KM算法详解阅读目录二分图博客推荐匈牙利算法步骤匈牙利算法博客推荐KM算法步骤KM算法标杆(又名顶标)的引入KM流程详解KM算法博客推荐 0.二分图二分图的概念 二分图又称作二部图，是图论中的一种特殊模型。 设G=(V, E)是一个无向图。如果顶点集V可分割为两个互不相交的子集X和Y，并且图中每条边连接的两个顶点一个在X中，另一个在Y中，则称图G为二分图。 可以
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2023-12-21 17:28:05
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http://blog.sina.com.cn/s/blog_691ce2b701016reh.html 注意当前图一定是 存在完
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2021-08-15 17:30:01
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【HDU】2255 奔小康赚大钱1533 Going Home1853 Cyclic Tour3488 Tour3435 A new Graph Game2426 Interesting Housing Problem2853 Assignment3718 Similarity3722 Card G...
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2014-05-26 18:33:00
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如果为最小的话，权值取负，得到的ans为相反数就可以了
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2023-08-23 10:20:33
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先来看一个问题： 给定 \(w_{1\sim n, 1\sim n}\)，现在要求满足 \(\forall i, j\in [1, n], a_i + b_j\ge w_{i, j}\) 且 \(\sum a_i + \sum b_j\) 最小的 \(a_{1\sim n}, b_{1\sim n} ...
O（n^3）的复杂度，解决最佳完备匹配问题。#include
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2013-04-05 21:34:00
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O（n^3）的复杂度，解决最佳完备匹配问题。#include #include using namespace std;const int maxn=160,OO=(~(0U))>>1;int w[maxn][maxn];int lx[m
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2023-09-15 09:18:16
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From: http://www.cnblogs.com/crazyac/articles/1932808.html引用1：KM算法是通过给每个顶点一个标号（叫做顶标）来把求最大权匹配的问题转化为求完备匹配的问题的。设顶点Xi的顶标为A[i]，顶点Yi的顶标为B [i]，顶点Xi与Yj之间的边权为w[i,j]。在算法执行过程中的任一时刻，对于任一条边(i,j)，A[i]+B[j]>=w
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2023-05-23 16:34:37
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一、前言最近才有空，想起来Compose-jb和kmm这2个框架，就来个快速入门指南吧。什么是KMM (Kotlin Multiplatform Mobile)KMM用于简化跨平台开发，可以在Android和IOS之间共享通用的代码。 仅在使用各自平台能力的时候，才会去编写各自平台特定的代码。Compose Multiplatform， by JetBrains 缩写名称：compose-jbCo
文章目录1 数据类型1.1 删失数据1.1.1 右删失1.1.2 左删失1.1.3 区间删失1.2 完全数据（Complete data）2 生存分析几个核心概念2.1 生存概率2.2 风险概率2.3 生存/风险函数 两者之间关系2.3 Ht / St / CDF / CF之间的关系2.4 其他生存时间相关概念3 Kaplan-Meier 生存概率估计3.1 寿命表（ life table）3.
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2023-12-30 20:53:49
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HDU 2255 #include<cstdio> #include<cstring> #include<iostream> #include<algorithm> using namespace std; #define N 306 int n,e[N][N]; int match[N],slac
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2021-08-05 10:05:38
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KM模板,二分图带权匹配
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2019-02-19 15:49:00
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两个不错的介绍KM算法的文章：1：http://www.cppblog.com/MatoNo1/archive/2011/07/23/151724.aspx2： KM算法是通过给每个顶点一个标号（叫做顶标）来把求最大权匹配的问题转化为求完备匹配的问题的。设顶点Xi的顶标为A[i]，顶点Yi的顶标为B[i]，顶点Xi与Yj之间的边权为w[i,j]。在算法执行过程中的任一时刻，对于任一条边(i,j)，A[i]+B[j]>=w[i,j]始终成立。KM算法的正确性基于以下定理： 若由二分图中所有满足A[i]+B[j]=w[i,j]的边(i,j)构成的子图（称做相等子图）有完备匹配，那么这个完备匹
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2012-07-21 19:21:00
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在临床研究中，生存曲线（又称Kaplan-Meier曲线）是最常用图片之一，旨在描述各组患者的生存状况。一张漂亮的、专业的生存曲线图不仅可以令编辑、读者和审稿专家眼前一亮，同时也能为论文增色不少。然而，对于一些新手而言，生存曲线却显得十分陌生，不知道为何要绘制生存曲线，也不知道该如何解读生存曲线的结果。在此，笔者结合自己长期做统计分析和绘制生存曲线的经验，浅谈如何解读生存曲线。1，为什么要绘制生存
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2023-12-08 18:24:29
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先说KM算法求二分图的最佳匹配思想，再详讲KM的实现。
【KM算法求二分图的最佳匹配思想】对于具有二部划分( V1, V2 )的加权完全二分图，其中 V1= { x1, x2, x3, ... , xn }， V2= { y1, y2, y3, ... , yn }，边< xi, yj >具有权值 Wi,j
。该带权二分图中一个总权值最大的完美匹配，称之为最佳匹配。 记 L
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2024-05-19 08:52:41
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# KM曲线（Kaplan-Meier曲线）及其在Python中的应用
在医学统计和生存分析中，KM曲线（Kaplan-Meier曲线）是一种重要的工具，用于估计生存函数并展示不同组别（如治疗组和对照组）在生存时间上的差异。该方法关注的是“时间到事件”的数据，常用于生存分析，比如癌症患者的生存期分析。
## KM曲线的基础知识
KM曲线通过观察每个个体的生存状况（是否经历了事件，如死亡或疾病
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2024-08-02 05:10:46
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大白书P248有证明,此处贴出两种复杂度的方案，n^4大白书P350n^3 1 #include 2 #include 3 #include 4 #include 5 using namespace std; 6 /* KM算法 7 * 复杂度O(nx*nx*ny) 8 * 求最大权匹配 9...
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2021-07-28 14:03:40
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题意：给出一个地图，地图上有人和房子，问如何分配哪个人去哪个房子，走的路最短？ 这道题是个完备匹配的情况下，问怎么才能走的路最少，可以用KM来做。 只不过KM算法是用来求解最大最优值，所以我们得改一下数据，将每个人去房子的路程都改为负数。 最后再得出 -KM（）即刻 1 #include<cstdi
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2019-09-16 20:06:00
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KM最佳匹配。KM算法是通过给每个顶点一个标号（叫做顶标）来把求最大权匹配的问题转化为求完备匹配的问题的。设顶点Xi的顶标为A[i]，顶点Yi的顶标为B[i]，顶点Xi与Yj之间的边权为w[i,j]。在算法执行过程中的任一时刻，对于任一条边(i,j)，A[i]+B[j]>=w[i,j]始终成立，初始A[i]为与xi相连的边的最大边权，B[j]=0。KM算法的正确性基于以下定理：设 G(V,E) 为二部图， G'(V,E') 为二部图的子图。如果对于 G' 中的任何边<x,y> 满足， L(x)+ L(y)== Wx,y，我们称 G'(V,E
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2013-05-05 00:12:00
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TourTime Limit: 3000/1000 MS (Java/Others)Memory Limit: 65535/65535 K (Java/Others) Total Submission(s): 2462Accepted Submission(s): 1222 Problem Desc...
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2015-11-26 22:40:00
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