max-flow

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考虑我们有一个网络流量并使用Edmond-Karp算法，我们已经在网络上拥有最大流量。现在，如果我们向网络添加任意边缘（具有一定容量），更新最大流量的最佳方法是什么？我正在考虑更新有关新边缘的残留网络，并再次寻找扩充路径，直到找到新的最大流量，但我不确定它是否有效，或者它是否是最好的方法！

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如何转换带有过量流量的预流推送网络到流量网络

我实现了最高流量的最高标签推送relabel算法的第一阶段，但是我找不到任何有关如何实现第二阶段的资源，即将预流推送网络转换为有效的流量网络。

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计算机视觉：分割设置。图形切割电位

我一直在试图教自己一些简单的计算机视觉算法，并试图解决一些问题，我有一些噪声损坏的图像，我试图做的是将黑色背景从具有某种信号的前景中分离出来。现在，背景RGB通道不完全是零，因为它们可能会有一些噪音。但是，人眼很容易从背景中辨别出前景。因此，我所做的是使用SLIC算法将图像分解为超像素。这个想法是因为图像被噪声破坏，所以对补丁进行统计可能会导致更好的背景和前景分类，因为SNR更高。在此之后，我

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使用python切割图形：如何正确设置图形？

我想对我的项目中的图像使用图形切割算法，我正在使用python 2.7。我发现pymaxflow implementation，但文档似乎并不那么清楚。我让一个例子，这是我的5×5矩阵： >>> A array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14], [15, 16, 17, 1

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最小割/在向图

最大流量我有向图首先，我用福特 - 富尔克森的算法，以增加网络的流量。当我标了顶点，我看到了路径流动：s->a->b->d->t可以增加一个这样图表改为：我知道，最大流量搜索的时候，你需要添加了所有的capacaties连接图的最小切割和外部部分的边。我最小割包含顶点：s, a, c，所以当我加入了我的c(G, !G) = 3 + 2 +2 + 1所有边缘，然而，这是不是流向t这是5 我在做

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在对数字的最大独特性有轻微的约束

这儿有你的算法的挑战，我有[0..100]对号码的清单，我需要找到最大数独特“左数“同时确保有不超过3了” 权数”。下面是一个例子 (1, 1) (2, 1) (3, 1) (4, 1) (5, 1) (6, 1) (7, 1) (1, 2) (4, 2) (1, 3) (2, 3) (5, 4) 其结果将是：。我们将采取：(3, 1),(6, 1),(7, 1),(1, 2),(4, 2),

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使用ford-fulkerson的双向最大流量

我认为这就像最大流量问题的无向图版本。因此，对于每条边a-> b，b-> a也是有效的。它的双向性。他们拥有同样的能力。这意味着如果我有两个顶点a，b和a之间的容量10，并且我有一个从a到b的流量，其成本为5，那么从a到b的剩余容量将是5以及从b到a的剩余容量。我对此的解决方案是从b到a有一个有向边，另一个从a到b。问题是，如果我在残差图中减少a-> b的残差，还是会增加后向边的残差b->

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最大流边约束

如何解决最大流问题，其中图中的某些边必须具有流= 3n，其中n是非负整数？换句话说，你如何限制某些边缘必须有可被3整除的流量呢？例如，这些边可能具有流0,3,6,9 ...但可能不具有流1,2,4,5 ......理想情况下，我想要一种方法来计算像这样的图上的最大流量，也是最大流量配置中每个边缘上的流量。

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最大二分组匹配方法中的错误

具有源和宿的二部图如下所示。每个边缘的容量为1个单元： Source : GeeksforGeeks 我试图找到从源到汇的最大流量。一种方法是使用Ford-Fulkerson最大流问题算法，该算法适用于所有图。我发现了一种简单的方法来查找最大流量（太简单了，无法正确！），我无法在该方法中找到任何错误。方法： C1 =计数具有非零数量从它始发，在具有出边顶点列表边缘的顶点的数量。 c2 =在具有

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Ford-Fulkerson算法可以找到哪种最小切分？

网络中可能有多个分割点。 E.g：具有四个分切口和福特富尔克森找到一个“更接近”于S（源极）。我们可以对所有网络说同样的话吗？那就是说，福特 - 福克斯森发现最接近消息来源的裁员？如果属实，我们如何正式确定流量网络中“最接近源头”的概念？