最大网络流dinic算法—【hdoj1532】Drainage Ditches

SpringBoot+Vue+Mysql社区医院信息平台(源码+文档) SpringBoot+Vue+Mysql学生宿舍信息管理系统 WEB端软件项目(源码+文档) 项目包含:①完整源码(后端+管理后台+用户前台);②数据库脚本文件;③万字论文文档;④开题报告;⑤答辩PPT;⑥项目运行视频教程。 项目架构: B/S 架构、MVC 分层设计 技术栈: Java、MySQL、SpringBoot、MyBatis-Plus、Token 权限校验、管理后台 Vue+ElementUI+ECharts、用户前台 Layui+jQuery、Maven 构建。 一、角色设计 学生用户: 注册登录、浏览宿舍信息、查询宿舍安排、在线报修、缴费查询、失物招领、桶装水预订、评论交流、收藏等。 商家用户: 注册登录、桶装水品牌与商品信息维护、预订订单查看与处理。 维修人员: 注册登录、查看待处理报修、接单维修、填写报修处理结果与进度反馈。 管理员: 学生管理、班级管理、宿舍信息管理、宿舍安排管理、报修处理管理、缴费信息管理、卫生检查与文明宿舍管理、失物招领管理、桶装水与商家管理、维修人员管理、公告资讯与轮播图管理等。 二、前台功能模块(学生端) 1. 首页展示:轮播图、宿舍公告、最新动态推荐、常用服务快速入口 2. 宿舍信息模块:宿舍列表、楼栋与房间条件筛选、宿舍详情查看、我的宿舍安排查询 3. 在线报修模块:在线提交宿舍设施报修申请、上传故障描述、查看报修进度与维修处理结果 4. 缴费模块:水电等缴费记录查询、缴费状态查看 5. 卫生检查与文明宿舍:宿舍卫生检查结果公示、文明宿舍展示 6. 失物招领模块:失物信息发布、招领信息发布、详情查看、评论互动 7. 桶装水预订:桶装水品牌与商品浏览、在线预订、我的预订记录查询 8. 假期留宿:假期留校申请提交、申请记录查询 9. 评论与收藏:信息评论、查看他人评论、评论回复互动、收藏感兴趣的内容 10. 个人中心... 立即下载

题目hdoj1532传送门
落谷传送门
题意:给出n个河流,m个点,以及每个河流的流量,求从1到m点的最大流量。
Sample Input:
5 4
1 2 40
1 4 20
2 4 20
2 3 30
3 4 10

Sample Output:
50

dinic算法每次都先bfs一遍,处理出一个层次图,然后再dfs多路增广。
注意tot要从1开始

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
const int oo=0x3f3f3f3f;
struct node{
    int u,v,w,next;
}e[420];
int dis[210],dl[2010];
int l,r,n,ans,tot=1,begin[210];
int min(int x,int y){
    return x<y?x:y;
}
void add(int u,int v,int w){
    e[++tot].u=u;
    e[tot].v=v;
    e[tot].w=w;
    e[tot].next=begin[u];
    begin[u]=tot;
}
int bfs(){
    memset(dis,0,sizeof(dis));
    l=1;r=1;dl[1]=1;dis[1]=1;
    while(l<=r){
        int h=begin[dl[l]];
        while(h){
            if(e[h].w && !dis[e[h].v]){
                dis[e[h].v]=dis[dl[l]]+1;
                dl[++r]=e[h].v;
            }
            h=e[h].next;
        }
        l++;
    }
    return dis[n]>0?1:0;
}
int dfs(int d,int c){//c是当前流量
    if(d==n)return c;
    int h=begin[d],kk,sum=0;
    while(h){
        if(e[h].w && dis[e[h].v]==dis[d]+1){
            kk=dfs(e[h].v,min(c,e[h].w));
            e[h].w-=kk;
            e[h^1].w+=kk;
            c-=kk;sum+=kk;
            if(!c)return sum;
        }
        h=e[h].next;
    }
    return sum;
}
int main(){
    int i,j,u,v,w,k,m;
    scanf("%d%d",&m,&n);
    for(i=1;i<=m;i++){
        scanf("%d%d%d",&u,&v,&w);
        add(u,v,w);
        add(v,u,0);
    }
    while(bfs())
        ans+=dfs(1,oo);
    printf("%d",ans);
    return 0;
}
YOLOv8作物病害检测实战源码 这是一套基于YOLOv8n的农田病虫害目标检测系统,对叶片照片做目标检测,识别健康叶片、褐斑病、白粉病、锈病四类,并给出对应防治建议。全流程纯CPU可跑,配套交付完整Python源码、9章实战教程(md/html/pdf三种格式)、100张自造样本及YOLO标签、训练曲线与混淆矩阵截图、Tkinter界面和答辩PPT。 系统围绕五项功能展开:同一套推理逻辑覆盖图像、视频、摄像头三种来源;图形界面选文件即检测,画面叠彩色框标注病名与置信度,右侧面板同步给出症状与防治措施;检测记录自动写入CSV,统计页一键生成四类病害占比饼图;训练结束自动产出损失与精度曲线;内置防治建议文案库,检测命中即回填面板。 选型用YOLOv8n nano档,参数量约320万、权重约6.2MB,CPU单帧几十毫秒,小样本训练5到8分钟完成。数据由data_gen.py程序化绘制100张叶片图,固定随机种子,重跑分布一致,不依赖公开数据集。依赖全部锁版本,教程第7章整理了19条真实报错及排查方法,第8章给出换模型档、换PlantVillage数据集的迁移路径。 适合做计算机视觉方向课程设计或毕业设计的学生,也适合智慧农业方向想了解检测模型如何落进业务面板的学习者。不需要GPU,不需要系统学过目标检测,教程第3章会按需补齐原理。 使用时先pip install -r requirements.txt装好依赖,download_data.py下载预训练权重,data_gen.py生成样本后train.py训练,完成后用main.py infer批量检测或main.py gui启动界面。 立即下载

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