网络流做题注意点

最新推荐文章于 2021-03-24 11:35:58 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/lighten-up-belief/p/11372921.html

　　设定的最大边数和点数一定要保证足够大，否则会TLE而不是RE。

转载于:https://www.cnblogs.com/lighten-up-belief/p/11372921.html

albert6489
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蓝桥杯 ALGO-168 VIP试题 Crossing the Desert（试题解析）
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试题 算法训练 Crossing the Desert 提交此题评测记录 资源限制 时间限制：1.0s 内存限制：256.0MB 问题描述 　　在这个问题中，你需要计算出你为了徒步穿越沙漠而需要购买的食物量。 　　在你的出发地你可以在商店里购买食物而且你可以收集到无限的免费的水。沙漠中间可能存在一些绿洲。在每个绿洲你同样可以收集无限的水和储存食物，但是你没法再绿洲购买新的食物，同样的你在出发地也可以储存食物。你会得到起点、所有绿洲和终点的二维坐标，这些地方都可以视为平面直角坐标系上的...
高频网络协议与编程IO相关面试基本问题和知识点整理
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网络流最大流算法 网络流是图论里面最难，也只最有有魅力的分支，事实上图论中很多问题都可以转化为求解最大流的问题，比如说求解最小割的问题，使用网络流算法会使得求解最小割的时间复杂度降低很多，并且网络流算法还具有很大的普适性。 这里我就不多介绍网络流是什么了，相信关于网络流的具体模型，定义有很多科普文章进行了详细的介绍，这里只是给出两种具体的实现算法，以及思想原理。 Edmonds-Krap算法   该算法是一种在网络流残余图上寻找增光路的算法，寻找增广路的过程其实就是DFS或者BFS从源点搜索图都可以，但是关
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题意： n家店，m个供应商，k件商品 n*k 矩阵 第i行表示第i家点对物品的需求 m*k矩阵 第i行表示第i家供应商物品存货 下面有k个矩阵 第k1个矩阵 大小为n*m，表示对于第k1件物品在运输中的消耗   题目保证存货能够供应需求 问：让所有店满足需求时，最小运输消耗 思路： 费用流裸题
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### 数据流图解题技巧 #### 补充缺失的数据流及其起点和终点 在解决数据流相关问题时，确保父图子图之间的平衡至关重要。这意味着顶层图中的每一个输入和输出应当与下一层的具体实现相匹配[^1]。当遇到“根据…”这样的描述时，意味着需要有相应的输入数据流存在。 对于加工部分，这些操作不仅涉及已有输入还产生新的输出数据流。为了保持数据守恒，需依据具体情况逐一确认每条路径上的流量是否合理并完整。值得注意的是，任何一条有效数据流的起始点或结束位置至少应该关联到某个具体的加工过程上；同时建议统一采用编号或是文字形式来表示各节点名称而不混合使用两种方式。 #### 确定合适的加工名称 针对特定场景下的活动命名，可以通过识别句子内的动作对象组合来进行定义——即寻找“动词+名词”的模式，并评估其能否适合作为有效的转换步骤[^2]。一旦确定了合理的加工项，则可以进一步明确与其相连入/出的信息流向以及它们在整个流程里扮演的角色。 #### 绘制清晰易懂的数据流图 绘制过程中遵循一定的方法论有助于提高图表的质量： - **理解业务逻辑**：深入研究给定背景信息以便准确捕捉核心功能需求； - **构建层次结构**：从宏观视角出发逐步细化至细节层面，形成多级视图体系； - **标注重要组件**：标记所有必要的实体（如人员、部门）、存储单元（像数据库表格）及其他交互接口； - **验证连贯性和一致性**：检查整个网络是否存在未连接端口或者重复表述之处，保证整体架构既紧凑又全面覆盖所需表达的内容[^3]。 ```python def draw_data_flow_diagram(description): """ 基于描述自动生成简化版DFD草稿 参数: description (str): 对系统的简短介绍 返回: str: 描述性的伪代码片段展示基本框架布局 """ entities = ["客户", "管理员"] # 示例实体列表 storages = ["订单文件", "用户档案"] # 示例存储资源 processes = [] # 待填充的实际处理环节 for sentence in description.split('.'): if '生成' in sentence or '创建' in sentence: process_name = extract_process(sentence) processes.append(process_name) dfd_sketch = f""" 实体: {', '.join(entities)} 存储: {', '.join(storages)} 加工: {' -> '.join(processes)}""" return dfd_sketch def extract_process(text): """辅助函数用于提取可能成为加工的名字""" words = text.strip().split() verbs_nouns_pairs = [(words[i], words[i + 1]) for i in range(len(words)-1) if is_verb(words[i])] likely_processes = [''.join(pair) for pair in verbs_nouns_pairs] return ', '.join(likely_processes) def is_verb(word): """简单判断单词是不是动词的方法""" common_verbs = {"生成": True, "创建": True} return word in common_verbs ```
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