ACM/ICPC 之 最小割转网络流(POJ3469)

本文详细介绍了一种将最小割问题转化为网络流问题的解决方法,通过使用邻接表和Dinic算法,实现了一个高效的最小割求解程序。文章提供了完整的代码实现,包括节点和边的定义、增广路径搜索、最大流计算等关键步骤。

  重点:构图

 

//最小割转网络流
//邻接表+Dinic
//Time:5797Ms   Memory:6192K
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<queue>
using namespace std;
#define MAXN 20005
#define MAXM 500005
#define INF 0x3f3f3f3f
struct Edge{
    int v, w, next;
    Edge(){}
    Edge(int vv, int ww, int nn):v(vv), w(ww), next(nn){}
}e[MAXM];
int n,m;
int s,t;
int h[MAXN], le;
int d[MAXN];
void add(int u, int v, int w)
{
    e[le] = Edge(v, w, h[u]);   h[u] = le++;
}
bool bfs()
{
    memset(d, -1, sizeof(d));
    queue<int> q;
    q.push(s);  d[s] = 0;
    while(!q.empty()){
        int cur = q.front();
        q.pop();
        for(int i = h[cur]; i != -1; i = e[i].next)
        {
            int v = e[i].v;
            if(d[v] == -1 && e[i].w)
            {
                d[v] = d[cur] + 1;
                if(v == t) return true;
                q.push(v);
            }
        }
    }
    return false;
}
int dfs(int x, int sum)
{
    if(x == t || sum == 0) return sum;
    int src = sum;
    for(int i = h[x]; i != -1; i = e[i].next)
    {
        int v = e[i].v;
        if(d[v] == d[x] + 1 && e[i].w){
            int tmp = dfs(v, min(e[i].w, sum));
            e[i].w -= tmp;
            e[i^1].w += tmp;
            sum -= tmp;
        }
    }
    return src - sum;
}
int Dinic()
{
    int maxFlow = 0;
    while(bfs())
        maxFlow += dfs(s, INF);
    return maxFlow;
}
int main()
{
    //freopen("in.txt", "r", stdin);
    memset(h,-1,sizeof(h));
    scanf("%d%d", &n,&m);
    s = 0;  t = n+1;
    for(int i = 1; i <= n; i++)
    {
        int a,b;
        scanf("%d%d", &a,&b);
        add(s, i, a);   add(i, s, 0);
        add(i, t, b);   add(t, i, 0);
    }
    for(int i = 1; i <= m; i++)
    {
        int u, v, w;
        scanf("%d%d%d", &u, &v, &w);
        add(u, v, w);   add(v, u, w);
    }
    printf("%d\n", Dinic());
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Inkblots/p/5715856.html

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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