本文转载于最大流 — Edmond Karp算法因原文部分图片及代码显示问题，阅读不方便，故转载。Edmond Karp算法的大概思想：反复寻找源点s到汇点t之间的增广路径，若有，找出增广路径上每一段[容量-流量]的最小值delta，若无，则结束。在寻找增广路径时，可以用BFS来找，并且更新残留网络的值(涉及到反向边)。而找到delta后，则使最大流值加上delta，更新为当前的最大流值。(粗体表

给定文本序列x1​⋯xt​，语言模型的目标是估计联合概率Px1​⋯xt​. 这里的xt​可以认为是文本序列在时间步t处的观测或标签，而所谓联合概率指的是一个句子的整体概率，即句子中所有单词相继出现的概率。语言模型的用处：可以在语音识别上解决同音句歧义问题和断句问题。

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“强智杯"2020年湖南省大学生计算机程序设计竞赛 CAbsolute Difference Equation