网络流(network-flows)是一种类比水流的解决问题方法,与线性规划密切相关。网络流的理论和应用在不断发展。而我们今天要讲的就是网络流里的一种常见问题——最大流问题。

最大流问题(maximum flow problem),一种组合最优化问题,就是要讨论如何充分利用装置的能力,使得运输的流量最大,以取得最好的效果。求最大流的标号算法最早由福特和福克逊与与1956年提出,20世纪50年代福特(Ford)、(Fulkerson)建立的“网络流理论”,是网络应用的重要组成成分。

再解决这个问题前,我们要先弄懂一些定义

网络流图是一张只有一个源点和汇点的有向图,而最大流就是求源点到汇点间的最大水流量,下图的问题就是一个最基本,经典的最大流问题

二.流量,容量和可行流

对于弧(u,v)来说,流量就是其上流过的水量(我们通常用f(u,v)表示),而容量就是其上可流过的最大水量(我们通常用c(u,v)表示),只要满足f(u,v)<=c(u,v),我们就称流量f(u,v)是可行流(对于最大流问题而言,所有管道上的流量必须都是可行流)。

三.增广路

如果一条路上的所有边均满足:

正向边: f(u,v)< c(u,v) ——– 反向边:f(u,v)> 0

假如有这么一条路,这条路从源点开始一直一段一段的连到了汇点,并且,这条路上的每一段都满足流量<容量,注意,是严格的<,而不是<=。那么,我们一定能找到这条路上的每一段的(容量-流量)的值当中的最小值delta。我们把这条路上每一段的流量都加上这个delta,一定可以保证这个流依然是可行流。这样我们就得到了一个更大的流,他的流量是之前的流量+delta,而这条路就叫做增广路. From 网络流(Network Flow)

则我们称这条路径为一条增广路径,简称增广路。

好了,弄懂了一些定义,接下来就可以介绍著名的Ford-Fulkerson算法了。

如图所示,如果我们每次都找出一条增广路,只要这条增广路经过汇点,那说明此时水流还可以增加,增加的量为d(d=min(d,c(u,v)-f(u,v))或d=min(d,f(u,v)))。

我们可以这样理解:对于每一条正向边,他能添加的最大水流为c(u,v)-f(u,v)。而对于反向边来说,当正向边上的水流增多时,反向边自身的反向水流会减少,而其能减少的最多水量为f(u,v)。由于要保证添加水流之后,所有的f(u,v)都是可行流,所以我们取最小值。

增加之后,我们要更新流量,每条正向边+d,每条反向边-d即可。

既然这样,我们的思路就是:

1.找出一条增广路径 ——2.修改其上点的值——3.继续重复1,直至找不出增广路。则此时源点的汇出量即为所求的最大流。

那么上代码:

#include<bits/stdc++.h>
#include<vector>
#define maxn 1200
#define INF 2e9
using namespace std;
int i,j,k,n,m,h,t,tot,ans,st,en;
struct node{
int c,f;
}edge[maxn][maxn];
int flag[maxn],pre[maxn],alpha[maxn],q[maxn],v;
int read(){
char c;int x;while(c=getchar(),c<'0'||c>'9');x=c-'0';
while(c=getchar(),c>='0'&&c<='9') x=x*10+c-'0';return x;
} void bfs(){
memset(flag,0xff,sizeof(flag));memset(pre,0xff,sizeof(pre));memset(alpha,0xff,sizeof(alpha));
flag[st]=0;pre[st]=0;alpha[st]=INF;h=0,t=1;q[t]=st;
while(h<t){
h++;v=q[h];
for(int i=1;i<=n;i++){
if(flag[i]==-1){
if(edge[v][i].c<INF&&edge[v][i].f<edge[v][i].c){
flag[i]=0;pre[i]=v;alpha[i]=min(alpha[v],edge[v][i].c-edge[v][i].f);q[++t]=i;
}
else if(edge[i][v].c<INF&&edge[i][v].f>0){
flag[i]=0;pre[i]=-v;alpha[i]=min(alpha[v],edge[i][v].f);q[++t]=i;
}
}
}
flag[v]=1;
}
} void Ford_Fulkerson(){
while(1){
bfs();
if(alpha[en]==0||flag[en]==-1){
break;
}
int k1=en,k2=abs(pre[k1]);int a=alpha[en];
while(1){
if(edge[k2][k1].c<INF) edge[k2][k1].f+=a;
else if(edge[k1][k2].c<INF) edge[k1][k2].f-=a;
if(k2==st) break;
k1=k2;k2=abs(pre[k1]);
}
alpha[en]=0;
}
} void flow(){
int maxflow=0;
for(int i=1;i<=n;i++)
for(int j=1;j<=n;j++){
if(i==st&&edge[i][j].f<INF) maxflow+=edge[i][j].f;
}
printf("%d",maxflow);
} int main(){
int u,v,c,f;
n=read();m=read();st=read();en=read();
for(int i=1;i<=n;i++)
for(int j=1;j<=n;j++) edge[i][j].c=INF,edge[i][j].f=0;
for(int i=1;i<=m;i++){
u=read();v=read();c=read();
edge[u][v].c=c;
}
Ford_Fulkerson();
flow();
return 0;
}

网络流的最大流入门(从普通算法到dinic优化)的更多相关文章

  1. 网络流 最大流—最小割 之SAP算法 详解

    首先引入几个新名词: 1.距离标号: 所谓距离标号 ,就是某个点到汇点的最少的弧的数量(即边权值为1时某个点到汇点的最短路径长度). 设点i的标号为level[i],那么如果将满足level[i]=l ...

  2. [洛谷P3376题解]网络流(最大流)的实现算法讲解与代码

    [洛谷P3376题解]网络流(最大流)的实现算法讲解与代码 更坏的阅读体验 定义 对于给定的一个网络,有向图中每个的边权表示可以通过的最大流量.假设出发点S水流无限大,求水流到终点T后的最大流量. 起 ...

  3. 最大流算法之Dinic

    引言: 在最大流(一)中我们讨论了关于EK算法的原理与代码实现,此文将讨论与EK算法同级别复杂度(O(N^2M))的算法--Dinic算法. Dinic算法用到的思想是图的分层结构,通过BFS将每一个 ...

  4. ISAP算法对 Dinic算法的改进

    ISAP算法对 Dinic算法的改进: 在刘汝佳图论的开头引言里面,就指出了,算法的本身细节优化,是比较复杂的,这些高质量的图论算法是无数优秀算法设计师的智慧结晶. 如果一时半会理解不清楚,也是正常的 ...

  5. SSE图像算法优化系列二:高斯模糊算法的全面优化过程分享(一)。

    这里的高斯模糊采用的是论文<Recursive implementation of the Gaussian filter>里描述的递归算法. 仔细观察和理解上述公式,在forward过程 ...

  6. 小波学习之二(单层一维离散小波变换DWT的Mallat算法C++实现优化)--转载

    小波学习之二(单层一维离散小波变换DWT的Mallat算法C++实现优化)   在上回<小波学习之一>中,已经详细介绍了Mallat算法C++实现,效果还可以,但也存在一些问题,比如,代码 ...

  7. 【题解】SDOI2010所驼门王的宝藏(强连通分量+优化建图)

    [题解]SDOI2010所驼门王的宝藏(强连通分量+优化建图) 最开始我想写线段树优化建图的说,数据结构学傻了233 虽然矩阵很大,但是没什么用,真正有用的是那些关键点 考虑关键点的类型: 横走型 竖 ...

  8. Java 排序算法-冒泡排序及其优化

    Java 排序算法-冒泡排序及其优化 什么是冒泡排序 基本写法 优化后写法 终极版本 源码及测试 什么是冒泡排序 这里引用一下百度百科上的定义: 冒泡排序(Bubble Sort),是一种计算机科学领 ...

  9. 网络流_Edmond-Karp算法、Dinic算法

    转载:网络流基础篇——Edmond-Karp算法             BY纳米黑客 网络流的相关定义: 源点:有n个点,有m条有向边,有一个点很特殊,只出不进,叫做源点. 汇点:另一个点也很特殊, ...

随机推荐

  1. 部署java的spring boot项目(代码外包提供)

    部署java后台的spring boot 人脸识别系统的项目 基础环境准备: 硬件:内存4g  cpu 4核  硬盘200g  虚拟机 软件:CentOS 7.6  mysql 5.7.26  jdk ...

  2. 微权获取openid信授

    (1)首页要有一个自己的微信测试号的appid和秘钥 (2)公司里都是后台传code(接口),获取openid(接口) 请求code接口:/Wechat/GetUserInfo/getCode //判 ...

  3. mock数据时,http://localhost:8080/#/api/goods 无法访问到数据

    最近学习一个vue-cli的项目,需要与后台进行数据交互,这里使用本地json数据来模仿后台数据交互流程.然而发现build文件夹下没有dev-server.js文件了,因为新版本的vue-webpa ...

  4. Linux 下忘记mysql 密码

    ERROR (): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES). 一.停止 mysql 数据库 /etc/init. ...

  5. onclick="this.src=this.src+'?'"是什么意思?

    onclick="this.src=this.src+'?'" 这是表示当前图片链接 在当前链接值的基础上添加了一个问号 譬如当前src="check.aspx" ...

  6. 请高手解释这个C#程序,其中ServiceBase是windows服务基类,SmsService是

    请高手解释这个C#程序,其中ServiceBase是windows服务基类,SmsService是 ServiceBase的子类. static void Main() { ServiceBase[] ...

  7. java 基础--8 种基本数据类型:整型、浮点型、布尔型、字符型 整型中 byte、short、int、long 的取值范围 什么是浮点型?什么是单精度和双精度?为什么不能用浮点型表示金额?

     一.8种基本数据类型(4整,2浮,1符,1布): 整型:byte(最小的数据类型).short(短整型).int(整型).long(长整型): 浮点型:float(浮点型).double(双精度浮点 ...

  8. 人工神经网络(从原理到代码) Step 01 感知器 梯度下降

    版权声明: 本文由SimonLiang所有,发布于http://www.cnblogs.com/idignew/.如果转载,请注明出处,在未经作者同意下将本文用于商业用途,将追究其法律责任. 感知器 ...

  9. php 基础知识 SESSION 和 COOKIE 的区别

    1,session 在服务器端,cookie 在客户端(浏览器)2,session 默认被存在在服务器的一个文件里(不是内存)3,session 的运行依赖 session id,而 session ...

  10. 前端学习 之 CSS(二)

    五:继承性和层叠性 css有两大特性,即继承性和层叠性. 1. 继承性 面向对象语言都会存在继承的概念,在面向对象语言中,继承的特点:继承了父类的属性和方法.那么我们现在主要研究css,css就是在设 ...