纠结的各种最大流算法

最新推荐文章于 2025-12-31 21:25:26 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-31 21:25:26 发布 · 435 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#算法

博主在算法学习过程中，掌握了多种算法后，仍发现有很多不会的，陷入纠结。体现了算法学习的难度和不断探索的过程。

会了一种又一种，发现不会的还有一种又一种。。纠结啊纠结。。

文件系统压缩技术：Zstd_LZ4算法实现分析
操作系统内核探秘的博客
07-16 863
在数据爆炸的今天，文件系统面临存储成本与传输效率的双重挑战。压缩技术通过减少数据体积，成为解决这一矛盾的关键工具。本文聚焦两种主流压缩算法——Zstd（Zstandard）与LZ4，前者以“高压缩率+中等速度”著称，后者以“极快速度+可用压缩率”闻名。我们将从原理到实现，剖析它们的差异与适用场景。本文先通过生活案例引入压缩概念，再分别拆解Zstd与LZ4的核心原理（含流程图与代码示例），接着对比两者的性能表现，最后给出实战指南与未来趋势分析。LZ4。
【网络流入门-最大流算法】知识点讲解
It's the Climb
04-29 3968
网络流的一些基本名词概念：弧的容量：指的是一条弧（有向边）最大承受能力。弧的流量：实际通过这条弧的流量。（流量和容量的概念一定要区分开。之后我们画的图里弧上的那个数字，指的是容量！！）网络流：所有弧上流量的集合。源点：网络指定的起始点汇点：网络指定的终止点可行流：简单的说就是一张图能够实现的网络流。（满足弧流量限制条件（小于等于弧容量）和平衡条件（源点的净流出量为总流量，汇点的净流入量为总流量））...
网络流问题：最大流及其算法
热门推荐
vonmax007的博客
03-22 6万+
一、概念引入 首先要先清楚最大流的含义，就是说从源点到经过的所有路径的最终到达汇点的所有流量和。       流网络G=(V,E)是一个有向图，其中每条边(u,v)∈E均有一个非负容量c(u,v)>=0。如果(u,v)不属于E，则假定c(u,v)=0。流网络中有两个特别的顶点：源点s和汇点t。下图展示了一个流网络的实例（其中斜线左边的数字表示实际边上的流，右边的数字表示边的最大容量
最大流-dinic算法
哇-WA 的博客
07-28 429
dinic与EK算法的比较： 1、使用了层次网络，减小了寻找增广路的代价。 2、允许一次dfs多次增广，一次dfs可以把本层级网络的所有增广路都找出来。 算法步骤：
最大流问题：最大流的Ford-Fulkerson算法
mengxiang000000
01-28 2504
这里初学，总结出一些知识点，这里于大家共享。 引入问题： 现在想将一些物资从S运到T，必须经过一些中转站。连接中转站的是一些单向公路，每条公路都有最大运载量。最多能将多少货物从S运到T？ 建图： V表示整个图中节点的集合 E表示整个图中所有边的集合 G = (V, E)表示整个图 对于每条边(u, v), 有一个容量c(u, v)表示每条公路的最大运载量 c(u, v) ≥ 0
最大流算法的选择：Dinic还是SAP？
04-24 2220
最大流是oi中经常用到的工具之一（尤其是近几年），所以任何一个OIer必然都要背诵一个 代码短、速度快、便于记忆的最大流代码。 曾经某位神牛说”poj3469我试了所有最大流算法，只有dinic过了" 于是，我便毫不犹豫地选择了dinic，不停地实践，直至滚瓜烂熟地背诵下了全部的21行代码。 int level[NMax]; int mkLevel(){ for (in
tcp inflight 守恒算法背后的哲学
TCP/IP
04-23 3万+
由于不存在真 O(1) 算法，流数量越多，侵占的 buffer 越多(但若以丢包重传交换代价，流数量越多反而所需 buffer 越小，不管怎样，buffer 排队时延还是重传时延，总有一个少不了，参见。aimd 非常优秀的原因就在于它只执行简单行为就完成收敛，这对于 “首要保证网络可用性” 足够了，但摩尔定律效应见顶后，没有了看似无限的带宽供应用浪费(19 世纪可以浪费煤，21 世纪反而要集约化开采和使用)，拥塞控制必须转入集约使用带宽，pacing，rate-based 因此大放送，背景均在于此。
算法学习---递归
2301_76539043的博客
10-20 607
第 1-2 天：练线性递归（阶乘、斐波那契、反转链表），手动模拟递归栈，建立直觉。第 3-5 天：练二叉树递归（深度、遍历、对称、路径和），套用模板 1，培养 “信任子问题” 的思维。第 6-7 天：练回溯递归（子集、组合总和、全排列），套用模板 2，掌握 “选→递归→撤销” 的逻辑。第 8-14 天：刷真题（LeetCode 简单 - 中等难度），比如：二叉树：LeetCode 104（最大深度）、101（对称二叉树）、112（路径总和）
【高并发应用场景】高并发系统限流-漏桶算法和令牌桶算法
AloneYue优快云
11-04 1462
文章目录 一、问题描述二、常用的限流算法1.漏桶算法2.令牌桶算法三、限流工具类RateLimiter四、适用场景五、服务治理---限流（令牌桶算法）六、高并发系统限流中的漏桶算法和令牌桶算法，通过流量整形和速率限制提升稳定性七、聊聊高并发系统之限流特技**限流算法****应用级限流****分布式限流****接入层限流****ngx\_http\_limit\_conn\_module****ngx\_http\_limit\_req\_module****lua-resty-limit-traffic**
高并发系统限流-漏桶算法和令牌桶算法
weixin_42296449的博客
05-18 8227
参考： http://www.cnblogs.com/LBSer/p/4083131.html https://blog.youkuaiyun.com/scorpio3k/article/details/53103239 https://www.cnblogs.com/clds/p/5850070.html http://jinnianshilongnian.iteye.com/blog/2305117 ht...
Guava提供的RateLimiter限流原理以及漏桶算法和令牌桶算法
肆頭的博客
05-14 3622
文章目录漏桶算法、令牌桶算法思路及使用场景RateLimiter实现原理SmoothBurstySmoothWarmingUp 漏桶算法、令牌桶算法思路及使用场景 在介绍RateLimiter之前我们先看下常说的漏桶算法和令牌桶算法，看下两种算法的思想和适用场景： 漏桶算法： 结合上面的图，漏桶算法就是将请求放入桶中，然后始终以一个固定的速率从桶中取出请求来处理，当桶中等待的请求数超过上限后（桶的容量固定），后续的请求就不再加入桶中，而是执行拒绝策略（比如降级） 适用于需要以固定速率的场景，而在多数业务场
大白话讲调度：非支配遗传算法与柔性作业车间调度
weixin_44734508的博客
03-13 2425
非支配 遗传算法 车间调度
01_树的 dfs 序
最新发布
2403_88695928的博客
12-31 601
本文介绍了算法竞赛中树的DFS序（dfn序）这一重要概念。文章首先讲解了基于先序遍历的dfn序定义及其代码实现，通过深度优先遍历为树节点编号。随后阐述了dfn序的三个关键性质：子树dfn序的连续性、祖先节点编号小于子孙节点、子树编号区间计算公式。文章重点展示了dfn序的两个应用：高效判断节点是否在子树中（时间复杂度从O(nq)优化到O(n+q)），以及将树上问题转化为序列问题以便使用线段树等数据结构处理。最后提供了两道模板题（DFS序1和DFS序2）的完整代码实现，演示了如何利用树状数组和线段树来维护dfn
PageRank 算法：互联网的“人气投票”
core815的专栏
12-26 993
PageRank 算法：互联网的“人气投票”
【AI称重算法落地指南】实施步骤、多算法方案与避坑手册
昔时扬尘处
12-27 86
AI称重算法的落地核心是“硬件精准采样+数据高质量标注+轻量化模型适配”，结合STM32G4的算力优势与NanoEdge AI Studio的低代码开发能力，可快速实现100克级精度的称重方案。在算法选型上，静态场景优先DNN（资源占用低、精度高），动态/噪声场景优先CNN（抗干扰强），时序依赖场景优先RNN（快速响应）。实际应用中需重点解决数据分布、噪声干扰、硬件适配三大核心问题，通过样本扩充、软硬件协同优化、现场自学习等手段，确保方案的可靠性与量产适配性。
TDCA 算法在 SSVEP-BCI 中的时间戳技术要求与工程实现
m0_63827302的博客
12-26 638
在基于稳态视觉诱发电位（Steady-State Visual Evoked Potential, SSVEP）的脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）系统中，任务驱动成分分析（Task-Driven Component Analysis, TDCA）作为核心的有监督时空特征学习算法，其性能高度依赖于脑电信号（Electroencephalogram, EEG）与视觉刺激事件的时序一致性 —— 而时间戳正是保障这一一致性的关键技术支撑。
基于扩展的增量流形学习算法IMM-ISOMAP的方案
aini_lovee的博客
12-30 285
基于 扩展的增量流形学习算法IMM-ISOMAP 的方案，结合 动态邻域更新 和 切空间扩展 策略，解决传统ISOMAP在增量数据和多流形场景下的局限性
csp信奥赛C++标准模板库STL案例应用25
王老师青少年编程
12-30 648
csp信奥赛C++标准模板库STL案例应用25
【2026课题推荐】GNSS拒止环境，协同导航算法与传感器布局的联合设计
985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB
12-27 485
GNSS拒止环境下多智能体协同导航，融合IMU和相对测距的分布式定位算法及传感器布局优化方案。基于EKF框架设计了预测-更新机制，利用Fisher信息矩阵优化锚点配置，并通过MATLAB仿真验证了算法有效性
基于Flink流处理的实时亿级全端用户画像系统
系统利用Flink流处理框架进行数据的实时计算和分析，提取用户的重要行为特性，如注册时间、首单时间、潮妈族、纠结商品、最大消费、订单数量、退货数量等等。 数据同步是指将处理过的用户行为数据和静态信息数据...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值