Acwing 网络流 进阶课题单

最大流模板
Acwing 2171. EK求最大流 打卡
Acwing 2172. Dinic/ISAP求最大流 打卡
最大流之二分匹配
Acwing 2175. 飞行员配对方案问题 打卡
Acwing 2179. 圆桌问题 打卡
最大流之上下界可行流
Acwing 2188. 无源汇上下界可行流 打卡
Acwing 2189. 有源汇上下界最大流 打卡
Acwing 2190. 有源汇上下界最小流 打卡
最大流之多源汇最大流
Acwing 2234. 多源汇最大流 打卡
最大流之关键边
Acwing 2236. 伊基的故事 I - 道路重建 打卡
最大流之最大流判定
Acwing 2277. 秘密挤奶机 打卡
Acwing 2187. 星际转移问题 打卡
最大流之拆点
Acwing 2240. 餐饮 打卡
ACwing 2180. 最长递增子序列问题 打卡
Acwing 2278. 企鹅游行 打卡
最大流之建图实战
Acwing 2237. 猪 打卡
最小割之算法模板
Acwing 2173. Dinic/ISAP求最小割 打卡
最小割之直接应用
Acwing 2279. 网络战争 打卡
最小割之最大权闭合图
Acwing 961. 最大获利 打卡
最小割之最小点权覆盖集
Acwing 2325. 有向图破坏 打卡
最小割之最大点权独立集
Acwing 2326. 王者之剑 打卡
最小割之建图实战
Acwing 381. 有线电视网络 打卡
Acwing 2176. 太空飞行计划问题 打卡
Acwing 2199. 骑士共存问题 打卡
费用流之算法模板
Acwing 2174. 费用流 打卡
费用流之直接应用
Acwing 2192. 运输问题 打卡
Acwing 2194. 负载平衡问题 打卡
费用流之二分图最优匹配
Acwing 2193. 分配问题 打卡
费用流之最大权不相交路径
Acwing 2191. 数字梯形问题 打卡
费用流之网格图模型
Acwing 382. K取方格数 打卡
Acwing 2195. 深海机器人问题 打卡
费用流之拆点
Acwing 2184. 餐巾计划问题 打卡
费用流之上下界可行流
Acwing 969. 志愿者招募 打卡

### 关于 AcWing 学校网络 AcWing 是一个专注于算法学习和编程训练的在线教育平台,提供了丰富的课程资源以及大量的练习题目。对于希望提升自己算法能力的学习者来说,这是一个非常有价值的工具[^3]。 #### 平台特点 AcWing 的核心功能围绕着算法教学展开,主要包括以下几个方面: - **系统化课程**:提供从基础到高级的系列课程,覆盖递归、递推、贪心、动态规划等多个重要知识点[^1][^2]。 - **大量习题库**:针对不同难度等级设计了多种类型的题目,适合初学者逐步提高自己的技能水平[^1]。 - **支持多语言开发环境**:虽然提到的是 Java 组比赛准备,但该网站同样支持 Python 和 C++ 等其他主流编程语言。 #### 如何有效利用 AcWing 进行学习? 为了更好地理解如何通过 AcWing 提升个人技术实力,可以参考以下几点建议: - 制定合理计划并坚持执行每日或每周固定时间投入学习当中去; - 结合理论讲解视频与实际动手操作相结合的方式加深印象巩固所学内容; - 积极参与社区讨论分享经验收获更多灵感启发。 以下是关于学校网络的具体说明: ##### 数据结构表示方法 当涉及到某些特定场景下的数据处理时(比如描述一门课程及其前置条件关系),通常会采用如下形式来进行表达[^4]: ```java // 输入样例 int[][] courses = { {0, 3}, // 表示第1门课无先修课且有3个学分 {1, 2} // 表示第2门课需完成第1门后才能选读,并获得2个学分 }; ``` 这种定义方式便于后续逻辑实现过程中快速解析所需信息以便进一步计算或者模拟流程走向等问题解决方案构建过程中的辅助作用明显可见一斑! --- ### 示例代码片段展示 下面给出一段简的伪代码用于演示上述概念的实际应用情况之一——拓扑排序算法思路简介版本作为例子供参考之用: ```python from collections import deque def topological_sort(graph): indegree = [0] * len(graph) # 初始化入度数组 for node in graph: for neighbor in graph[node]: indegree[neighbor] += 1 queue = deque([i for i in range(len(indegree)) if indegree[i]==0]) result = [] while queue: current_node = queue.popleft() result.append(current_node) for neighbor in graph[current_node]: indegree[neighbor]-=1 if not indegree[neighbor]: queue.append(neighbor) return result if len(result)==len(graph) else None ``` 以上即为基于邻接表存储图结构之上的一种经典解决策略体现形式之一。 ---
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