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来自专栏蜉蝣禅修之道
网络流算法Push-relabel的Python实现
而今天讲的Push-relabel算法是90年代提出的高效算法，复杂度为O(n^3)，其实网络流最关键的步骤就是添加反向边，得出剩余图。而其他的改进就是为了在寻找增广路径时尽可能贪心，流量尽可能大。好了，开始讲Push-relabel的主要思想，首先构造一个函数excess，代表每个节点保存的流量，就是等于该节点的入流量-出流量，正常来说，s的保存流量为负，t的保存流量为正，其他节点的保存流量均为接着，就是Push-relabel的过程了，首先遍历图中所有节点，如果存在非t的且excess大于0的节点v，则查看v出发的所有边（v, w），如果h(v)>h(w)，则可以将label，即excess
2.1K50发布于 2018-05-23
来自专栏数据魔术师
调用OR-Tools求解器求解网络流问题
No. 01最大流问题 OR-Tools求解器解决最大流问题使用的是 push-relabel 算法。它最大的特点是一个结点一个结点地进行查看，每一步只检查当前结点的邻接点。（下文介绍的是push-relabel算法的通用思路，可能与OR-Tools求解器的求解思路有所不同） 1.1 定义预流(preflow) push-relabel 算法的重要步骤是预流。 1.5算法过程下图清晰得说明了push-relabel 算法的大致过程： push-relabel 算法的第一步永远是初始化预流（initialize-preflow），具体初始化过程如下图所示： No. 02最小费用流问题 OR-Tools求解器解决最大流问题使用的是cost-scaling push-relabel算法。该算法与push-relabel 算法类似，较为复杂，不适合展开讲。
3.6K41发布于 2021-09-02
来自专栏蜉蝣禅修之道
网络流算法Dinic的Python实现
在上一篇我们提到了网络流算法Push-relabel，那是90年代提出的算法，算是比较新的，而现在要说的Dinic算法则是由以色列人Dinitz在冷战时期，即60-70年代提出的算法变种而来的，其算法复杂度为
2.1K40发布于 2018-05-23
来自专栏OpenCV与AI深度学习
基于图割算法的木材表面缺陷图像分割
式(1)的能量函数可通过最大流/最小割定理来求解，具体包括增广路径(augmenting paths)法和推进⁃重标记(push-relabel)法。本试验采用后者。
95750编辑于 2022-12-22
来自专栏愚公系列-考试考证
【愚公系列】软考高级-架构设计师 120-数学与经济管理
Push-Relabel算法：描述：通过推送和重标操作不断调整流量，直到达到最大流。复杂度：O(V^3)，在某些情况下可以更快。
61420编辑于 2024-08-20

网络流算法Push-relabel的Python实现

调用OR-Tools求解器求解网络流问题

网络流算法Dinic的Python实现

基于图割算法的木材表面缺陷图像分割

【愚公系列】软考高级-架构设计师 120-数学与经济管理

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