前端技术
HTML
CSS
Javascript
前端框架和UI库
VUE
ReactJS
AngularJS
JQuery
NodeJS
JSON
Element-UI
Bootstrap
Material UI
服务端和客户端
Java
Python
PHP
Golang
Scala
Kotlin
Groovy
Ruby
Lua
.net
c#
c++
后端WEB和工程框架
SpringBoot
SpringCloud
Struts2
MyBatis
Hibernate
Tornado
Beego
Go-Spring
Go Gin
Go Iris
Dubbo
HessianRPC
Maven
Gradle
数据库
MySQL
Oracle
Mongo
中间件与web容器
Redis
MemCache
Etcd
Cassandra
Kafka
RabbitMQ
RocketMQ
ActiveMQ
Nacos
Consul
Tomcat
Nginx
Netty
大数据技术
Hive
Impala
ClickHouse
DorisDB
Greenplum
PostgreSQL
HBase
Kylin
Hadoop
Apache Pig
ZooKeeper
SeaTunnel
Sqoop
Datax
Flink
Spark
Mahout
数据搜索与日志
ElasticSearch
Apache Lucene
Apache Solr
Kibana
Logstash
数据可视化与OLAP
Apache Atlas
Superset
Saiku
Tesseract
系统与容器
Linux
Shell
Docker
Kubernetes
站内搜索
用于搜索本网站内部文章,支持栏目切换。
名词解释
作为当前文章的名词解释,仅对当前文章有效。
有源汇上下界最大流:在图论和网络流问题中,有源汇上下界最大流是指在网络中存在一个源点(S)和一个汇点(T),每条边都有一个容量上限(即最大流量限制)以及一个下限(即最小流量需求或残留流量限制)。求解该问题的目标是在满足所有边的上下界约束条件下,找到从源点到汇点的最大流量。这个问题相较于传统的最大流问题更为复杂,因为它不仅要求流量尽可能大,还必须保证各条边的流量满足预设的最小值。
Dinic算法:Dinic算法是一种用于解决网络流问题中的最大流问题的高效算法,由俄罗斯计算机科学家尤里·季林提出。该算法基于层次搜索思想,通过不断寻找并扩充增广路径来逐步增加网络中的流值,直到无法找到新的增广路径为止。在处理稀疏图时,其时间复杂度为O(V^2E),其中V代表顶点数量,E代表边的数量。文章中的代码片段正是基于Dinic算法实现的有源汇上下界最大流求解过程。
网络流残余网络:在网络流理论中,残余网络是对原网络进行某种操作后得到的新网络,它反映了在当前流状态下,网络中可以进一步传输流量的能力。具体来说,在已知某个流方案的基础上,将每条正向边的剩余可传送流量以及反向边已经传送的流量作为新网络中对应边的容量,从而构建出残余网络。在求解有源汇上下界最大流问题时,需要不断地更新并分析残余网络,以寻找下一个增广路径并调整流值。
延伸阅读
作为当前文章的延伸阅读,仅对当前文章有效。
在探讨有源汇上下界最大流与最小流算法的实际应用和理论研究后,我们发现这一技术在网络优化、物流调度、电力系统等领域具有广泛应用价值。最近,我国电网公司成功运用改进的网络流算法解决了一项实际难题:在满足上下限供电需求的前提下,优化了跨区域电力调配,有效提升了电网运行效率。
延伸阅读一则来自《中国电力》杂志2022年最新报道,文章详细阐述了研究人员如何将有源汇上下界最大流模型应用于复杂电网场景中,通过Dinic算法的高效实现,实现了对输电线路容量限制以及各节点供电量约束条件下的最优电力分配方案。此外,报道还揭示了该算法在处理大规模数据和实时调度方面的优势,并进一步探讨了其在智能电网未来发展中的潜在作用。
另一方面,国际知名学术期刊《ACM Transactions on Algorithms》近期发布了一篇深度解读论文,作者深入剖析了有源汇上下界最大流问题的理论基础,并在此基础上提出了一种新的求解框架,不仅提高了原有Dinic算法的性能,还在特定条件下解决了最小流问题。这项研究为未来更复杂网络流问题的求解提供了新的理论工具和方法论指导,对于推动相关领域的发展具有深远意义。
总之,无论是从最新的科研进展还是现实世界的工程应用层面,有源汇上下界最大流与最小流算法都在持续展现出其强大的实用性与创新性,为我们理解和解决各类资源优化配置问题提供了强有力的数学工具和解决方案。
延伸阅读一则来自《中国电力》杂志2022年最新报道,文章详细阐述了研究人员如何将有源汇上下界最大流模型应用于复杂电网场景中,通过Dinic算法的高效实现,实现了对输电线路容量限制以及各节点供电量约束条件下的最优电力分配方案。此外,报道还揭示了该算法在处理大规模数据和实时调度方面的优势,并进一步探讨了其在智能电网未来发展中的潜在作用。
另一方面,国际知名学术期刊《ACM Transactions on Algorithms》近期发布了一篇深度解读论文,作者深入剖析了有源汇上下界最大流问题的理论基础,并在此基础上提出了一种新的求解框架,不仅提高了原有Dinic算法的性能,还在特定条件下解决了最小流问题。这项研究为未来更复杂网络流问题的求解提供了新的理论工具和方法论指导,对于推动相关领域的发展具有深远意义。
总之,无论是从最新的科研进展还是现实世界的工程应用层面,有源汇上下界最大流与最小流算法都在持续展现出其强大的实用性与创新性,为我们理解和解决各类资源优化配置问题提供了强有力的数学工具和解决方案。
知识学习
实践的时候请根据实际情况谨慎操作。
随机学习一条linux命令:
renice priority_level -p pid
- 更改已运行进程的优先级。
推荐内容
推荐本栏目内的其它文章,看看还有哪些文章让你感兴趣。
2023-02-18
2023-08-07
2023-09-10
2024-01-12
2023-01-11
2023-10-22
2023-01-13
2023-10-29
2024-01-09
2023-08-26
2023-01-02
2023-05-10
历史内容
快速导航到对应月份的历史文章列表。
随便看看
拉到页底了吧,随便看看还有哪些文章你可能感兴趣。
时光飞逝
"流光容易把人抛,红了樱桃,绿了芭蕉。"