latex算法书写

本文介绍了一种基于最大流最小割原理的算法实现过程,该算法通过特定的增量路径选择来逐步逼近网络中的最大流,并确保在限定次数内完成迭代求解。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

\documentclass[a4paper,12pt]{cctart}
\usepackage{amsmath,amssymb,graphicx,subfigure}
\usepackage{algorithm}
\usepackage{algorithmic}
\title{}
\author{}
\date{}
\textheight=25cm \textwidth=15cm \topmargin=-2cm
\oddsidemargin=0cm \evensidemargin=0cm

\begin{document}
\begin{algorithm}[H]
\renewcommand{\algorithmicrequire}{\textbf{Input:}}
\renewcommand{\algorithmicensure}{\textbf{Output:}}
\begin{algorithmic}[1]
\REQUIRE a network $N:=N(x,y)$ and a zero flow $f$ in $N$
\ENSURE a maximum flow $f$ returned by $2M+1$ iterations
\STATE  set $k=0$ and $s=0$
\IF {$k=0$}
\STATE choose the increment path shown in figure 8-1-1-b
\STATE set $s=s+1$
\ELSE
\STATE choose the increment path shown in figure 8-1-1-c
\STATE set $s=s+1$
\ENDIF
\IF {either $f((u,y))$ or $f((v,y))$ is less than $M$}
\STATE set $k=1-k$
\RETURN to step 2
\ELSE
\STATE do the Max-Flow Min-Cut Algorithm to show that $f$ is a maximum flow
\STATE set $s=s+1$
\ENDIF
\RETURN $(f,s)$ where $s$ means the number of iterations used
\end{algorithmic}
\end{algorithm}
\end{document}
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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