POJ:1273 Drainage Ditches

Drainage Ditches
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Description

Every time it rains on Farmer John's fields, a pond forms over Bessie's favorite clover patch. This means that the clover is covered by water for awhile and takes quite a long time to regrow. Thus, Farmer John has built a set of drainage ditches so that Bessie's clover patch is never covered in water. Instead, the water is drained to a nearby stream. Being an ace engineer, Farmer John has also installed regulators at the beginning of each ditch, so he can control at what rate water flows into that ditch. 
Farmer John knows not only how many gallons of water each ditch can transport per minute but also the exact layout of the ditches, which feed out of the pond and into each other and stream in a potentially complex network. 
Given all this information, determine the maximum rate at which water can be transported out of the pond and into the stream. For any given ditch, water flows in only one direction, but there might be a way that water can flow in a circle. 

Input

The input includes several cases. For each case, the first line contains two space-separated integers, N (0 <= N <= 200) and M (2 <= M <= 200). N is the number of ditches that Farmer John has dug. M is the number of intersections points for those ditches. Intersection 1 is the pond. Intersection point M is the stream. Each of the following N lines contains three integers, Si, Ei, and Ci. Si and Ei (1 <= Si, Ei <= M) designate the intersections between which this ditch flows. Water will flow through this ditch from Si to Ei. Ci (0 <= Ci <= 10,000,000) is the maximum rate at which water will flow through the ditch.

Output

For each case, output a single integer, the maximum rate at which water may emptied from the pond.

Sample Input

5 4
1 2 40
1 4 20
2 4 20
2 3 30
3 4 10

Sample Output

50

Source


题解:裸的网络流 直接dinic快速跑
贴上代码
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cstdlib>
#include <iostream>
#define min(x,y) ((x<y)?(x):(y))
using namespace std;
const int MAX=0x5fffffff;//
int tab[250][250];//邻接矩阵 
int dis[250];//距源点距离,分层图 
int q[2000],h,r;//BFS队列 ,首,尾 
int N,M,ANS;//N:点数;M,边数 
int BFS()
{
     int i,j;
     memset(dis,0xff,sizeof(dis));//以-1填充 
     dis[1]=0;
     h=0;r=1;
     q[1]=1;
     while (h<r)
     {
           j=q[++h];
           for (i=1;i<=N;i++)
               if (dis[i]<0 && tab[j][i]>0)
               {
                  dis[i]=dis[j]+1; 
                  q[++r]=i;
               }
     }
     if (dis[N]>0)
        return 1;
     else
        return 0;//汇点的DIS小于零,表明BFS不到汇点 
}
//Find代表一次增广,函数返回本次增广的流量,返回0表示无法增广 
int find(int x,int low)//Low是源点到现在最窄的(剩余流量最小)的边的剩余流量
{
    int i,a=0;
    if (x==N)return low;//是汇点 
    for (i=1;i<=N;i++)
    if (tab[x][i] >0 //联通 
     && dis[i]==dis[x]+1 //是分层图的下一层 
     &&(a=find(i,min(low,tab[x][i]))))//能到汇点(a <> 0) 
    {
       tab[x][i]-=a;
       tab[i][x]+=a;
       return a;
    }
    return 0;
    
}
int main()
{
    int i,j,f,t,flow,tans;
    while (scanf("%d%d",&M,&N)!=EOF){
    memset(tab,0,sizeof(tab));
    for (i=1;i<=M;i++)
    {
        scanf("%d%d%d",&f,&t,&flow);
        tab[f][t]+=flow;
    }
    //
    ANS=0;
    while (BFS())//要不停地建立分层图,如果BFS不到汇点才结束 
    {
          while(tans=find(1,0x7fffffff))ANS+=tans;//一次BFS要不停地找增广路,直到找不到为止 
    }
    printf("%d\n",ANS);
    }
    system("pause");
}
再来一发ISPA模版
#include <stdio.h>    
#include <string.h>    
#include <algorithm>    
#define clear(A, X) memset (A, X, sizeof A)    
#define copy(A, B) memcpy (A, B, sizeof A)    
using namespace std;    
    
const int maxE = 1000000;    
const int maxN = 100000;    
const int maxQ = 1000000;    
const int oo = 0x3f3f3f3f;    
     
struct Edge {    
   int v;//弧尾    
   int c;//容量    
   int n;//指向下一条从同一个弧头出发的弧    
} edge[maxE];//边组    
    
   
int adj[maxN], cntE;//前向星的表头    
int Q[maxQ], head, tail;//队列    
int d[maxN], cur[maxN], pre[maxN], num[maxN];    
int sourse, sink, nv;//sourse:源点,sink:汇点,nv:编号修改的上限    
int n, m;    
    
void addedge (int u, int v, int c) {//添加边    
    //正向边    
    edge[cntE].v = v;    
    edge[cntE].c = c;//正向弧的容量为c    
    edge[cntE].n = adj[u];    
    adj[u] = cntE++;    
        
    //反向边    
    edge[cntE].v = u;    
    edge[cntE].c = 0;//反向弧的容量为0    
    edge[cntE].n = adj[v];    
    adj[v] = cntE++;    
}    
     
void rev_bfs () {//反向BFS标号    
    clear (num, 0);    
    clear (d, -1);//没标过号则为-1    
    d[sink] = 0;//汇点默认为标过号    
    num[0] = 1;    
    head = tail = 0;    
    Q[tail++] = sink;    
     
    while (head != tail) {    
        int u = Q[head++];    
        for (int i = adj[u]; ~i; i = edge[i].n) {    
            int v = edge[i].v;    
            if (~d[v]) continue;//已经标过号    
            d[v] = d[u] + 1;//标号    
            Q[tail++] = v;    
            num[d[v]]++;    
        }    
    }    
}    
    
int ISAP() {    
    copy (cur, adj);//复制,当前弧优化    
    rev_bfs ();//只用标号一次就够了,重标号在ISAP主函数中进行就行了    
    int flow = 0, u = pre[sourse] = sourse, i;    
    
    while (d[sink] < nv) {//最长也就是一条链,其中最大的标号只会是nv - 1,如果大于等于nv了说明中间已经断层了。    
        if (u == sink) {//如果已经找到了一条增广路,则沿着增广路修改流量    
            int f = oo, neck;    
            for (i = sourse; i != sink; i = edge[cur[i]].v) {    
                if (f > edge[cur[i]].c){    
                    f = edge[cur[i]].c;//不断更新需要减少的流量    
                    neck = i;//记录回退点,目的是为了不用再回到起点重新找    
                }    
            }    
            for (i = sourse; i != sink; i = edge[cur[i]].v) {//修改流量    
                edge[cur[i]].c -= f;    
                edge[cur[i] ^ 1].c += f;    
            }    
            flow += f;//更新    
            u = neck;//回退    
        }    
        for (i = cur[u]; ~i; i = edge[i].n) if (d[edge[i].v] + 1 == d[u] && edge[i].c) break;    
        if (~i) {//如果存在可行增广路,更新    
            cur[u] = i;//修改当前弧    
            pre[edge[i].v] = u;    
            u = edge[i].v;    
        }    
        else {//否则回退,重新找增广路    
            if (0 == (--num[d[u]]) ) break;//GAP间隙优化,如果出现断层,可以知道一定不会再有增广路了    
            int mind = nv;    
            for (i = adj[u]; ~i; i = edge[i].n) {    
                if (edge[i].c && mind > d[edge[i].v]) {//寻找可以增广的最小标号    
                    cur[u] = i;//修改当前弧    
                    mind = d[edge[i].v];    
                }    
            }    
            d[u] = mind + 1;    
            num[d[u]]++;    
            u = pre[u];//回退    
        }    
    }    
        
    return flow;    
}    
    
void init () {//初始化    
    clear (adj, -1);    
    cntE = 0;    
}    
    
void work () {    
    int u, v, c;    
    init ();    
    for (int i = 0; i < m; ++ i) scanf ("%d%d%d", &u, &v, &c), addedge (u, v, c);    
    sourse = 1; sink = n; nv = sink + 1;    
    printf ("%d\n", ISAP ());    
}      
int main() {    
    while (~scanf("%d%d", &m, &n)) work ();    
    return 0;    
}  


标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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