3504: [Cqoi2014]危桥 最大流

本文讨论了网络流问题中的一个特定场景,即如何通过调整边的连接顺序来确保满足特定条件的流量分配。文章详细介绍了算法的实现过程,并通过实例验证了方法的有效性。

读完题的感觉就是网络流啦。S连向俩起点,俩终点连向T。
然而会有一个bug。
比如a1有x流到了b2,而b1有x流到了a2。这样最后也是满流,但其实是不合乎条件的。
我们可以把b1,b2调换一下位置再跑一遍,如果还是满流那么就合乎题意啦。

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#define inf 1000000007
using namespace std;
int n,T,cnt,ans;
int a[55][55];
int head[55],q[55],dis[55];
int next[5005],key[5005],list[5005];
inline int read()
{
    int a=0,f=1; char c=getchar();
    while (c<'0'||c>'9') {if (c=='-') f=-1; c=getchar();}
    while (c>='0'&&c<='9') {a=a*10+c-'0'; c=getchar();}
    return a*f;
}
inline void insert(int x,int y,int z)
{
    next[++cnt]=head[x];
    head[x]=cnt;
    list[cnt]=y;
    key[cnt]=z;
}
inline void build()
{
    memset(head,0,sizeof(head)); cnt=1;
    for (int i=1;i<=n;i++)
        for (int j=1;j<=n;j++)
            if (a[i][j]==1) insert(i,j,2),insert(j,i,0);
            else if (a[i][j]==2) insert(i,j,inf),insert(j,i,0);
}
inline bool BFS()
{
    memset(dis,-1,sizeof(dis));
    dis[0]=1; q[1]=0;
    int t=0,w=1,x;
    while (t!=w)
    {
        x=q[++t];
        for (int i=head[x];i;i=next[i])
            if (key[i]&&dis[list[i]]==-1)
                dis[list[i]]=dis[x]+1,q[++w]=list[i];
    }
    return dis[T]!=-1;
}
int find(int x,int flow)
{
    if (x==T) return flow;
    int w,used=0;
    for (int i=head[x];i;i=next[i])
        if (key[i]&&dis[list[i]]==dis[x]+1)
        {
            w=find(list[i],min(key[i],flow-used));
            key[i]-=w; key[i^1]+=w; used+=w;
            if (used==flow) return flow;
        }
    if (!used) dis[x]=-1;
    return used;
}
inline void dinic()
{
    ans=0;
    while (BFS()) ans+=find(0,inf);
}
int main()
{
    while (scanf("%d",&n)!=EOF)
    {
        memset(a,0,sizeof(a)); T=n+1; 
        int a1,a2,an,b1,b2,bn,flag=1;
        char s[55];
        a1=read()+1; a2=read()+1; an=read();
        b1=read()+1; b2=read()+1; bn=read();
        for (int i=1;i<=n;i++)
        {
            scanf("%s",s+1);
            for (int j=1;j<=n;j++)
                if (s[j]=='O') a[i][j]=1;
                else if (s[j]=='N') a[i][j]=2;
        }
        build();
        insert(0,a1,an*2); insert(a1,0,0);
        insert(0,b1,bn*2); insert(b1,0,0);
        insert(a2,T,inf); insert(T,a2,0);
        insert(b2,T,inf); insert(T,b2,0);
        dinic();
        if (ans<(an+bn)*2) flag=0;
        if (flag)
        {
            build();
            insert(0,a1,an*2); insert(a1,0,0);
            insert(0,b2,bn*2); insert(b2,0,0);
            insert(a2,T,inf); insert(T,a2,0);
            insert(b1,T,inf); insert(T,b1,0);
            dinic();
            if (ans<(an+bn)*2) flag=0;
        }
        flag?puts("Yes"):puts("No");
    }
    return 0;
}
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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