UVA 10594 Data Flow

本文针对UVA_10594问题提供了解决方案,通过设定边的容量为K,并将费用设置为时间,进而求解从起点1到终点N的最小费用流。采用SPFA算法进行最短路径更新,并最终实现最小费用最大流的求解。

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UVA_10594

    这个题目没看懂什么意思,但看样例觉得应该是把边的容量都设成K,把费用设成时间,然后求个从1N的最小费用流。为了限制流量,我们可以连一条容量为D、费用为00->1这样的有向边,然后求图的最小费用最大流即可。

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#define MAXD 110
#define MAXM 20100
const long long int INF = 10000000000000000ll;
int first[MAXD], next[MAXM], v[MAXM], a[MAXM], b[MAXM], N, M, e;
int p[MAXD], link[MAXD], q[MAXD], inq[MAXD];
long long int w[MAXM], cost[MAXM], flow[MAXM], D, K;
long long int d[MAXD];
void add(int x, int y, long long int c, long long int f)
{
v[e] = y;
cost[e] = c;
flow[e] = f;
next[e] = first[x];
first[x] = e;
e ++;
}
int init()
{
int i;
if(scanf("%d%d", &N, &M) != 2)
return 0;
for(i = 0; i < M; i ++)
scanf("%d%d%lld", &a[i], &b[i], &w[i]);
scanf("%lld%lld", &D, &K);
e = 0;
memset(first, -1, sizeof(first));
for(i = 0; i < M; i ++)
{
add(a[i], b[i], w[i], K);
add(b[i], a[i], -w[i], 0);
add(b[i], a[i], w[i], K);
add(a[i], b[i], -w[i], 0);
}
add(0, 1, 0, D);
add(1, 0, 0, 0);
return 1;
}
void SPFA()
{
int i, u, front, rear;
for(i = 1; i <= N; i ++)
d[i] = INF;
d[0] = 0;
memset(inq, 0, sizeof(inq));
front = rear = 0;
q[rear ++] = 0;
inq[0] = 1;
while(front != rear)
{
u = q[front ++];
if(front > N)
front = 0;
inq[u] = 0;
for(i = first[u]; i != -1; i = next[i])
if(flow[i] && d[u] + cost[i] < d[v[i]])
{
d[v[i]] = d[u] + cost[i];
p[v[i]] = u;
link[v[i]] = i;
if(!inq[v[i]])
{
q[rear ++] = v[i];
if(rear > N)
rear = 0;
inq[v[i]] = 1;
}
}
}
}
long long int mincost()
{
long long int res = 0, f = 0, a;
int i, u;
for(;;)
{
SPFA();
if(d[N] == INF)
break;
a = INF;
for(u = N; u != 0; u = p[u])
{
int y =link[u];
if(flow[y] < a)
a = flow[y];
}
for(u = N; u != 0; u = p[u])
{
int y = link[u];
flow[y] -= a;
flow[y ^ 1] += a;
}
res += a * d[N];
f += a;
}
if(f == D)
return res;
else
return -1;
}
int main()
{
while(init())
{
long long int res = mincost();
if(res >= 0)
printf("%lld\n", res);
else
printf("Impossible.\n");
}
return 0;
}


转载于:https://www.cnblogs.com/staginner/archive/2011/10/16/2214381.html

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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