Logo
Unionpedia
Giao tiếp
Tải nội dung trên Google Play
Mới! Tải Unionpedia trên thiết bị Android™ của bạn!
Miễn phí
truy cập nhanh hơn trình duyệt!
 

Thuật toán Edmonds–Karp và Thuật toán Ford-Fulkerson

Phím tắt: Sự khác biệt, Điểm tương đồng, Jaccard Similarity Hệ số, Tài liệu tham khảo.

Sự khác biệt giữa Thuật toán Edmonds–Karp và Thuật toán Ford-Fulkerson

Thuật toán Edmonds–Karp vs. Thuật toán Ford-Fulkerson

Trong khoa học máy tính và lý thuyết đồ thị, thuật toán Edmonds–Karp là một trường hợp đặc biệt của thuật toán Ford–Fulkerson cho việc tìm luồng cực đại trong mạng. Thuật toán Ford- Fulkerson (đặt theo L. R. Ford và D. R. Fulkerson) tính toán luồng cực đại trong một mạng vận tải.

Những điểm tương đồng giữa Thuật toán Edmonds–Karp và Thuật toán Ford-Fulkerson

Thuật toán Edmonds–Karp và Thuật toán Ford-Fulkerson có 2 điểm chung (trong Unionpedia): Luồng cực đại, Tìm kiếm theo chiều rộng.

Luồng cực đại

Luồng cực đại là một trong những bài toán tối ưu trên đồ thị tìm được những ứng dụng rất rộng rãi trong cả thực tế cũng như trong lý thuyết tổ hợp.

Luồng cực đại và Thuật toán Edmonds–Karp · Luồng cực đại và Thuật toán Ford-Fulkerson · Xem thêm »

Tìm kiếm theo chiều rộng

Mô phỏng tìm kiếm trên cây tìm kiếm theo thuật toán tìm kiếm theo chiều rộng Trong lý thuyết đồ thị, tìm kiếm theo chiều rộng (BFS) là một thuật toán tìm kiếm trong đồ thị trong đó việc tìm kiếm chỉ bao gồm 2 thao tác: (a) cho trước một đỉnh của đồ thị; (b) thêm các đỉnh kề với đỉnh vừa cho vào danh sách có thể hướng tới tiếp theo.

Tìm kiếm theo chiều rộng và Thuật toán Edmonds–Karp · Tìm kiếm theo chiều rộng và Thuật toán Ford-Fulkerson · Xem thêm »

Danh sách trên trả lời các câu hỏi sau

So sánh giữa Thuật toán Edmonds–Karp và Thuật toán Ford-Fulkerson

Thuật toán Edmonds–Karp có 5 mối quan hệ, trong khi Thuật toán Ford-Fulkerson có 5. Khi họ có chung 2, chỉ số Jaccard là 20.00% = 2 / (5 + 5).

Tài liệu tham khảo

Bài viết này cho thấy mối quan hệ giữa Thuật toán Edmonds–Karp và Thuật toán Ford-Fulkerson. Để truy cập mỗi bài viết mà từ đó các thông tin được trích xuất, vui lòng truy cập:

Chào! Chúng tôi đang ở trên Facebook bây giờ! »