vijos1094(差分约束系统)

计算图(computational graph)角度看BP(back propagation)算法 从计算图(computational graph)角度看BP(back propagation)算法,这也是目前各大深度学习框架中用到的,Tensorflow, Theano, CNTK等。参考【1】一、通用形式1. 什么是计算图结构 从下图中我们可以清楚地看到 (1)可以将计算图看作是一种用来描述function的语言,图中的节点node代表function的输入(可以是常数、向量、张量等), 阅读详情

描述

给出一有向图,图中每条边都被标上了关系运算符‘<’,‘>’,‘=’。现在要给图中每个顶点标上一个大于等于0,小于等于k的某个整数使所有边上的符号得到满足。若存在这样的k,则求最小的k,若任何k都无法满足则输出NO。

例如下表中最小的k为2。

结点1>结点2
结点2>结点3
结点2>结点4
结点3=结点4

如果存在这样的k,输出最小的k值;否则输出‘NO’。

格式

输入格式

共二行,第一行有二个空格隔开的整数n和m。n表示G的结点个数,m表示G的边数,其中1<=n<=1000, 0<=m<=10000。全部结点用1到n标出,图中任何二点之间最多只有一条边,且不存在自环。

第二行共有3m个用空格隔开的整数,第3i-2和第3i-1(1<=i<=m)个数表示第i条边的顶点。第3i个数表示第i条边上的符号,其值用集合{-1,0,1}中的数表示:-1表示‘<’, 0 表示‘=’, 1表示‘>’。

输出格式

仅一行,如无解则输出‘NO’;否则输出最小的k的值。

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<queue>
using namespace std;
const int maxn = 1000+10;
int n,m;
struct node
{
    int to;
    int next;
    int w;
    node(){}
    node(int a,int b,int c):to(a),next(b),w(c){}
}edge[10000*5+10];
int head[maxn],de[maxn],dist[maxn],cnt[maxn],vis[maxn];
int tot=0;
void add_edge(int u,int v,int w)
{
    edge[tot] = node(v,head[u],w);
    head[u] = tot++;
}
void spfa()
{
    memset(dist,-0x3f3f3f3f,sizeof(dist));
    queue<int>q; q.push(0); dist[0] = 0;
    vis[0] = 1;  int flag(1);
    while(!q.empty())
    {
        int u = q.front(); q.pop(); cnt[u]++; vis[u] = 0;
        if(cnt[u]>n-1){ flag = 0; break; }
        for(int i=head[u];i!=-1;i=edge[i].next)
        {
            int v = edge[i].to;
            if(dist[v]<dist[u] + edge[i].w)
            {
                dist[v] = dist[u] + edge[i].w;
                if(!vis[v]) { vis[v] = 1; q.push(v); }
            }
        }
    }
    if(!flag) puts("NO");
    else{
        int ans = 0;
        for(int i=1;i<=n;i++) ans = max(ans,dist[i]);
        printf("%d\n",ans);
    }
}
int main()
{
    int u,v,w;
    memset(head,-1,sizeof(head));
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for(int i=0;i<m;i++)
    {
        scanf("%d%d%d",&u,&v,&w);
        if(w==0) add_edge(u,v,0),add_edge(v,u,0);
        else if(w==1) add_edge(u,v,1);
        else add_edge(v,u,1);
    }
    for(int i=1;i<=n;i++) add_edge(0,i,0);
    spfa();
    return 0;
}


从零实现深度学习框架——常见运算的计算图 本文介绍常见运算的计算图。计算图直观地表示了计算过程。通过观察反向传播的梯度流动,可以帮助我们理解反向传播的推导过程。 阅读详情

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