【模板】网络最大流--Dinic

本文详细解析了Luogu3376题目的网络流算法实现,通过bfs和dfs实现增广路径寻找,利用Dinic算法求解网络的最大流。代码中包括了初始化、读取数据、增广判断、Dinic算法实现等关键步骤。

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Luogu 3376

  • 如题,给出一个网络图,以及其源点和汇点,求出其网络最大流。

题目分析:

  • b f s bfs bfs判断能否继续增广
  • d f s dfs dfs实现增广
  • 重复此过程

Code:

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define maxn 10010
#define maxm 100010
#define INF 1000000007

int n,m,s,t,size=1,head[maxn],d[maxn],cur[maxn];
struct edge {
	int v,w,nxt;
}e[maxm<<1];

inline void init_() {
	freopen("a.txt","r",stdin);
}

inline int read_() {
	int x=0,f=1;
	char c=getchar();
	while(c<'0'||c>'9') {
		if(c=='-') f=-1;
		c=getchar();
	}
	while(c>='0'&&c<='9') {
		x=(x<<3)+(x<<1)+c-'0';
		c=getchar();
	}
	return x*f;
}

inline void add_(int u,int v,int w) {
	e[++size].v=v;
	e[size].w=w;
	e[size].nxt=head[u];
	head[u]=size;
}

inline void clean_() {
	memset(head,-1,sizeof(head));
}

//建立海拔高度,判断能否增广 
inline int bfs_() {
	memset(d,-1,sizeof(d));
	d[t]=0;
	queue<int >q;
	q.push(t);
	while(!q.empty()) {
		int u=q.front();
		q.pop();
		for(int i=head[u];~i;i=e[i].nxt) {
			int v=e[i].v;
			if(d[v]==-1&&e[i^1].w>0) {
				d[v]=d[u]+1;
				q.push(v);
			}
		}
	}
	//若无法到达源点,说明无法增广 
	return ~d[s]; 
} 

int dfs_(int u,int flow) {
	if(u==t||!flow) return flow;
	int data=flow;
	//cur[u]为当前弧优化,走过的不再走 
	for(int &i=cur[u];~i;i=e[i].nxt) {
		int v=e[i].v;
		if(d[u]==d[v]+1&&e[i].w>0) {
			//找最短边权 
			int dis=dfs_(v,min(data,e[i].w));
			e[i].w-=dis;
			e[i^1].w+=dis;
			data-=dis;
			if(!data) break;
		}
	}
	return flow-data;//返回增广了多少流量 
}

int dinic_() {
	int ans=0;
	while(bfs_()) {
		for(int i=1;i<=n;++i) {
			cur[i]=head[i];
		}
		ans+=dfs_(s,INF);
	}
	return ans;
}

void readda_() {
	n=read_();m=read_();s=read_();t=read_();
	clean_();
	int x,y,z;
	for(int i=1;i<=m;++i) {
		x=read_();y=read_();z=read_();
		add_(x,y,z);add_(y,x,0);
	} 
	printf("%d",dinic_());
}

int main() {
	init_();
	readda_();
	return 0;
}
基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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