瑞士蘇黎世聯邦理工學院的研究人員開闢了一種超快算法，即網絡流算法。該算法勝利辦理了在網絡中實現最大流量的同時最大限度減低傳輸成本的疑問。這種超快算計才幹是研究高度復雜、數據豐富、動態且快速變化的網絡（例如生物學中的分子網絡或大腦網絡）的主要環節。
新算法能為任何類型的網絡（包含有鐵路、公路、水上交通和互聯網）算計出最佳且最低成本的交通流量方案。其執行算計的速度極快，幾乎在算計機讀取描述網絡數據的剎那就能提供辦理方案。
原則上，所有算計想法在尋找最佳流量和最小成本路線時，均需面臨多次迭代解析網絡的挑戰。在此過程中玩運彩折扣優惠，它們會逐一解析網絡連結狀態，包含有哪些玩運彩玩預測是開放的，哪些是關閉的，或是由于到達容量極限而擁塞的。
此前，算計機科學家在辦理這一疑問時，往往要在兩種關鍵謀略之間做出選擇。世足冠軍 運彩一種是以鐵路網絡為模子，每次迭代都要算計整個網絡部門并調換交通流量；另一種則受電網中電力流引動，在每次迭代中算計整個網絡，但對網絡每個部門的改動流量採用統計平均值，以加速算計速度。
目前，研究團隊將這兩種謀略的優勢結合，建立了一種全新的組合想法。新算法基于很多小型、高效且低成本的算計步驟，這些步驟加在一起比一些單一的大型步驟快得多。
算計最優流量的時間復雜度通常以m的某個冪次方來表白，此中m典型算計機必要算計的網絡中的連結數。直到2024年，都沒有任何算法的算計速度能夠過份m15。2024年，辦理該疑問所需的算計速度勝利減低至m133。
新算法進一步辦理了這一疑問。採用該算法時，算計時間和網絡規模以相同的速度增加，這或將變更整個網絡流算法研究領域。
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