HownoneHe的博客

最大流算法的核心问题就是找增广路径（augment path）。匈牙利算法也不例外，它的基本模式就是：初始时最大匹配为空while 找得到增广路径 do 把增广路径加入到最大匹配中去可见和最大流算法是一样的。但是这里的增广路径就有它一定的特殊性，下面我来分析一下。 （注：匈牙利算法虽然根本上是最大流算法，但是它不需要建网络模型，所以图中不再需要源点和汇点，仅仅是一个二分图。每条边也不需

Description The Solution首先明确树的概念：我们可以理解成，有n−1 条边的无向连通图“有 n−1 条边”提示我们最终图里有 n−2条边，所以你需要删一个度数为 m−(n−2)的结点。因为删掉这个点后剩下的图仍然连通，所以这个点不能是割点。用 Tarjan 算法求割点，然后输出所有不是割点且度数满足条件的结点就行了。Code#include <cstdio>#include

这是一篇关于Tarjan的算法讲解，个人觉得不错，来展示一下分享。。。由于不知怎么转载。。（别打脸，蒟蒻一枚），于是自己重新整理后再发表 ——前言说到以Tarjan命名的算法，我们经常提到的有3个，其中就包括本文所介绍的求强连通分量的Tarjan算法。

Description “这一切都是命运石之门的选择。” 试图研制时间机器的机关SERN截获了中二科学家伦太郎发往过去的一条短信，并由此得知了伦太郎制作出了电话微波炉（仮）。 为了掌握时间机器的技术，SERN总部必须尽快将这个消息通过地下秘密通讯网络，传达到所有分部。 SERN共有N个部门（总部编号为0），通讯网络有M条单向通讯线路，每条线路有一个固定的通讯花费Ci。 为了保密，消息的传递

题意给定一个图，要我们从1号点出发，经过一系列点后重新回到1点，求出最短距离是多少，限制是每条边只能通过一次。分析对于这种求最短路径的题，我们一开始当然是想到SPFA，DIJ等一些列的求最短路算法了啦。但是怎么处理那些限制条件呢，能解决这个问题，就可以切了这题了。首先，我们可以先把原图构建出来，跑一遍SPFA求出每个点到1的最短距离dis[i]，并设Pre[

Description给定一个 n 个点 m 条边的无向图，进行多次询问，每次询问点 a 是否能经过恰好 c 条边到达点 b（当然，可以对于一条边可以来回经过多次） 。Input第一行三个数 n，m，q，其中 q 表示询问数。 接下来 q 行，每行三个数 a，b，c。Output对于每次询问，如果存在一种走法，输出 TAK，否则输出 NIESample Input8 7 4 1 2 2 3