随笔分类 - 算法资料
摘要：http://www.cnblogs.com/looker_acm/archive/2010/08/15/1799919.html/*** 混合图欧拉回路** 只记录各定点的出度与入度之差，有向边无用丢弃，将无向边定向，在网络中建立流量为1的边** 另新建s和t。对于入 > 出的点u，连接边(u, t)、容量为x，对于出 > 入的点v，连接边(s, v)，** 容量为x（注意对不同的点x不同）。之后，察看是否有满流的分配，如果是满流则存在，否则不存在*/#include #include #include #include #include using namespace std;
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摘要：(1)为了运用stack，你必须包含头文件：#include (2)在头文件中stack定义如下： namespace std{ template > class stack; } 第一个template参数代表元素型别，带有默认值的第二个参数用来定义stack内部存放元素所用的实际容器，缺省采用deque。之所以采用deque而非vector，是因为deque移除元素时会释放内存并且不必在重新分配时复制全部元素。实际上stack只是很单纯的把各项操作转化为内部容器的对应调用，你可以使用任何序列式容器来支持stack，只要它们支持back()，push_back()，pop_back()
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摘要：（1）使用set/multiset之前必须包含头文件：#include （2）namespace std{ template , class Allocator = allocator > class set; template , class Allocator = allocator > class multiset; } 只要是assignable、copyable、comparable的型别T都可以成为set或multiset的元素型别。 set/multiset的排序准则必须是strict weak ordering其意义是：1必须是反对称的，对判断式op而言，如果op(
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摘要：(1)为了运用priority_queue，你必须包含头文件：#include (2)在头文件中priority_queue定义如下： namespace std{ template , class Compare = less > class priority_queue; } 第一个template参数代表元素型别，带有默认值的第二个参数用来定义priority_queue内部存放元素所用的实际容器，缺省采用vector。第三个参数定义出“用以搜索下一个最高优先元素”的排序准则，缺省下是以operator <作为比较标准。实际上priority_queue只是很单纯的把各项操作
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摘要：（1）使用map/multimap之前必须包含头文件：#include 并且和所有的关联式容器一样，map/multimap通常以平衡二叉树来完成 （2）namespace std{ template , class Allocator = allocator > > class map; template , class Allocator = allocator > > class multimap; } 第一个template参数被当作元素的key，第二个当作元素的value。key/value必须具备assignable和copyable性质，对排序而言key必
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摘要：（1）要运用STL的算法，首先必须包含头文件，某些STL算法用于数值处理，因此被定义于头文件（2）所有STL算法都被设计用来处理一个或多个迭代器区间，第一个区间通常以起点和终点表示，至于其他区间，多数情况下你只需提供起点便足以，其终点可以自动以第一个区间的元素数量推断出来，调用者必须保证这些区间的有效性。STL算法采用覆盖模式而非安插模式，所以调用者必须保证目标区间拥有足够的元素空间，当然你也可以运用特殊的安插型迭代器将覆盖模式改变为安插模式。（3）尾词_if：如果算法有两种形式，参数个数都相同，但第一形式的参数要求传递一个值，第二形式的参数要求传递一个函数或仿函数，那么尾词_if就派上了用场
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摘要：（1）使用vector之前必须包含头文件：#include（2）namespace std{ template > class vector; }vector的元素可以是任意类型T，但必须具备assignable和copyable两个性质。第二个template参数可有可无，用来定义内存模型，缺省的模型是C++标准程序库提供的allocator。（3）在末端附加或删除元素时，vector的性能相当好。可是如果你在前端或中部安插或删除元素，性能就不怎么样了，因为操作点之后的每一个元素都必须移动到另一个位置，而每一次移动都得调用assignment操作符（4）vec...
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摘要：树状数组是对一个数组改变某个元素和求和比较实用的数据结构。两中操作都是O(logn)。 在解题过程中，我们有时需要维护一个数组的前缀和S[i]=A[1]+A[2]+...+A[i]。 但是不难发现，如果我们修改了任意一个A[i],S[i]、S[i+1]...S[n]都会发生变化。 可以说，每次修改A[i]后，调整前缀和S[]在最坏情况下会需要O(n)的时间。 当n非常大时，程序会运行得非常缓慢。 因此，这里我们引入“树状数组”，它的修改与求和都是O(logn)的，效率非常高。【理论】 为了对树状数组有个形 象的认识，我们先看下面这张图。 如图所示，红色矩形表示的数组C[]就是树状数组。这里..
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摘要：2012-01-30 18:06:16|分类：程序|字号订阅在北京冬令营的时候，yby提到了“带花树开花”算法来解非二分图的最大匹配。于是，我打算看看这是个什么玩意。其实之前，我已经对这个算法了解了个大概，但是。。。真的不敢去写。有一个叫Galil Zvi的人（应该叫计算机科学家），写了篇论文：Efficient Algorithms for Finding Maximal Matching in Graphs（如果你在网上搜不到，可以：http://builtinclz.abcz8.com/art/2012/Galil%20Zvi.pdf）这篇论文真神啊，它解决了4个问题：（一般图+二分图）
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摘要：Classified Problems on Online Judge 练习题选自以下在线测评系统* sicily:http://soj.me, 中山大学Sicily在线测评系统* UVA OnlineJudge, 题号前缀为uva* ProgrammingChanlanges Online Judge, 题号前缀为pc题目的分类仅供参考，很多题目有多种实现，有些题目比较综合，所以或许有不确切或不正确的分类，发现问题请提醒我。1. 编程入门2. 数据结构3. 字符串4. 排序5. 算术与代数6. 组合问题7. 数论8. 搜索: 回溯法，启发式搜索9. 图遍历10. 图算法11. 动态规划12.
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摘要：C++:STL标准入门汇总学无止境！！！第一部分：（参考百度百科）一、STL简介STL（Standard Template Library，标准模板库)是惠普实验室开发的一系列软件的统称。它是由Alexander Stepanov、Meng Lee和David R Musser在惠普实验室工作时所开发出来的。现在虽说它主要出现在C++中，但在被引入C++之前该技术就已经存在了很长的一段时间。STL的代码从广义上讲分为三类：algorithm（算法）、container（容器）和iterator（迭代器），几乎所有的代码都采用了模板类和模版函数的方式，这相比于传统的由函数和类组成的库来说提供了更
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摘要：【关键字】0/1分数规划、最优比率生成树、最优比率环 【背景】根据楼教主的回忆录，他曾经在某一场比赛中秒掉了一道最优比率生成树问题，导致很多人跟风失败，最终悲剧。自己总结了一些这种问题的解法，因为水平有限，如果有错误或是麻烦的地方，尽管喷，邮箱或是下方留言。 联系我的话perseawe@163.com，欢迎讨论，请在标题前注明[acm]或是[oi]，以免被垃圾邮件。【知识储备】只会用到简单的公式的整理与变形，还有求和sigma。【定义】01分数规划问题：所谓的01分数规划问题就是指这样的一类问题，给定两个数组，a[i]表示选取i的收益，b[i]表示选取i的代价。如果选取i，定义x[i]=1否则
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摘要：标签：图论Havel-Hakimi定理poj1659原创作品，允许转载，转载时请务必以超链接形式标明文章原始出处、作者信息和本声明。否则将追究法律责任。http://sbp810050504.blog.51cto.com/2799422/883904 我一直想写一些关于图论学习的收获。一直由于这样或者那样的原因都没有开始。无论如何，现在开始吧！那么到底什么是图呢？我们这里说的图当然不是像照片一样的东东。最权威的定义：图=顶点集合+边集合。换言之，凡是能抽象成点集合和边集合的东西都是图。比如：中国地图。地图上的城市是一个个的点，而任意两个相邻城市之间有路。那么地图就是很直观的一种图。为了更方便的
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摘要：状态压缩动态规划动态规划的状态有时候比较难，不容易表示出来，需要用一些编码技术，把状态压缩的用简单的方式表示出来。典型方式：当需要表示一个集合有哪些元素时，往往利用2进制用一个整数表示。*：一般有个数据 n 0){if(x & 1) num ++;x >>= 1;}return num;}*：然后就是DP部分了，明确好状态转移方程。先特殊处理第1行，然后按状态转移方程求出剩下的值。经典问题：TSP一个n个点的带权的有向图，求一条路径，使得这条路经过每个点恰好一次，并且路径上边的权值和最小（或者最大）。或者求一条具有这样性质的回路，这是经典的TSP问题。n dp[j][1]
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摘要：最近又复习了下最大流问题，每次看这部分的内容都会有新的收获。可以说最大流问题的资料网上一搜一大把，根本没有必要自己写；但是大部分资料上的专业术语太多了，初学很难理解，至少我当年学这部分的时候前几次就没有看懂。所以我准备备份一点个人的理解。图-1如图-1所示，在这个运输网络中，源点S和汇点T分别是1,7，各边的容量为C(u,v)。图中红色虚线所示就是一个可行流。标准图示法如图-2所示： 其中p(u,v) / c(u,v)分别表示该边的实际流量与最大容量。关于最大流熟悉了什么是网络流，最大流也就很好理解了。就是对于任意的u∈V-{s},使得p(s,u)的和达到最大。上面的运输网络中，最大流如图-3
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摘要：伸展树(Splay Tree)是AVL树不错的替代，它有以下几个特点：(1)它是二叉查找树的改进，所以具有二叉查找树的有序性。(2)对伸展树的操作的平摊复杂度是O(log2n)。(3)伸展树的空间要求、编程难度非常低。提到伸展树，就不得不提到AVL树和Read-Black树，虽然这两种树能够保证各种操作在最坏情况下都为logN，但是两都实现都比较复杂。而在实际情况中，90%的访问发生在10%的数据上。因此，我们可以重构树的结构，使得被经常访问的节点朝树根的方向移动。尽管这会引入额外的操作，但是经常被访问的节点被移动到了靠近根的位置，因此，对于这部分节点，我们可以很快的访问。这样，就能使得平摊复
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摘要：本沙茶今年AHOI的时候，遇到裸的最佳匹配的题，竟然把KM算法搞忘了，幸亏是WJMZBMR神犇保佑，临时乱弄一通，想起来了……这MS反映出了本沙茶以前在看某些经典算法的时候看得不深，木有理解透彻……前几天又遇到一道最佳匹配的题，发现KM算法竟然又忘了……米办法，只有把这个搞死人的算法的具体过程重新看了一遍，终于懂了……【KM算法及其具体过程】（1）可行点标：每个点有一个标号，记lx[i]为X方点i的标号，ly[j]为Y方点j的标号。如果对于图中的任意边(i, j, W)都有lx[i]+ly[j]>=W，则这一组点标是可行的。特别地，对于lx[i]+ly[j]=W的边(i, j, W)，称
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摘要：【二分图】二分图是一种特殊的图结构，所有点分为两类，记做x和y，所有的边的两端分别在x和y，不存在两端同在x或y的边。【最大匹配、完备匹配】给定一个二分图(x,y)，找到一种匹配数最大的方案，记做最大匹配。|x|=|y|=匹配数时，我们称该匹配方案为完备匹配。显然，解决了最大匹配也就解决了完备匹配。解决二分图的最大匹配可以用网络流或者匈牙利算法，两者本质上是相同的，不过不论从编程复杂度还是运行效率来讲，匈牙利算法都更加优秀。关于匈牙利算法，可以参见我以前写的文章：用匈牙利算法求二分图的最大匹配这里我主要叙述另一类问题：【最优完备匹配】对于二分图的每条边都有一个权（非负），要求一种完备匹配方案，
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摘要：【基本概念】：二分图：二分图又称作二部图，是图论中的一种特殊模型。 设G=(V,E)是一个无向图，如果顶点V可分割为两个互不相交的子集(A,B)，并且图中的每条边（i，j）所关联的两个顶点i和j分别属于这两个不同的顶点集(i in A,j in B)，则称图G为一个二分图。无向图G为二分图的充分必要条件是，G至少有两个顶点，且其所有回路的长度均为偶数。最大匹配：给定一个二分图G，在G的一个子图M中，M的边集中的任意两条边都不依附于同一个顶点，则称M是一个匹配. 选择这样的边数最大的子集称为图的最大匹配问题，如果一个匹配中，图中的每个顶点都和图中某条边相关联，则称此匹配为完全匹配，也称作完备匹.
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摘要：首先，为了说话方便，列出一些术语：在启发式搜索中，对于每个状态 x，启发函数 f(x) 通常是这样的形式：f(x) = g(x) + h(x)其中 g(x) 是从初始状态走到 x 所花的代价；h(x) 是从 x 走到目标状态所需要的代价的估计值。相对于 h(x)，还有一个概念叫 h*(x)，表示从 x 走到目标状态所需要的实际最小代价（当然，这个值有时我们是事先无法知道的）。如果在你的启发函数里，能保证 h(x) x.v 就称作 Px 的偏离边（deviation edge）； Px 上从 x.pre 到 t 的这一段子路径就称为 Px 的偏离路径（deviation path）。为什么叫作.
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