草地排水 (码一下自己的网络流板子)

本文介绍了一个基于最大流算法的实现案例,使用C++语言详细展示了如何构建网络流图,并通过bfs和dfs来寻找增广路径,最终求解出最大流的值。

此处应有题目链接

但是非常遗憾的是这次并没有


代码

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<vector>
#include<queue>
#include<cstring>
 
#define ll long long
#define inf 10000001
 
using namespace std;
 
struct node{
    int to,num;
}edge[440];
 
int n,m;
vector<int>v[220];
int edgenum=0;
int d[220];
 
void link(int x,int y,int z){
    node t;
    t.to=y;
    t.num=z;
    edge[edgenum]=t;
    v[x].push_back(edgenum);
    edgenum++;
    t.to=x;
    t.num=0;
    edge[edgenum]=t;
    v[y].push_back(edgenum);
    edgenum++;
} 
 
bool bfs(){
    memset(d,0,sizeof(d));
    d[1]=1;
    queue<int>q;
    q.push(1);
    while(!q.empty()){
        int t=q.front();
        q.pop();
        if(t==n)continue;
        for(int i=0; i<v[t].size(); i++){
            int x=v[t][i];
            int to=edge[x].to;
            int num=edge[x].num;
            if(num==0 || d[to]!=0)continue;
            d[to]=d[t]+1;
            q.push(to);
        }
    }
    if(d[n]!=0)return true;
    return false;
}
 
ll dfs(int x,int y){
    if(x==n || y==0)return y;
    ll sum=0;
    for(int i=0; i<v[x].size(); i++){
        int j=v[x][i];
        int to=edge[j].to;
        int num=edge[j].num;
        if(num){
            if(d[to]!=d[x]+1)continue;
            ll k=dfs(to,min(num,y));
            y-=k;
            sum+=k;
            edge[j].num-=k;
            edge[j^1].num+=k;
            if(y==0)break;
        }
    }
    if(sum==0)d[x]=0;
    return sum;
}
 
long long ans=0;
 
int main(){
    scanf("%d%d",&m,&n);
    for(int i=0; i<m; i++){
        int x,y,z;
        scanf("%d%d%d",&x,&y,&z);
        link(x,y,z);
    }
    while(bfs())ans+=dfs(1,inf);
    printf("%lld\n",ans);
     
    return 0;
}


内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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