流量

有上下界的网络流 给定一个网络，一个加权的有向图G，其中的每条边都有一个容量上界C。其中的两点：S只有出度没有入度，T只有入度没有出度。求S到T最大可以流过的流量，这是最大流的模型。 且满足以下条件： 容量限制：每条边的流量 0 ≤ f ≤ C 0≤f≤C 0 ≤ f ≤ C 流量平衡：任意一个点 i i i ， ∑ ( u , i ) ∈ E f ( u , i ) = ∑ ( i , v ) ∈ E f ( i , v ) \sum_{(u,i)\in E}f(u,i)=\sum_{(i,v)\in E}f(i,v) ∑ ( u , i ) ∈ E ​ f ( u , i ) = ∑ ( i , v ) ∈ E ​ f ( i , v ) (除了S，T节点) 这就是一个有源点和汇点的网络流模型 如果将条件1改为 B ≤ f ≤ C B\leq f \leq C B ≤ f ≤ C 那么该模型就变成了有上下界的网络流模型 如果再将条件2中的除了S，T节点去掉，那么该模型就变为无源汇上下界网络流 现在我们考虑如何判断无源汇网络流的可行流。 我们会求网络流的最大流，也会判断网络流是否有可行流，所以我们的思路是如何把 无源汇上下界网络流 变成 网络流 ？也就是把那个下届去掉。 看下面这个图 上面那副图是一个 无源汇上下界网络流 ，我们现在把他的下届单独拿出来，形成一个新的边，(C为上界

目录 @description@ @solution@ @accepted code@ @details@ @description@ Alice 和 Bob 居住在一个由N座岛屿组成的国家，岛屿被编号为0到N-1。某些岛屿之间有桥相连，桥上的道路是双向的，但一次只能供一人通行。其中一些桥由于年久失修成为危桥，最多只能通行两次。Alice希望在岛屿al和a2之间往返an次（从al到a2再从a2到al算一次往返）。同时，Bob希望在岛屿bl和b2之间往返bn次。这个过程中，所有危桥最多通行两次，其余的桥可以无限次通行。请问Alice和Bob能完成他们的愿望吗？ Input 本题有多组测试数据。 每组数据第一行包含7个空格隔开的整数，分别为N、al、a2、an、bl、b2、bn。 接下来是一个N行N列的对称矩阵，由大写字母组成。矩阵的i行j列描述编号i一1和j-l的岛屿间的连接情况，若为“O”则表示有危桥相连：为“N”表示有普通的桥相连：为“X”表示没有桥相连。 Output 对于每组测试数据输出一行，如果他们都能完成愿望输出“Yes”，否则输出“No”。 Sample Input 4 0 1 1 2 3 1 XOXX OXOX XOXO XXOX 4 0 2 1 1 3 2 XNXO NXOX XOXO OXOX Sample Output Yes No 数据范围 4<=N<50 O

负载均衡（Server Load Balancer）是将访问流量根据转发策略分发到后端多台云服务器（ECS实例）的流量分发控制服务。负载均衡扩展了应用的服务能力，增强了应用的可用性。 负载均衡通过设置虚拟服务地址，将添加的ECS实例虚拟成一个高性能、高可用的应用服务池，并根据转发规则，将来自客户端的请求分发给云服务器池中的ECS实例。 负载均衡默认检查云服务器池中的ECS实例的健康状态，自动隔离异常状态的ECS实例，消除了单台ECS实例的单点故障，提高了应用的整体服务能力。此外，负载均衡还具备抗DDoS攻击的能力，增强了应用服务的防护能力。 组成部分 负载均衡由以下三个部分组成： 负载均衡实例 （Server Load Balancer instances） 一个负载均衡实例是一个运行的负载均衡服务，用来接收流量并将其分配给后端服务器。要使用服负载均衡服务，您必须创建一个负载均衡实例，并至少添加一个监听和两台ECS实例。 监听 （Listeners） 监听用来检查客户端请求并将请求转发给后端服务器。监听也会对后端服务器进行健康检查。 后端服务器（Backend Servers） 一组接收前端请求的ECS实例。您可以单独添加ECS实例到服务器池，也可以通过虚拟服务器组或主备服务器组来批量添加和管理。 如下图所示，来自客户端的请求经过负载均衡实例后

　　不同的劫持方式，获得的流量也有所差异。DNS 劫持，只能截获通过域名发起的流量，直接使用 IP 地址的通信则不受影响；只有浏览网页或下载时才有风险，其他场合则毫无问题；而网关被劫持，用户所有流量都难逃魔掌。 　　如果怀疑自己的网页别劫持了？该怎么去确定这个疑问？ 　　iis7网站监控 　　网站的劫持、污染、打开速度等消息可检测。 　　为什么喜欢劫持网页？ 　　理论上说，劫持到用户的流量数据，也就获得相应程序的网络通信。但在现实中，数据并不代表真实内容。一些重要的网络程序，都是私有的二进制协议，以及各种加密方式。想通过流量来还原出用户的聊天信息、支付密码，几乎是不可能的。即使花费各种手段，破解出某个程序的通信协议，然而一旦程序升级改变了协议格式，或许就前功尽弃了。因此，很难找到种一劳永逸的客户端劫持方案。 　　然而，并非所有程序都是客户端的。一种新兴的应用模式 —— WebApp，发展是如此之快，以至于超越客户端之势。在如今这个讲究跨平台、体验好，并有云端支持的年代，WebApp 越来越火热。各种应用纷纷移植成网页版，一些甚至替代了客户端。同时，也造就了流量劫持前所未有的势头。 　　WebApp，其本质仍是普通的网页而已。尽管网页技术在近些年里有了很大的发展，各种新功能一再增加，但其底层协议始终没有太大的改进 —— HTTP，一种使用了 20 多年古老协议。 　　在 HTTP 里

App的兴起，应该感谢苹果公司，要不是苹果公司推出iphone手机和App Store，这个行业或许不会发展的如此快，但最近几年，App的热度明显降温了许多。越来越多的个人、创业公司并不热衷于开发App了。原因有三高，首先，研发成本高，其次，维护成本更高，再者，推广成本更更高。 　　开放与封闭 App天生具有封闭性，不论是什么类型的App，都像黑洞一样，只进不出。他们无限地吸收信息，来丰富自己的App，但是，不对外开放App的信息。普通大众，非注册用户不可能得到相关的信息。相比App的封闭，Web网站则要开放的很多很多。Web天生具有开放性，即使你不是网站注册会员，也一样能得到大部分的信息服务内容。这一点，是App和Web的本质区别，正是因为这个区别，也导致了App在获取流量的时候，它的成本要远高于Web。 App产品除非你是巨大们的产品，即：BAT，或是准巨大：TMDJ等，不然的话，用户把你从手机中删除后，基本上就此于你天各一方了，后续你很难再和用户有碰面的机会。但是，Web网站就不同了，即使你当时关闭了这个网页，没关系，下次你还可能会通过搜索、第三方网站、产品留下的网址，与用户重新建立起联系。这就是开放的力量，用户能不限次数地到访你的Web网站。 流量成本 App的推广渠道与形式非常有限，基本都是付费推广，虽然有所谓免费的推广，也是需要专业的团队进行运作，费用一样高的惊人，比如

最大流：源点到汇点的流量最大 Dinic基本思想： bfs广搜实现查找 多条增广路 （可能可以增加流量的路），构建一张层次图。 在bfs找到增广路的前提下多次dfs深搜进行增广直至所有已查找到的增广路用完 优化：当前弧优化： 　　 在每次更新完的层次图中（即每一次bfs完后） ，dfs每增广完一条路之后，该路的价值就已可以看作用尽了，没有必要在之后的dfs中再次深搜该路。故记录下用完价值的边的下一条边，下一次的dfs直接从该边开始，这样就避免了不必要的增广。 /* 普通图的情况下：复杂度O(V2 E) 二分图下的复杂度：O(根号(VE)) */ #include <iostream> #include <cstring> #include <cstdio> #include <queue> using namespace std; const int maxv = 10004, maxe = 200004; /*cap 为边的容量 */ struct Edge { int next, to, cap; }e[maxe]; int head[maxv], cnte = 1; int level[maxv], cur[maxv]; int n, m; inline bool min(const int& a, const int& b) { return a<b? a:b; }

网络流题型总结 负载平衡问题： N个环形排列的点，每个点之间的权值数量不相等，现在可以让每个点G 公司有 n 个沿铁路运输线环形排列的仓库，每个仓库存储的货物数量不等。如何用最少搬运量可以使 n个仓库的库存数量相同。搬运货物时，只能在相邻的仓库之间搬运。 题解： 首先为了让每个点收支达到平衡，我们可以先求出所有货物的数量，进而求得每个点货物数量的平均值。 那么对于当前仓库有两种可能： 1当前仓库的数量是比平均值大的，那么我们知道当前仓库是需要流出w[i]-avg数量的。 2当前仓库的数量是比平均值小的，那么我们知道当前仓库是需要流入avg-w[i]数量的 对于情况1，我们让这个点和汇点建立一个边，流量上限是w[i]-avg，费用为0，代表这个边必须流满。 对于情况2，我们让这个点和源点建立一条边，流量上限是avg-w[i]，费用为0，代表这个边同样必须流满。 现在考虑单点，由于可以在相邻的点之间传递，我们在相邻点之间，建立一条流量上限为INF ,费用为1的边，代表每向这个点流入一个流量，费用为1。 这样跑一个最小费用最大流，就是本题的答案。 P4015 运输问题： W 公司有 m 个仓库和 n个零售商店。第 i个仓库有 ai ​ 个单位的货物；第 j 个零售商店需要 bj个单位的货物。 货物供需平衡，即n个零售店需要的和m个仓库所拥有的货物相同 从第 i 个仓库运送每单位货物到第

#用户思维是基础思维三个方法： 1.WHO 得屌丝者得天下（屌丝文化）2. WHAT 兜售参与感（获得反馈以及意见 C2B模式 以用户为中心） 3. HOW 体验至上（注意粉丝的效用 细节） #简约思维：专注，少即是多，简约就是美 意思就是产品规划的时候要非常专注 简单的东西更容易传播 功能做加法 背后的流程设计等要减化 作业：三星公司为什么能屹立不倒，同时追随苹果公司不断发展？ 1.背后的电子产品背景。 2.迎合用户需求，不断改进产品并且提供多种类型的产品满足用户的需求。不像诺基亚手机。 #极致思维 需求要抓准：痛点 痒点 兴奋点 逼得狠 突破自己的极限 管理要盯的紧 作业：锤子手机在极致思维的思路上做了哪些工作？ 1、重视人性化以及个性化。 2、尊重用户隐私和选择权。 [5] 3、锤子手机应用商店的应用。锤子ROM发布会上的第一篇章就是讲的就是界面，创作者对于良好的交互界面有着近乎于偏执的认同，这也将直接影响到锤子手机的研制，以及锤子手机应用商店的维护，其中势必将有大量精致和极具价值的应用上架，这对用户而言可以减少筛选应用的时间，提升智能手机的使用效率。 #迭代思维 因为通常不是一次性满足用户的需求 而是一次次的迭代慢慢满足用户的需求 作业：当前很多随身WIFI，这是在哪个创新点上进行了微创新? 就是对路由器进行了微创新，更容易移动，便捷性。 #流量思维 流量就意味着金钱

自vivo手机上市以来，就深受大众喜欢。不仅功能众多，实用性也很强，为viov用户带来了很多的便利。那么，我们今天就来了解一下vivo手机里面实用的小功能吧! 1、后台进程设置 其实导致手机卡顿，很大的原因是后台开启了太多太多应用，即使我们退出了，他们还是悄悄的开启着。我们就需要对软件的最大开启数量进行限制，特别是喜欢看视频的朋友，这一点一定要注意了，因为这些软件很可能还在后台开启着，导致了手机的卡顿现象。 方法步骤：【设置】→接下来打开【更多设置】→【开发人员选项】→最后选择【后台进程限制】→选择2-4个的限制数量。 2、实时查看剩余流量 对于流量有限的用户或者想知道自己每天的流量都去了哪里的人来说，实时了解自己的流量使用情况很有必要。所以我们可以设置一下，让流量在下拉框中的底部显示，用了多少，剩余多少。 方法步骤：【设置】→接下来打开【状态栏与通知】→【流量】→最后选择【无/联网卡/双卡】即可 3、动画缩放 手机中的动画渲染效果是一大卖点，无论是界面的切换，还是过渡动画，都很高级。也会让手机变得卡顿。如果不是很注重渲染效果的朋友，可以将渲染效果调低，手机就会流畅许多。 方法步骤：【设置】→打开【更多设置】→【开发人员选项】→对三个动画的效果全部都调低到0.5倍即可。 4、全局搜索 全局搜索可以用来寻找你想找的那款app，快速又便捷，另外还可以查找联系人、音乐等

转录文章，保留独立客观的态度看待。 只有顺应时代潮流，才能与时代同行。大数据已在门槛，跟不上就要落伍。 用户思维 用户思维是互联网思维的核心，接下来讲到的思维模式都是围绕着用户为中心的思维模式进行的，没有用户思维模式，其他都是也没有存在的必要。传统思维模式是以产品为核心，互联网时代就要毫无疑问的以用户为核心。 草根思维 什么是草根？草根就是相对于高富帅来说的，有句话说，80%的财富掌握在20%的手里，草根思维就是围绕着那些只占20%财富的80%那群人。草根思维是就是要从“草根”的角度思考问题，并以帮助“草根”解决问题为出发点。服务好草根为经验理念展开的思维模式。在中国，只有获得草根用户的认可，才是王道。 粉丝思维 在不久的将来，但凡没有粉丝的品牌都会快速消亡。无论是通过推广宣传，还是产品服务都要先把粉丝聚拢起来，并产生信任感并能长期维系下去，用粉丝这一特定资源，把营销拉长。粉丝思维归根结底就是建立认同。 服务思维 服务思维不是互联网时代的产物，但是它在互联网时代被版本迭代了，互联网下的服务思维是指，要建立每时每刻全天候的服务理念，还要有全员都是客服人员的意识。真正做到“用户就是上帝”。只有认可了服务客户才会消费你的产品。 爆品思维 爆品思维就要求给用户带来超值的预期，让用户惊讶到，而不是让用户满意就行的。打造爆款并不是要获取更多的收益，而是要通过爆品引流，让用户关注你其他更多的产品