最小割(最大流)

传送门

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define inf 0x3f3f3f3f
const int maxn=205;
int n,m,g[maxn][maxn],pre[maxn],flow[maxn];
bool bfs(int s,int t,int v){
	memset(pre,-1,sizeof pre);
	memset(flow,inf,sizeof flow);
	queue<int> q;
	q.push(s);
	pre[s]=0;
	while(!q.empty()){
		int now=q.front();
		if(now==t) break;
		for(int i=1;i<=v;i++)
			if(pre[i]==-1&&g[now][i]>0){
				pre[i]=now;
				flow[i]=min(flow[now],g[now][i]);
				q.push(i);
			}
		q.pop();
	}
	return pre[t]!=-1;
}
void update(int s,int t){
	for(int fa,now=t;now!=s;now=fa){
		fa=pre[now];
		g[fa][now]-=flow[t];
		g[now][fa]+=flow[t];
	}
}
int main()
{
	int t,u,v,c,maxf;
	scanf("%d",&t);
	while(t--){
		memset(g,0,sizeof(g));
		maxf=0;
		scanf("%d%d",&n,&m);
		for(int i=1;i<=m;i++){
			scanf("%d%d%d",&u,&v,&c);
			g[u][v]+=c;
		} 
		while(bfs(1,n,n)){
			maxf+=flow[n];
			update(1,n);
		}
		printf("%d\n",maxf);
	}
	return 0;
}
通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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