埃德蒙兹-卡普算法Flow; Edge (int u, int v, int Capacity, int Flow) : u(u), v(v), Capacity(Capacity), Flow(Flow) {} }; struct Edmonds_Karp { vector<Edge> Edges; vector<int>
李氏括号與 Y的算子，此一算子作用後也會形成向量場，以[X, Y]標示。 李括號 [X, Y] 在概念上是沿著由X生成向量流（英语：Vector flow）的Y微導，常寫為 L X Y {\displaystyle {\mathcal {L}}_{X}Y} ("沿著 X 的Y
最小费用最大流问题to, residual, cost; }; std::vector<Edge>edges; std::vector<int> G[MAXN]; int s, t, maxFlow, minCost; int last[MAXN], flow[MAXN], dis[MAXN]; bool inQueue[MAXN];
计算机视觉各主题列表Multispectral Imaging 马尔可夫网络 Markov random fields 运动矢量 Motion vector 光流法 Optical flow 图像分割 Image segmentation Medial axis 方向梯度直方图 Histogram of oriented
极向–环向分解{\displaystyle \nabla \cdot \mathbf {F} =0,} 可以被表示为一个轴矢量场（toroidal vector field）和一个极矢量场（poloidal vector field）的和： F = T + P = ∇ × Ψ r + ∇ × ( ∇ × Φ r ) , {\displaystyle