Coursera Algorithm Ⅱ week3 baseball

本文介绍了一个使用最大流算法确定哪些棒球队伍无法赢得冠军的应用案例。通过构建特殊的流网络,并利用Ford-Fulkerson算法计算最大流,可以有效判断哪些队伍已无夺冠可能。文章详细展示了如何构建流网络及实现最大流计算。

全部代码https://github.com/Joshmomel/Princeton_Algorithms/tree/baseball

Context

通过maxflow来计算哪只队伍不能夺冠
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

  1. g[i][j]代表i, j队伍还有多少场比赛
  2. 这些比赛都连到team vertices, 图中有4队伍
  3. t就是w[x] + r[x] - w[i], 代表i对最多能赢多少才不超过x队

对于图中w4+r4-w2代表49+27-69=7, Boston最多能赢6场比赛

代码

这次assignment的重点就是构建FlowNetwork

第一部分是构建g[i][j] 以及team vertices

    FlowNetwork flowNetwork = new FlowNetwork(this.vertices);
    List<String> computeTeams = teams.stream().filter(s -> !s.equals(team)).collect(Collectors.toList());

    int computeTeamLength = computeTeams.size();
    int counter = 0;
    for (int i = 0; i < computeTeamLength; i++) {
      for (int j = i + 1; j < computeTeamLength; j++) {
        counter += 1;
        flowNetwork.addEdge(new FlowEdge(0, counter, this.against(computeTeams.get(i), computeTeams.get(j))));
        flowNetwork.addEdge(new FlowEdge(counter, i + 1 + this.teamCombinations, Double.POSITIVE_INFINITY));
        flowNetwork.addEdge(new FlowEdge(counter, j + 1 + this.teamCombinations, Double.POSITIVE_INFINITY));
      }
    }

第二部分是把team vertices连接到t

    ArrayList<String> teamList = new ArrayList<>();
    int compareTeam = this.wins(teams.get(teams.indexOf(team))) + this.remaining(teams.get(teams.indexOf(team)));
    int i = 0;
    for (String computeTeam : computeTeams) {
      i += 1;
      if (compareTeam - this.wins(computeTeam) < 0) {
        teamList.add(computeTeam);
        return teamList;
      }
      flowNetwork.addEdge(new FlowEdge(i + this.teamCombinations, this.vertices - 1, compareTeam - this.wins(computeTeam)));
    }

第三部分是计算maxflow

    FordFulkerson maxflow = new FordFulkerson(flowNetwork, 0, this.vertices - 1);
    for (int v = 0; v < flowNetwork.V(); v++) {
      if (maxflow.inCut(v)) {
        int teamIndex = v - this.teamCombinations - 1;
        if (teamIndex >= 0) {
          String name = computeTeams.get(teamIndex);
          teamList.add(name);
        }
      }
    }

    return teamList.size() > 0 ? teamList : null;

其它部分包括numberOfTeams, teams, wins, losses, remaining, against 等可以参考这里

总结

这个作业重点是理解为什么maxflow可以解决这个问题, 并FlowNetwork做出来, 没有太多算法相关的内容

源码地址: https://pan.quark.cn/s/3916362e5d0a 在C#编程平台下,构建一个曲线编辑器是一项融合了图形用户界面(GUI)构建、数据管理及数学运算的应用开发任务。 接下来将系统性地介绍这个曲线编辑器开发过程中的核心知识点:1. **定制曲线面板展示数据曲线**: - 控件选用:在C#的Windows Forms或WPF框架中,有多种控件可用于曲线呈现,例如PictureBox或用户自定义的UserControl。 通过处理重绘事件,借助Graphics对象执行绘图动作,如运用DrawCurve方法。 - 数据图形化:通过线性或贝塞尔曲线连接数据点,以呈现数据演变态势。 这要求掌握直线与曲线的数学描述,例如两点间的直线公式、三次贝塞尔曲线等。 - 坐标系统与缩放比例:构建X轴和Y轴,设定坐标标记,并开发缩放功能,使用户可察看不同区间内的数据。 2. **在时间轴上配置多个关键帧数据**: - 时间轴构建:开发一个时间轴组件,显示时间单位刻度,并允许用户在特定时间点设置关键帧。 时间可表现为连续形式或离散形式,关键帧对应于时间轴上的标识。 - 关键帧维护:利用数据结构(例如List或Dictionary)保存关键帧,涵盖时间戳和关联值。 需考虑关键帧的添加、移除及调整位置功能。 3. **调整关键帧数据,通过插值方法获得曲线**: - 插值方法:依据关键帧信息,选用插值方法(如线性插值、样条插值,特别是Catmull-Rom样条)生成平滑曲线。 这涉及数学运算,确保曲线在关键帧之间无缝衔接。 - 即时反馈:在编辑关键帧时,即时刷新曲线显示,优化用户体验。 4. **曲线数据的输出**: - 文件类型:挑选适宜的文件格式存储数据,例如XML、JSON或...
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