POJ - 2396 Budget(上下界网络流)

有源汇的上下界可行流 有上下界的流问题 问题模型: 给定一个加权的有向图,满足: (,,,)GVEBC=(1)容量限制条件:(,)(,)(,)buvfuvcuv≤≤(2)流量平衡条件: (,) (,)(,)(,) uwwvE fuwfwv∈= ∑ ∑ (2)中的,即除了源汇外,所有点都满足流量平衡条件,则称G为有源汇网络;{,}wVst∈−否则,即不存在源汇,所有点都满足流量平衡条件,则称G为无源汇网络 立即下载

Budget 题目链接
题意:
有 n ∗ m n*m n∗m的数字矩阵,告诉你每行和每列的数字之和,接下来有 c c c行约束条件,第 c c c行会告诉你第 i i i行第 j j j列的格子应该有怎样的约束 ( > , < , = ) (>,<,=) (>,<,=),请输出任一种满足所有约束的矩阵或者输出不可能
思路:
经典的建图模型:
将每行每列都抽象为 1 1 1个点,源点与行相连,汇点与列相连,流量上下界均为 s u m l / s u m c sum_l/sum_c suml​/sumc​
每行每列直接的连线流量代表这些位置的约束范围
首先要保证所有的约束不会矛盾,否则无解。
建好图后在图上判断是否有可行流
最后根据图上每个位置流出的流量即可计算每个点可以的数字

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<queue>
#define inf 0x3f3f3f3f
#define double long double
using namespace std;
const int maxn=255;
int depth[maxn],now[maxn],num,head[maxn],s,t,n,m,ok,up[maxn][maxn],low[maxn][maxn],in[maxn],out[maxn];
int res[maxn][maxn];
struct road{int b,c,nex;}r[2000005];
void add(int a,int b,int c){r[num].b=b;r[num].c=c;r[num].nex=head[a];head[a]=num++;}
void addedge(int a,int b,char op,int val)
{
	if(op=='=')
	{
		if(val<low[a][b] || val>up[a][b]) ok=0;
		up[a][b]=low[a][b]=val;
	}
	else if(op=='>')
	{
		if(val>=up[a][b]) ok=0;
		low[a][b]=max(low[a][b],val+1);
	}
	else
	{
		if(val<=low[a][b]) ok=0;
		up[a][b]=min(up[a][b],val-1);
	}
}
int make_level()
{
	memset(depth,-1,sizeof(depth));
	queue<int>q;
	q.push(s);
	depth[s]=1;
    now[s]=head[s];
	while(!q.empty())
	{	
		int u=q.front();q.pop();
		for(int i=head[u];~i;i=r[i].nex)
		{
			int v=r[i].b;
			if(depth[v]!=-1 || r[i].c<=0) continue;
            now[v]=head[v];
			depth[v]=depth[u]+1;
			q.push(v);
		}
	}
	return depth[t]!=-1;
}
int dinic(int u,int flow)
{
	if(u==t) return flow;
	int sum=0;
	for(int i=now[u];~i;i=r[i].nex)
	{
        now[u]=i;
		int v=r[i].b;
		if(depth[v]!=depth[u]+1 || r[i].c<=0) continue;
		int use=dinic(v,min(flow-sum,r[i].c));
		if(use)
		{
			r[i].c-=use;
			r[i^1].c+=use;
			sum+=use;
		}
		if(sum==flow) return flow;
	}
	if(sum==0) depth[u]=-1;
	return sum;
}
int main()
{
	int T;scanf("%d",&T);
	while(T--)
	{
		memset(head,-1,sizeof(head));num=0;ok=1;
		memset(low,0,sizeof(low));
		memset(up,0x3f,sizeof(up));
		memset(in,0,sizeof(in));
		memset(out,0,sizeof(out));
		scanf("%d%d",&n,&m);
		s=m+n+1,t=s+1;
		for(int i=1;i<=n;i++)
		{
			int x;scanf("%d",&x);
			out[s]+=x;in[i]+=x;
		}
		for(int i=1;i<=m;i++)
		{
			int x;scanf("%d",&x);
			out[i+n]+=x;in[t]+=x;
		}
		int k;scanf("%d",&k);
		while(k--)
		{
			int a,b,v;char op[2];
			scanf("%d%d%s%d",&a,&b,op,&v);
			if(a&&b)
			{
				addedge(a,b,op[0],v);
			}
			else if(a)
			{
				for(int i=1;i<=m;i++) addedge(a,i,op[0],v);
			}
			else if(b)
			{
				for(int i=1;i<=n;i++) addedge(i,b,op[0],v);
			}
			else
			{
				for(int i=1;i<=n;i++)
				{
					for(int j=1;j<=m;j++)
					{
						addedge(i,j,op[0],v);
					}
				}
			}
		}
		if(!ok)
		{
			puts("IMPOSSIBLE");continue;
		}
		int s2=t+1,t2=s2+1,sum=0;
		for(int i=1;i<=n;i++)
		{
			for(int j=1;j<=m;j++)
			{
				int ff=up[i][j]-low[i][j];
				add(i,j+n,ff);add(j+n,i,0);
				out[i]+=low[i][j];in[j+n]+=low[i][j];
			}
		}
		for(int i=1;i<=n+m+2;i++)
		{
			if(out[i]>in[i]) sum+=(out[i]-in[i]),add(i,t2,(out[i]-in[i])),add(t2,i,0);
			else if(in[i]>out[i]) add(s2,i,in[i]-out[i]),add(i,s2,0);
		}
		add(t,s,inf);add(s,t,0);
		s=s2;t=t2;
		int ans=0;
		while(make_level()) ans+=dinic(s,inf);
		if(ans!=sum)
		{
			puts("IMPOSSIBLE");continue;
		}
		for(int i=1;i<=n;i++)
		{
			for(int j=head[i];~j;j=r[j].nex)
			{
				int nx=r[j].b-n;
				if(nx<1 || nx>m) continue;
				res[i][nx]=low[i][nx]+r[1^j].c;
			}
		}
		for(int i=1;i<=n;i++)
		{
			for(int j=1;j<=m;j++)
			{
				printf("%d ",res[i][j]);
			}
			puts("");
		}
	}
}
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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