网络流题目合集

最新推荐文章于 2023-11-26 01:23:35 发布
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#网络流 #HDU #codeforces

这篇博客汇总了各类网络流题目，按照难度分为‘狠活’、‘好活’和‘就这’三个部分，包括HDU、HNOI、ZJOI等竞赛中的经典题目，涉及区间k重覆盖、图的构建、优先级边等多种问题，适合网络流算法爱好者挑战。

由于是条懒狗，所以懒得写题解，就把题目简单的按照难度分个类挂这里了

狠活

HDU 2883 kebab还是区间k重覆盖的变形，然而沒想到（HDU 3572 Task Schedule这题一样）
HDU 2485 Destroying the bus stations 反正我没想到
[HNOI2013]切糕 想麻烦了，第二个限制想不到
happiness经典
[国家集训队]圈地计划 经典延续
#6045. 「雅礼集训 2017 Day8」价绝世好活
Tachibana Kanade And Dream City以前写的，似乎也是好活
[ZJOI2011]营救皮卡丘以前写的，似乎也是好活

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【小峰の题单】网络流经典题目
m0_49959202的博客
03-30 555
文章目录【小峰の题单】网络流经典题目1.最大流/最小割/二分图匹配P2756 飞行员配对方案问题「伪模板」主席树最小路径覆盖问题教辅的组成[ZJOI2009]狼和羊的故事[SCOI2007]蜥蜴方格取数问题[ICPC-Beijing 2006]狼抓兔子最长不下降子序列问题[国家集训队]happiness文理分科[清华集训2012]最小生成树[SHOI2007]善意的投票 / [JLOI2010]冠军调查[国家集训队]部落战争[TJOI2013]攻击装置[SHOI2010]最小生成树2.费用流负载平衡问题餐
算法整理 & 复习：网络流 24 题
大家好~我是SP_FA~
03-25 1241
文章目录一、最大流 & 最小割问题1. 模板1.1 Ford-Fulkerson1.2 Edmond-Karp1.3 Dinic2. 题目(1) P2756 飞行员配对方案问题二、最小费用最大流问题1. 模板 一、最大流 & 最小割问题 1. 模板 P3376 【模板】网络最大流 1.1 Ford-Fulkerson 由于这个算法复杂度玄学，所以会 T 掉两个点。 #include <stdio.h> #include <string.h> #inclu
网络流经典第二十四题(题目+数据+标程)
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网络流经典二十四题之第二十四题----骑士共存问题 内含pdf题目， 亲测代码， data， 文字版题解
网络流题集
09-02
网络流题集，内含各种类型网络流的题目，图论的一部分
网络流题目集锦
hqd_acm的专栏
09-06 1807
红色为已经做了：最大流 POJ 1273 Drainage Ditches POJ 1274 The Perfect Stall (二分图匹配) POJ 1698 Alice's Chance POJ 1459 Power Network POJ 2112 Optimal Milking (二分) POJ 2455 Secret Milking Machine (二分) POJ 3189 Steady Cow Assignment (枚举) POJ 1637 Sightseeing tour (混合图欧拉回
基于matlab 计算机网络学习资料&题目合集&实验项目&工具使用.m
06-24
卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命...
精选资源
网络数据流逆向分析“潜逃之谜.pcap”文件
09-12
利用 WinHex、Wireshark 等工具，逆向分析“潜逃之谜.pcap”文件，根据 案件描述找到案件调查线索，理解并掌握基于 Wireshark 的网络数据流分析方法。
线性规划与网络流24题 题目-测试数据-解题报告
04-01
总的来说，这个资料包将带你深入理解线性规划和网络流的概念，通过24个题目实践操作，提升你的算法实现和问题解决能力。通过对测试数据的分析和解题报告的撰写，你可以系统地检验自己的学习成果，进一步巩固和深化对...
网络流题目详讲+题单(入门版)(持续更新中......)
eternal风度
08-16 2123
&#13; PS：如果你觉得你早已入门，可以去提高版看一看 写在前面的话(潦草) 阅读体验：https://zybuluo.com/Junlier/note/1236734 这篇博客不会讲定义，理解啊什么的，那些知识点网络上......仅仅是题目详讲 但是每一道题的题解和知识点还是会涵盖的(笔者做一道更一次) 建议使用博客右边的主题切换，换成夜间模式可能看起来更舒服(随性...
一些网络流的题目
Vampire
10-25 2076
bzoj1433假期的宿舍：裸的二分图。 bzoj1412狼和羊的故事：从源点向狼和从羊向汇点连inf的边，再从狼向羊和空格，从空格向空格和羊连1的边，跑最小割就好了。 bzoj1066蜥蜴：很容易可以想到需要拆点。将a拆成a1和a2，从源点向a1(开始时有蜥蜴的各子)连1的边，再从a1向a2连a的高度的边，从a2向b1(a2与b1的距离小于等于d)连a的高度的边，再从a2向汇点连高度的边，跑最
网络流习题整理
Harris-H的博客
07-14 705
网络流习题整理 1.最大流(无费用只需要让流量最大) 因为之前写过两个例题就直接放链接了。 Dinic实现的最大流 时间复杂度:O(n2m)O(n^2m)O(n2m) EK实现的最大流 时间复杂度：O(nm2)O(nm^2)O(nm2) 2.最小费用最大流. P3381 【模板】最小费用最大流 模板题，用EKEKEK的bfsbfsbfs改为跑spfaspfaspfa，时间复杂度：O(nmf)O(nmf)O(nmf)，fff为最大流量。 具体看代码。 #include<bits/stdc++.h>
网络流经典例题
HHSSASS的博客
11-26 421
网络流经典例题
网络流n题
weixin_30512089的博客
12-27 202
近日好不容易在自救之路写完暑训遗留下来的网络流8题，在此回顾一下。 Going HomePOJ - 2195 题意：m要去H，一个H只能容纳一个m，一步一块钱，问最小花费。 思路：最小费用最大流的板子题。有博客用了Dijkstra，不过在我看来，存在负权边的图是不能使用Dijkstra的，所以虽然我曾立誓再也不写SPFA，现在也不得不屈服了。 1 #include<i...
网络流模板 网络流题型大荟萃
snowy_smile的博客
01-21 1215
以HDU4560为例，整理了很多网络流的题目—— #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include using namespace std; void fre() { freopen("c://test//inpu
网络流例题
苦鬼·。
03-16 473
【HDU】 3572 Task Schedule(基础)    [最大流]任务分配,判断满流 3338 Kakuro Extension(较难，好题)    [最大流][数和]神奇最大流行进列出 2883 kebab(中等)    [最大流]判断满流 3605 Escape(中等，好题)    [最大流](可用多重匹配) 4183 Pahom on Water(基础)    [最大流]
Codeforces434D 网络流
weixin_33755554的博客
01-04 191
思路： 题意：有n<=50个点，每个点有xi有[li, ri]种取值，-100 <= li <= ri <= 100,并且给定m<=100条边，每条边为u，v,d表示xu<=xv+d。 每个点value fi(x) = ai*x^2 + bi*x + ci。现在求一种合法的方案，使得权值和最大。 思路：先不考虑的xu<=...
网络流媒体实践报告题目
最新发布
06-03
<think>好的，我需要帮用户寻找关于网络流媒体实践报告的题目或主题建议。用户之前已经给出了一些示例题目，现在需要结合站内引用中的信息来扩展建议。首先，查看用户提供的引用内容。引用[1]提到DeepSeek在内容创作和数据分析方面的支持，可以联想到结合AI生成内容或优化推荐系统的主题。引用[2]和[3]是关于Python爬虫和景点推荐系统的，虽然主要针对旅游数据，但可以迁移到流媒体推荐或数据分析方面。结合用户之前的示例题目，可能需要将AI驱动的内容推荐、数据可视化分析等元素融入流媒体报告中。例如，使用机器学习优化推荐系统，或者分析用户观看数据来提升体验。此外，用户之前的问题涉及QoS、QoE评估，可以结合数据可视化来展示这些指标。需要确保生成的题目既涵盖流媒体技术（如协议、传输优化），又包含数据分析和AI应用，符合引用中的信息。同时，注意数学公式的正确LaTeX格式，但当前思考中不需要处理数学表达式，主要在最终回答时应用。最后，生成相关问题时要围绕题目中的技术点，如评估方法、协议选择、优化策略等。</think>### 网络流媒体实践报告主题建议 结合站内引用内容与流媒体技术特征，推荐以下融合数据分析和智能优化的实践方向： #### 1. **基于用户行为分析的流媒体QoE优化系统** - **目标**: 结合引用[2][3]的数据可视化方法，建立用户观看行为特征提取模型，设计QoE量化指标$Q_{exp}=α\cdot \log(1+BTR)+β\cdot (1-RBD)$ $(BTR: 缓冲时间比, RBD: 分辨率下降率)$[^1] - **技术路径**: 1. 使用Python爬取播放日志数据（如卡顿频率、分辨率切换记录） 2. 通过Matplotlib/Seaborn实现用户行为热力图可视化[^2] 3. 构建基于随机森林的QoE预测模型 ```python # 卡顿率计算示例 def calculate_stutter(frames): dropped = sum(1 for f in frames if f['status']=='dropped') return dropped / len(frames) if len(frames)>0 else 0 ``` #### 2. **智能流媒体协议动态切换系统** - **创新点**: 结合引用[1]的传播优化思路，设计基于网络状态感知的协议切换机制 $$Protocol_{select} = \begin{cases} SRT & \text{if } RTT > 200ms \\ WebRTC & \text{if } 100ms < RTT \leq 200ms \\ RTMP & \text{otherwise} \end{cases}$$ - **验证方法**: 使用NS3模拟不同网络抖动场景下的传输效率对比 #### 3. **流媒体内容热度预测与CDN预缓存策略** - **数据基础**: 参考引用[2][3]的景点热度分析框架，构建视频内容热度时序模型 $$H_t = \lambda H_{t-1} + (1-\lambda)(V_t + 0.3S_t)$$ $(V_t: 播放量, S_t: 分享量, \lambda: 衰减因子)$ - **实践产出**: 设计边缘节点缓存替换算法，对比LRU与热度加权策略的带宽节省率[^3] --- ###
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