,已经经历了26年,在这期间,MEGA共更新八个版本,先后在Molecular Biology and Evolution.Bioinformatics.Computer Applications in the Biosciences等期刊上发表共十篇论文,总引用量已经超过11万.对于如此熟悉的一个老朋友,让我们今天一起来了解一下它的新版本MEGA-X,开发它更多的使用

构建深度学习模型的基本步骤 需要举例的地方以波士顿房价预测为案例 波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务,类似于程序员世界的"Hello World".和大家对房价的普遍认知相同,波士顿地区的房价是由诸多因素影响的.该数据集统计了13种可能影响房价的因素和该类型房屋的均价,期望构建一个基于13个因素进行房价预测的模型. 一.数据处理 ? 数据处理包含五个部分:数据导入.数据形状变换.数据集划分.数据归一化处理和封装load data函数.数据预处理后,才能被模型调用. 1.数据形状变换