flow

1、什么是最小费用最大流问题 　　 上篇文章我们讲解了最大流问题，那什么是最小费用最大流呢？听名字就可以看出，我们要在满足最大流的同时找到达成最大流的最小费用。 对于一个网络流，最大流是一定的，但是组成最大流的费用是可以不同的，这里就有了在最大流网络上产生的费用流网络，就有了最小花费问题。 　　简单来说，就是满足最大流的路径可能有多条，我们要从这多条路径中找到一条花费代价最小的路径。所以最大流是解决这类问题的前提 2、EK算法 + SPFA 最短路 　　 我们用每条边单位流量的花费作为边权，假如一条合法路径上每条边的花费分别为 c1,c2,.......ck ， 并且这条边上的最小流量为flow， 　　那么这条路径上的花费为 ： c1 * flow + c2*flow + ..... + ck*flow = （c1+ c2 + c3 + .... + ck）*flow = dis [ci] * flow 　　这里的 dis[ci] 就是我们要求的最短路！ 3、算法思想 　　采用贪心的思想，每次找到一条从源点到达汇点的路径，增加流量，且该条路径满足使得增加的流量的花费最小，直到无法找到一条 从源点到达汇点的路径，算法结束。 由于最大流量有限，每执行一次循环流量都会增加，因此该算法肯定会结束，且同时流量也必定会达到网络的最大流量；同时由于每次都是增加的最小的花　费

链接: https://vjudge.net/problem/HDU-4280 题意: In the vast waters far far away, there are many islands. People are living on the islands, and all the transport among the islands relies on the ships. 　　You have a transportation company there. Some routes are opened for passengers. Each route is a straight line connecting two different islands, and it is bidirectional. Within an hour, a route can transport a certain number of passengers in one direction. For safety, no two routes are cross or overlap and no routes will pass an island except the departing island and the arriving island. Each island

Netflow is a feature first introduced into Cisco routers and switches and then flow concept has been widely accepted by other network product vendors. Basically the network devices which support xflow feature can collect IP traffic statistics on the interfaces where xFlow is enabled, and export those statistics as xFlow records to remote defined xFlow collector. PRTG can use this NetFlow feature for detailed bandwidth usage monitoring and it also shows you: where your bandwidth is used who is using it how it is being used why it is being used It lets you see which specific applications are

这题应该算是比较难的一道网络流的题，（但却在我校OJ考试上出现了），但是大家只要能理解此图的建边方式就行。 假设有5天的租车需求，虚拟出2*n+2 即 12个节点，0为源点，12为汇点。 1,源点到1 2 3 4 5流量为r[i],费用为0。6 7 8 9 10到汇点流量为r[i-n]，费用为0。 此题为一个检验能否满流且求满流花费最小的问题。 2，虚拟第2 n+1个节点为买车途径，源点到2 n+1节点花费为p[i],流量为c[i]，多重边。 3，对于每一个i+n节点，其来源有两个，一个是 2*n+1节点，即购买新车，一个是之前的车辆送去维修后的可用车辆。连接i和i+1节点，流量为INF，花费为0。 4，同时根据维修的天数 连接i和d[j]+i+1+n节点，花费为s[i]，流量为INF。 做完连边之后就跑一趟最小费用最大流模板，如最大流等于每天需要的车辆和，输出最小费用，否则，输出impossible。 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; bool vis[400001]; int n,m,s,t,x,y,z,f,dis[400001],pre[400001],last[400001],flow[400001],maxflow,mincost,hh,hhh,ss,c,r,a[400001],b[400001]; struct

题目描述 «问题描述： 给定正整数序列x1,...,xn 。 （1）计算其最长不下降子序列的长度s。 （2）计算从给定的序列中最多可取出多少个长度为s的不下降子序列。 （3）如果允许在取出的序列中多次使用x1和xn，则从给定序列中最多可取出多少个长度为s的不下降子序列。 «编程任务： 设计有效算法完成（1）（2）（3）提出的计算任务。 输入格式 第1 行有1个正整数n，表示给定序列的长度。接下来的1 行有n个正整数n:x1, ..., xn。 输出格式 第1 行是最长不下降子序列的长度s。第2行是可取出的长度为s 的不下降子序列个数。第3行是允许在取出的序列中多次使用x1和xn时可取出的长度为s 的不下降子序列个数。 输入输出样例 输入 #1 4 3 6 2 5 输出 #1 2 2 3 说明/提示 n ≤ 5 0 0 【解题思路】 【代码】 #include<cstdio> #include<queue> #include<cstring> #define ll int using namespace std; const int MAXN = 5010; const int MAXM = 200010; const ll INF = (1ll << 31) - 1; struct note { int to; int nt; int rev; ll cal; }; struct

思想： 采用贪心的思想。 通过SPFA，增广路的思想，每次找到一条从源点到达汇点的花费最小的路径 1 if(e.flow>0&&dis[e.v]>dis[now]+e.cost) 2 { 3 dis[e.v]=dis[now]+e.cost; //维护最小费用 4 addflow[e.v]=min(addflow[now],e.flow);//维护流量 5 pre[e.v]=i;//将点指向上一条边，方便回溯 6 7 if(!vis[e.v]) 8 { 9 q.push(e.v); 10 vis[e.v]=1; 11 } 12 } 增加流量，直到无法找到一条从源点到达汇点的路径，算法结束。 每次找一条花费最小的路径，从源点跑到汇点，然后维护这条路上所加的流量最小值（addflow函数）,然后总流量加上流量。最后再回溯，将正向边减去，反向边加上流量。找到一条路径。再while循环这个过程，直到找不到S到T的点； 这样每次找的边都保证费用最小，每次增加流量，直到没有路径增加，得到最小费用最大流； 回溯算法如下： 1 while(now!=s) 2 { 3 edg[pre[now]].flow-=addflow[t]; 4 edg[pre[now]^1].flow+=addflow[t]; 5 now=edg[pre[now]].u; 6 } View Code 由于最大流量有限

因公司服务器上部署应用较多，在有大并发访问、业务逻辑有问题的情况下反复互相调用或者有异常流量访问的时候，需要对业务应用进行故障定位，所以利用python调用iftop命令来获取应用进程流量，结合zabbix，可帮助定位分析问题。，以下是脚本内容，大概思路是： 利用iftop命令 iftop -t -P -N -n -s 2 来获取流量信息 对获取的流量信息进行处理，单位换算，同一个应用程序的所有链接流量进行合计（因为一个应用会有很多链接，每一个链接都有流量，全部相加即可得出这个应用的总流量） #!/usr/bin/python #coding=utf-8 #针对业务监听的端口流量进行统计，忽略对随机端口流量统计 #若针对突然流量增大，找到其进程进行告警，可以不做统计，获取到流量进行判断，若大于多少阀值，则输出 import os def change_unit(unit): if "Mb" in unit: flow = float(unit.strip("Mb")) * 1024 return flow elif "Kb" in unit: flow = float(unit.strip("Kb")) return flow elif "b" in unit: flow = float(unit.strip("b")) / 1024 return flow def get

My application has the following flow screens : Home->screen 1->screen 2->screen 3->screen 4->screen 5 Now I have a common log out button in each screens ( Home/ screen 1 / screen 2 /screen 3/ screen 4 / screen 5 ) I want that when user clicks on the log out button(from any screen), all the screens will be finished and a new screen Log in will open . I have tried nearly all FLAG_ACTIVITY to achieve this. I also go through some answers in stackoverflow, but not being able to solve the problem. My application is on Android 1.6 so not being able to use FLAG_ACTIVITY_CLEAR_TASK Is there any way to