有源汇有上下界的最小流(LOJ117)

时间: 2024-02-01 16:02:52 浏览: 27
这是一个IT类问题。该问题可以使用网络流算法解决。首先用 Dinic 或 ISAP 算法求出最大流,然后根据最大流的值和边的上下界,构造一个新图,使得原图中的每条边都对应着新图中的一些流量限制。具体地,对于一条容量为$c$,下界为$l$,上界为$u$的边$(u,v)$,我们在新图中从$u$向$v$连一条容量为$u-l$的边和一条容量为$u-l$,费用为$c$的边,再从源点向$u$连一条容量为$l$的边,费用为$0$,最后从$v$向汇点连一条容量为$l$的边,费用为$0$。在新图上跑一遍费用流,如果总流量等于原图的最大流,则新图中的最小费用即为所求最小流,否则原图不存在满足上下界的流。
相关问题

LOJ6354 & 洛谷4366:[Code+#4]最短路——题解

这道题需要使用 Dijkstra 算法来解决。 Dijkstra 算法是一种贪心算法,用于解决没有负权边的单源最短路径问题。算法的基本思想是:从源点开始,每次选择当前最短路径的节点,并更新其周围节点的距离。 具体步骤如下: 1. 初始化距离数组 dist,将源点到自己的距离设为 0,其他点到源点的距离设为无穷大。 2. 创建一个集合 visited,用于存储已经确定最短路径的节点。 3. 将源点加入 visited 集合中。 4. 对于源点周围的每个节点,更新它们到源点的距离。如果距离更短,则更新 dist 数组。 5. 从 dist 数组中选择距离最短的节点,将其加入 visited 集合中。 6. 重复第 4 步和第 5 步,直到所有节点都被加入 visited 集合中。 7. dist 数组中的值即为源点到每个节点的最短距离。 注意事项: 1. Dijkstra 算法只适用于没有负权边的图。 2. Dijkstra 算法不能处理有向无环图中的负权边。 下面是 Python 代码实现:

/lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6: version `GLIBC_2.34' not found (required by ./loj_judger_server)

这个错误是因为你的系统中缺少 GLIBC 2.34 版本的库,而 ./loj_judger_server 需要这个版本的库来运行。GLIBC 是 GNU C 库,它是 Linux 系统中的一个重要的 C 库,提供了许多系统调用和其他功能。 要解决这个问题,有几种方法可以尝试: 1. 更新你的操作系统:尝试更新你的 Linux 操作系统,以获取最新版本的 GLIBC 库。这可能需要管理员权限。 2. 安装所需的 GLIBC 版本:如果你无法更新整个操作系统,你可以尝试手动安装所需版本的 GLIBC。你可以从 GNU 的官方网站下载 GLIBC 的源代码,并按照它们的说明进行编译和安装。 3. 使用容器或虚拟机:如果更新操作系统或手动安装 GLIBC 版本过于复杂,你可以考虑使用容器技术(如Docker)或虚拟机来创建一个独立的运行环境,其中包含所需的 GLIBC 版本。 请注意,对于特定的应用程序和环境,可能还有其他解决方案适用。如果上述方法无法解决问题,我建议你查看相关文档或向应用程序的开发者寻求支持。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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