图的最大流-通用推送标签方法

MethodInvoker和Invoker using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading; using System.Windows 阅读详情

发布一个k8s部署视频:https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/26967

课程内容:各种k8s部署方式。包括minikube部署,kubeadm部署,kubeasz部署,rancher部署,k3s部署。包括开发测试环境部署k8s,和生产环境部署k8s。

腾讯课堂连接地址https://ke.qq.com/course/478827?taid=4373109931462251&tuin=ba64518

第二个视频发布  https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/27109

腾讯课堂连接地址https://ke.qq.com/course/484107?tuin=ba64518

介绍主要的k8s资源的使用配置和命令。包括configmap,pod,service,replicaset,namespace,deployment,daemonset,ingress,pv,pvc,sc,role,rolebinding,clusterrole,clusterrolebinding,secret,serviceaccount,statefulset,job,cronjob,podDisruptionbudget,podSecurityPolicy,networkPolicy,resourceQuota,limitrange,endpoint,event,conponentstatus,node,apiservice,controllerRevision等。

第三个视频发布:https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/27574

详细介绍helm命令,学习helm chart语法,编写helm chart。深入分析各项目源码,学习编写helm插件
————————————————------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

 

package com.data.struct;


public class GenericPushRelabel {
	private Node[][]graphic;
	private Node s;
	private Node t;
	public GenericPushRelabel(){
		graphic=new Node[6][6];
		Node node0=new Node();
		node0.start=0;
		node0.end=0;
		graphic[0][0]=node0;
		Node node1=new Node();
		node1.start=1;
		node1.end=1;
		graphic[1][1]=node1;
		Node node2=new Node();
		node2.start=2;
		node2.end=2;
		graphic[2][2]=node2;
		Node node3=new Node();
		node3.start=3;
		node3.end=3;
		graphic[3][3]=node3;
		Node node4=new Node();
		node4.start=4;
		node4.end=4;
		graphic[4][4]=node4;
		Node node5=new Node();
		node5.start=5;
		node5.end=5;
		graphic[5][5]=node5;
		Node node01=new Node();
		node01.c=16;
		node01.start=0;
		node01.end=1;
		graphic[0][1]=node01;
		Node node10=new Node();
		node10.start=1;
		node10.end=0;
		node10.reverse=true;
		graphic[1][0]=node10;
		Node node02=new Node();
		node02.c=13;
		node02.start=0;
		node02.end=2;
		graphic[0][2]=node02;
		Node node20=new Node();
		node20.start=2;
		node20.end=0;
		node20.reverse=true;
		graphic[2][0]=node20;
		Node node13=new Node();
		node13.c=12;
		node13.start=1;
		node13.end=3;
		graphic[1][3]=node13;
		Node node31=new Node();
		node31.start=3;
		node31.end=1;
		node31.reverse=true;
		graphic[3][1]=node31;
		Node node21=new Node();
		node21.c=4;
		node21.start=2;
		node21.end=1;
		graphic[2][1]=node21;
		Node node12=new Node();
		node12.start=1;
		node12.end=2;
		node12.reverse=true;
		graphic[1][2]=node12;
		Node node24=new Node();
		node24.start=2;
		node24.end=4;
		node24.c=14;
		graphic[2][4]=node24;
		Node node42=new Node();
		node42.start=4;
		node42.end=2;
		node42.reverse=true;
		graphic[4][2]=node42;
		Node node32=new Node();
		node32.c=9;
		node32.start=3;
		node32.end=2;
		graphic[3][2]=node32;
		Node node23=new Node();
		node23.start=2;
		node23.end=3;
		node23.reverse=true;
		graphic[2][3]=node23;
		Node node35=new Node();
		node35.c=20;
		node35.start=3;
		node35.end=5;
		graphic[3][5]=node35;
		Node node53=new Node();
		node53.start=5;
		node53.end=3;
		node53.reverse=true;
		graphic[5][3]=node53;
		Node node43=new Node();
		node43.c=7;
		node43.start=4;
		node43.end=3;
		graphic[4][3]=node43;
		Node node34=new Node();
		node34.start=3;
		node34.end=4;
		node34.reverse=true;
		graphic[3][4]=node34;
		Node node45=new Node();
		node45.c=4;
		node45.start=4;
		node45.end=5;
		graphic[4][5]=node45;
		Node node54=new Node();
		node54.start=5;
		node54.end=4;
		node54.reverse=true;
		graphic[5][4]=node54;
		
		s=graphic[0][0];
		t=graphic[5][5];
	}
	
	public void genericPushRelabel(){
		initializePreflow();
		int i=1;
		while(true){
			boolean result=isRelabel();
			if(!result){
				break;
			}
			
		}
	}
	
	public boolean isPush(){
		boolean result=false;
		for(int i=1;i<graphic.length;i++){
			for(int j=1;j<graphic.length;j++){
				if(i!=j){
					if(graphic[i][i].h==graphic[j][j].h+1&&graphic[i][i].e>0&&graphic[i][j]!=null&&(graphic[i][j].c-graphic[i][j].f)>0){
						if(push(graphic[i][i],graphic[j][j])){
							result=true;
						}
					}
				}
			}
		}
		return result;
	}
	
	public boolean push(Node u,Node v){
		Node uv=graphic[u.start][v.start];
		int delta=Math.min(u.e, uv.c-uv.f);
		if(!uv.reverse){
			uv.f=uv.f+delta;
		}else{
			uv.f=uv.f-delta;
		}
		System.out.println("["+uv.start+","+uv.end+"]:"+delta);
		u.e=u.e-delta;
		v.e=v.e+delta;
		if(delta!=0){
			return true;
		}else{
			return false;
		}
		
	}
	
	public boolean isRelabel(){
		boolean result=false;
		for(int i=1;i<graphic.length;i++){
			for(int j=1;j<graphic.length;j++){
				if(i!=j){
					if(graphic[i][i].e>0&&graphic[i][i].h<=graphic[j][j].h&&graphic[i][j]!=null){
						boolean b=relabel(graphic[i][i]);
						if(b){
							result=b;
						}
					}
				}
			}
		}
		return result;
	}
	public boolean relabel(Node u){
		int h=Integer.MAX_VALUE;
		for(int i=0;i<graphic.length;i++){
			if(u.start!=i&&graphic[u.start][i]!=null){
				if(graphic[u.start][i].c-graphic[u.start][i].f>0){
					h=Math.min(h, graphic[i][i].h);
				}
			}
		}
		if(h==Integer.MAX_VALUE){
			return true;
		}
		if(u.h==1+h){
			return false;
		}
		u.h=1+h;
		printH();
		while(isPush()){
			printF();
			printE();
		}
		return true;
	}
	public void initializePreflow(){
		s.h=graphic.length;
		for(int i=0;i<graphic.length;i++){
			if(i!=s.start&&graphic[s.start][i]!=null){
				graphic[s.start][i].f=graphic[s.start][i].c;
				graphic[i][i].e=graphic[s.start][i].c;
				s.e=s.e-graphic[s.start][i].c;
			}
		}
	}
	public void printE(){
		System.out.println("E:");
		for(int i=0;i<graphic.length;i++){
			for(int j=0;j<graphic.length;j++){
				if(graphic[i][j]!=null){
					System.out.print(graphic[i][j].e+" ");
				}else{
					System.out.print("  ");
				}
			}
			System.out.println();
		}
	}
	public void printF(){
		System.out.println("F:");
		for(int i=0;i<graphic.length;i++){
			for(int j=0;j<graphic.length;j++){
				if(graphic[i][j]!=null){
					System.out.print(graphic[i][j].f+" ");
				}else{
					System.out.print("  ");
				}
			}
			System.out.println();
		}
	}
	public void printH(){
		System.out.println("H:");
		for(int i=0;i<graphic.length;i++){
			for(int j=0;j<graphic.length;j++){
				if(graphic[i][j]!=null){
					System.out.print(graphic[i][j].h+" ");
				}else{
					System.out.print("  ");
				}
			}
			System.out.println();
		}
	}
	public void printResult(){
		int result=0;
		for(int i=0;i<graphic.length;i++){
			if(graphic[t.start][i]!=null){
				result+=graphic[i][t.start].f;
			}
		}
		System.out.println("max flow:"+result);
	}
	public void print(){
		for(int i=0;i<graphic.length;i++){
			for(int j=0;j<graphic.length;j++){
				if(graphic[i][j]!=null){
					System.out.print(graphic[i][j].c+" ");
				}else{
					System.out.print("  ");
				}
			}
			System.out.println();
		}
	}
	private class Node{
		private int c;
		private int f;
		private int start;
		private int end;
		private boolean reverse;
		private int e;
		private int h;
	}
	public static void main(String[] args) {
		GenericPushRelabel g=new GenericPushRelabel();
		g.print();
		g.genericPushRelabel();
		g.printResult();

	}

}

 

《算法导论》笔记(18) 最大流 含部分习题 流网络,容量值,源结点,汇点,容量限制,流量守恒。反平行,超级源结点,超级汇点。 Ford-Fulkerson方法。残存网络,增广路径,最小切割定理。f是最大流,残存网络不包含增广路径,|f|等于最小切割容量三者等价。 基本的Ford-Fulkerson算法。Edmonds-Karp算法。为了算法的收敛性。残存网络中用广度优先寻找增广路径。证明运行时间为O(V*E^2):对特定一条边,其成为关 阅读详情

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【经典算法】推送重贴标签算法原理及其Python实现

文章摘要 推送重贴标签(Push-Relabel)算法是一种高效求解网络最大流问题的方法,其核心思想通过预流(允许节点超额流)和高度函数引导流量分配。算法分为推送(Push)和重贴标签(Relabel)操作:推送将超额流沿高度差方向转移,重贴标签调整节点高度以突破局部瓶颈。初始化阶段从源点满容量推送流量至相邻节点,随后迭代处理溢出节点直至收敛。理论分析表明,算法时间复杂度为O(|V|²|E|),空间复杂度为O(|V|+|E|)。实际应用涵盖通信网络带宽优化、物流路径规划及电力调度等领域。

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这是老版的QQ表情,不过全是动态的的,Windows照片查看器是不会动的,可以右击用浏览器打开查看,再说一遍是老版的,只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

《算法导论》第 26 章 - 最大流

本文系统介绍了网络流理论中的最大流算法。首先阐述了流网络的基本概念、性质及残量网络原理,接着详细讲解了Ford-Fulkerson方法及其Edmonds-Karp实现(使用BFS寻找增广路径)。随后介绍了将二分图匹配转化为最大流问题的解法,并深入解析了推送重贴标签算法及其优化版本——前置重贴标签算法。每种算法均配有完整的C++实现代码、流程图和复杂度分析,其中Edmonds-Karp算法时间复杂度为O(VE²),推送重贴标签算法为O(V²E)。文章还包含了应用示例、思考题及算法发展历史注记,为读者提供了从理

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【经典算法】前置重贴标签算法原理及其Python实现

本文系统介绍了解决最大流问题的前置重贴标签算法。首先阐述了流网络的基本概念,深入分析了预流、超额流和高度函数等核心原理,详细讲解了推送和重贴标签操作机制。接着提供了Python实现步骤,包括数据结构设计、核心函数实现及完整代码示例。通过物流运输网络案例验证了算法的正确性和实用性。最后从时间复杂度(O(V³))和空间复杂度(O(V+E))角度进行了性能分析,并提出了数据结构优化和算法改进等提升建议。该算法在交通规划、通信网络等领域具有广泛应用前景,特别是在大数据和复杂网络分析方面展现出巨大潜力。

大雨淅淅的博客 823

图的最大流-前置推送标签方法

package com.data.struct; public class RelabelToFront { private Node[][]graphic; private Node s; private Node t; public RelabelToFront(){ graphic=new Node[6][6]; Node node0=new Node(); nod

mark's technic world 1024

算法学习笔记 网络流之最大流算法

文章目录26.1 流网络1. 流网络和流2. 流的一个例子3. 使用反平行边来建模问题4. 具有多个源点和多个汇点的网络26.2 *Ford-Fulkerson* 方法1. 残存网络2. 增广路径3. 基本的 *Ford-Fulkerson* 算法 我们可通过模型化道路交通图为一个有向图、找到从一个城市到另一个城市之间的最短路径,我们也可以将一个有向图看作是一个流网络 flow network 、并使用它来回答关于物料流动方面的问题。设想一种物料从产生它的源结点、经过一个系统、流向消耗该物料的汇点这样一个过

memcpy0的博客 2763
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