J - Delay Constrained Maximum Capacity Path HDU - 1839 spfa+二分

本文介绍了一种改进的最短路径快速算法(SPFA)在特定场景下的应用,即在有限时间内寻找最大容量路径的问题。通过对比Dijkstra算法,解释了为何SPFA更适合解决该问题,并详细展示了算法的具体实现过程。
Consider an undirected graph with N vertices, numbered from 1 to N, and M edges. The vertex numbered with 1 corresponds to a mine from where some precious minerals are extracted. The vertex numbered with N corresponds to a minerals processing factory. Each edge has an associated travel time (in time units) and capacity (in units of minerals). It has been decided that the minerals which are extracted from the mine will be delivered to the factory using a single path. This path should have the highest capacity possible, in order to be able to transport simultaneously as many units of minerals as possible. The capacity of a path is equal to the smallest capacity of any of its edges. However, the minerals are very sensitive and, once extracted from the mine, they will start decomposing after T time units, unless they reach the factory within this time interval. Therefore, the total travel time of the chosen path (the sum of the travel times of its edges) should be less or equal to T.
Input
The first line of input contains an integer number X, representing the number of test cases to follow. The first line of each test case contains 3 integer numbers, separated by blanks: N (2 <= N <= 10.000), M (1 <= M <= 50.000) and T (1 <= T <= 500.000). Each of the next M lines will contain four integer numbers each, separated by blanks: A, B, C and D, meaning that there is an edge between vertices A and B, having capacity C (1 <= C <= 2.000.000.000) and the travel time D (1 <= D <= 50.000). A and B are different integers between 1 and N. There will exist at most one edge between any two vertices.
Output
For each of the X test cases, in the order given in the input, print one line containing the highest capacity of a path from the mine to the factory, considering the travel time constraint. There will always exist at least one path between the mine and the factory obbeying the travel time constraint.
Sample Input
2
2 1 10
1 2 13 10
4 4 20
1 2 1000 15
2 4 999 6
1 3 100 15
3 4 99 4
Sample Output
13
99  

给你n个点,从1到n为其标号,现在要你在t时间内从1运东西到n,有m条路A B C D,表示从A到B的运输量为C,时间为D;要求运输量尽可能多,运输量由运输量最小的那条边决定;
用dijkstra超时了,只好改为spfa,初始话时也只能用memset才不超时,并且INF如果是用 1<<28表示时memset没用,只能表达为 0x3f3f3f3f;将各条边的运输量放到新的数组里排序,再二分,在spfa中进行松弛时把边的运输量加入限制条件
#include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<queue>
#define INF 0x3f3f3f3f using namespace std; struct Edge {     int v,next,w,c; }edge[100100]; int n,m,cnt,time; int head[10100],capa[100100]; int vis[10100],d[10100]; ///struct node ///{ ///    int pre,id; ///}used[N]; void addedge(int x,int y,int c,int w) {     edge[cnt].v=y;edge[cnt].w=w;edge[cnt].c=c;     edge[cnt].next=head[x];     head[x]=cnt++; }
int spfa(int ca) {     memset(d,INF,sizeof(d));     memset(vis,0,sizeof(vis));
    queue<int>it;     vis[1]=1;d[1]=0;it.push(1);     while(!it.empty())     {         int u=it.front();it.pop();         vis[u]=0;         for(int i=head[u];i!=-1;i=edge[i].next)         {             if(edge[i].c>=ca&&d[edge[i].v]>d[u]+edge[i].w)             {                 d[edge[i].v]=d[u]+edge[i].w;                 if(!vis[edge[i].v])                 {                     vis[edge[i].v]=1;it.push(edge[i].v);                 }             }         }     }     return d[n]<=time; } int main() {     int t;scanf("%d",&t);     while(t--)     {         scanf("%d%d%d",&n,&m,&time);         memset(head,-1,sizeof(head));         cnt=0;         for(int i=0;i<m;i++)         {             int x,y,w,c;scanf("%d%d%d%d",&x,&y,&c,&w);             addedge(x,y,c,w);             addedge(y,x,c,w);             capa[i]=c;         }         sort(capa,capa+m);         int low=0,high=m-1;int pre=0;         while(high>=low)         {             int mid=(low+high)>>1;             if(spfa(capa[mid])){low=mid+1;pre=mid;}             else high=mid-1;         }         printf("%d\n",capa[pre]);     } }
在不平衡图上应用正则化约束下的分布式双层优化方法,涉及图神经网络、优化理论以及分布式计算等多个领域的交叉。正则化方法通常用于提升模型的泛化能力并防止过拟合,而双层优化(Bilevel Optimization)则提供了一种处理具有层次结构的优化问题的框架。在图结构数据中,尤其是不平衡图(如节点分布不均、边权重差异显著等),正则化与双层优化的结合可以有效提升模型性能。 ### 不平衡图的特点与挑战 不平衡图通常表现为图中某些节点或子图的连接密度显著高于其他部分,或者节点特征分布存在显著差异。这种不平衡性可能导致模型在训练过程中偏向于高密度区域,从而影响对低密度区域的预测性能。因此,需要引入正则化约束来平衡模型的学习过程,确保其在不同子图或节点上都能获得良好的泛化能力。 ### 正则化约束在双层优化中的作用 在双层优化框架中,通常包含一个上层优化问题(领导者)和一个下层优化问题(跟随者)。对于图上的优化问题,上层优化可以用于学习图结构的全局表示,而下层优化则用于局部节点或边的预测任务。引入正则化约束可以增强模型的稳定性,并在下层优化过程中引入先验知识,例如图的拓扑结构、节点特征的平滑性等。 一种常见的正则化形式是图拉普拉斯正则化(Graph Laplacian Regularization),其目标是使相邻节点的嵌入表示尽可能接近: $$ \mathcal{L}_{reg} = \frac{1}{2} \sum_{(i,j) \in \mathcal{E}} w_{ij} \| \mathbf{z}_i - \mathbf{z}_j \|^2 $$ 其中 $\mathbf{z}_i$ 和 $\mathbf{z}_j$ 是节点 $i$ 和 $j$ 的嵌入向量,$w_{ij}$ 是边 $(i,j)$ 的权重。这种正则化项可以嵌入到双层优化的下层问题中,以保证节点嵌入的局部一致性。 ### 分布式实现与图划分策略 在大规模图上应用双层优化方法时,分布式计算是必要的。由于图的不平衡性,图划分策略对分布式训练的效果影响显著。常见的图划分方法包括基于谱聚类的划分、Metis划分等,这些方法旨在减少跨子图的通信开销并平衡计算负载。 在分布式双层优化中,每个计算节点可以独立求解其对应的下层优化问题,而上层优化则需要聚合来自各节点的信息。引入正则化约束后,每个节点在更新局部模型参数时需要考虑图结构的全局一致性,从而提升整体模型的收敛速度和稳定性。 ### 实验与评估指标 在评估正则化约束下的分布式双层优化方法时,常用的指标包括: - 节点分类准确率(Node Classification Accuracy) - 图重构误差(Graph Reconstruction Error) - 收敛速度(Convergence Speed) - 通信开销(Communication Cost) 此外,可以使用AUC-ROC曲线和F1-score来评估模型在不平衡数据上的表现。 ### 示例代码 以下是一个简化的分布式双层优化框架的伪代码示例,其中包含图拉普拉斯正则化项: ```python def distributed_bilevel_optimization(graph, num_epochs): # 初始化全局参数 global_params = initialize_global_parameters() for epoch in range(num_epochs): # 分布式划分图数据 subgraphs = partition_graph(graph) # 并行处理每个子图 local_updates = [] for subgraph in subgraphs: # 下层优化:考虑图拉普拉斯正则化 local_params = lower_level_optimization(subgraph, global_params) local_updates.append(local_params) # 上层优化:聚合局部更新 global_params = upper_level_optimization(local_updates) # 计算正则化损失 reg_loss = compute_graph_laplacian_regularization(global_params, graph) # 更新学习率等超参数 update_learning_rate() return global_params ``` ### 相关研究方向 - **图神经网络与双层优化的结合**:探索如何将图卷积网络(GCN)、图注意力网络(GAT)等结构嵌入到双层优化框架中。 - **异构图上的正则化策略**:研究在异构图(如多关系图、异构信息网络)中如何设计有效的正则化约束。 - **动态图的在线优化方法**:针对图结构随时间变化的场景,开发在线双层优化方法并结合动态正则化策略。
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