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,只进不出,叫做汇点
  • 容量和流量:每条有向边上有两个量,容量和流量,从i到j的容量通常用c[i,j]表示,流量则通常是f[i,j].

通常可以把这些边想象成道路,流量就是这条道路的车流量,容量就是道路可承受的最大的车流量。很显然的,流量<=容量。而对于每个不是源点和汇点的点来说,可以类比的想象成没有存储功能的货物的中转站,所有“进入”他们的流量和等于所有从他本身“出去”的流量。

  • 最大流:把源点比作工厂的话,问题就是求从工厂最大可以发出多少货物,是不至于超过道路的容量限制,也就是,最大流

求解思路:

首先,假如所有边上的流量都没有超过容量(不大于容量),那么就把这一组流量,或者说,这个流,称为一个可行流

一个最简单的例子就是,零流,即所有的流量都是0的流。

  • (1).我们就从这个零流开始考虑,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<=。
  • (2).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,这是显然的。
  • (3).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。我们不断地从起点开始寻找增广路,每次都对其进行增广,直到源点和汇点不连通,也就是找不到增广路为止。
  • (4).当找不到增广路的时候,当前的流量就是最大流,这个结论非常重要。

补充:

  • (1).寻找增广路的时候我们可以简单的从源点开始做BFS,并不断修改这条路上的delta 量,直到找到源点或者找不到增广路。
  • (2).在程序实现的时候,我们通常只是用一个c 数组来记录容量,而不记录流量,当流量+delta 的时候,我们可以通过容量-delta 来实现,以方便程序的实现。

相关问题:

为什么要增加反向边?

在做增广路时可能会阻塞后面的增广路,或者说,做增广路本来是有个顺序才能找完最大流的。

但我们是任意找的,为了修正,就每次将流量加在了反向弧上,让后面的流能够进行自我调整。

举例:

比如说下面这个网络流模型

我们第一次找到了1-2-3-4这条增广路,这条路上的delta值显然是1。

于是我们修改后得到了下面这个流。(图中的数字是容量)

这时候(1,2)和(3,4)边上的流量都等于容量了,我们再也找不到其他的增广路了,当前的流量是1。

但是,

这个答案明显不是最大流,因为我们可以同时走1-2-4和1-3-4,这样可以得到流量为2的流。

那么我们刚刚的算法问题在哪里呢

问题就在于我们没有给程序一个“后悔”的机会,应该有一个不走(2-3-4)而改走(2-4)的机制。

那么如何解决这个问题呢

我们利用一个叫做反向边的概念来解决这个问题。即每条边(i,j)都有一条反向边(j,i),反向边也同样有它的容量。

我们直接来看它是如何解决的:

在第一次找到增广路之后,在把路上每一段的容量减少delta的同时,也把每一段上的反方向的容量增加delta。

           c[x,y]-=delta;
           c[y,x]+=delta;

我们来看刚才的例子,在找到1-2-3-4这条增广路之后,把容量修改成如下:

这时再找增广路的时候,就会找到1-3-2-4这条可增广量,即delta值为1的可增广路。将这条路增广之后,得到了最大流2。

那么,这么做为什么会是对的呢?

事实上,当我们第二次的增广路走3-2这条反向边的时候,就相当于把2-3这条正向边已经是用了的流量给“退”了回去,不走2-3这条路,而改走从2点出发的其他的路也就是2-4。

如果这里没有2-4怎么办?

这时假如没有2-4这条路的话,最终这条增广路也不会存在,因为他根本不能走到汇点

同时本来在3-4上的流量由1-3-4这条路来“接管”。而最终2-3这条路正向流量1,反向流量1,等于没有流。

附上自己写的Emonks_Karp:

 #include<iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std; const int INF=0xf777;
const int MAXN=; int n,m,ans;
int vis[MAXN],pre[MAXN];
int mp[MAXN][MAXN]; bool bfs(int s,int t)
{
memset(vis,,sizeof(vis));
memset(pre,,sizeof(pre));
vis[s]=;
queue<int> Q;
Q.push(s);
while(!Q.empty())
{
int q=Q.front();Q.pop();
if(q==t) return true;
for(int i=;i<=n;i++)
if(!vis[i]&&mp[q][i])
{
vis[i]=;
pre[i]=q;
Q.push(i);
}
}
return false;
} int Edmonds_Karp(int s,int t)
{
int ans=;
while(bfs(s,t))
{
int minn=INF;
for(int i=t;i!=s;i=pre[i])
minn=min(minn,mp[pre[i]][i]);
for(int i=t;i!=s;i=pre[i])
{
mp[pre[i]][i]-=minn;
mp[i][pre[i]]+=minn;
}
ans+=minn;
}
return ans;
} int main()
{
scanf("%d%d",&n,&m);
for(int i=;i<=m;i++)
{
int x,y,z;
scanf("%d%d%d",&x,&y,&z);
mp[x][y]=z;
}
printf("%d",Edmonds_Karp(,n));
return ;
}

Dinic算法:

  ORZ SYCstudio

Dinic算法引入了一个叫做分层图的概念。具体就是对于每一个点,我们根据从源点开始的bfs序列,为每一个点分配一个深度,然后我们进行若干遍dfs寻找增广路,每一次由u推出v必须保证v的深度必须是u的深度+1。

 #include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std; const int INF=0x7f7f7f7f;
const int MAXN=; struct Edge
{
int to,w,next;
}E[MAXN];
int node,head[MAXN],dis[MAXN];
int s,t;
int n,m,ans; void insert(int u,int v,int w)
{
E[++node]=(Edge){v,w,head[u]};
head[u]=node;
E[++node]=(Edge){u,,head[v]};
head[v]=node;
} bool bfs()
{
memset(dis,-,sizeof(dis));
queue<int> Q;
Q.push(s);
dis[s]=;
while(!Q.empty())
{
int q=Q.front();Q.pop();
for(int i=head[q];i;i=E[i].next)
if(E[i].w&&dis[E[i].to]==-)
{
Q.push(E[i].to);
dis[E[i].to]=dis[q]+;
}
}
return dis[t]!=-;
} int dfs(int x,int flow)
{
if(x==t) return flow;
for(int i=head[x];i;i=E[i].next)
if(E[i].w&&dis[E[i].to]==dis[x]+)
{
int minn=dfs(E[i].to,min(flow,E[i].w));
if(minn)
{
E[i].w-=minn;
E[i^].w+=minn;
return minn;
}
}
return ;
} void dinic()
{
while(bfs()) ans+=dfs(s,INF);
} int main()
{
scanf("%d%d%d%d",&n,&m,&s,&t);
for(int i=;i<=m;i++)
{
int u,v,w;
scanf("%d%d%d",&u,&v,&w);
insert(u,v,w);
}
dinic();
printf("%d",ans);
return ;
}

网络流_Edmond-Karp算法、Dinic算法的更多相关文章

  1. 网络流之最大流Dinic算法模版

    /* 网络流之最大流Dinic算法模版 */ #include <cstring> #include <cstdio> #include <queue> using ...

  2. 网络流(四)dinic算法

    传送门: 网络流(一)基础知识篇 网络流(二)最大流的增广路算法 网络流(三)最大流最小割定理 网络流(四)dinic算法 网络流(五)有上下限的最大流 网络流(六)最小费用最大流问题 转自:http ...

  3. 网络流(最大流-Dinic算法)

    摘自https://www.cnblogs.com/SYCstudio/p/7260613.html 网络流定义 在图论中,网络流(Network flow)是指在一个每条边都有容量(Capacity ...

  4. 图论4——探索网络流的足迹:Dinic算法

    1. 网络流:定义与简析 1.1 网络流是什么? 网络流是一种"类比水流的解决问题方法,与线性规划密切相关"(语出百度百科). 其实,在信息学竞赛中,简单的网络流并不需要太高深的数 ...

  5. 最大流EK算法/DINIC算法学习

    之前一直觉得很难,没学过网络流,毕竟是基础知识现在重新来看. 定义一下网络流问题,就是在一幅有向图中,每条边有两个属性,一个是cap表示容量,一个是flow 表示流过的流量.我们要求解的问题就是从S点 ...

  6. 网络最大流算法—Dinic算法及优化

    前置知识 网络最大流入门 前言 Dinic在信息学奥赛中是一种最常用的求网络最大流的算法. 它凭借着思路直观,代码难度小,性能优越等优势,深受广大oier青睐 思想 $Dinic$算法属于增广路算法. ...

  7. 网络流入门—用于最大流的Dinic算法

    "网络流博大精深"-sideman语 一个基本的网络流问题 最早知道网络流的内容便是最大流问题,最大流问题很好理解: 解释一定要通俗! 如右图所示,有一个管道系统,节点{1,2,3 ...

  8. Dinic算法(研究总结,网络流)

    Dinic算法(研究总结,网络流) 网络流是信息学竞赛中的常见类型,笔者刚学习了最大流Dinic算法,简单记录一下 网络流基本概念 什么是网络流 在一个有向图上选择一个源点,一个汇点,每一条边上都有一 ...

  9. Dinic算法详解及实现

    预备知识: 残留网络:设有容量网络G(V,E)及其上的网络流f,G关于f的残留网络即为G(V',E'),其中G'的顶点集V'和G的顶点集V相同,即V'=V,对于G中任何一条弧<u,v>,如 ...

  10. 网络流入门--最大流算法Dicnic 算法

    感谢WHD的大力支持 最早知道网络流的内容便是最大流问题,最大流问题很好理解: 解释一定要通俗! 如右图所示,有一个管道系统,节点{1,2,3,4},有向管道{A,B,C,D,E},即有向图一张.  ...

随机推荐

  1. 关于cookies,sessionStorage和localStorage的区别

    如果我说得啰嗦了,请麻烦提醒我一下~~ 面试的时候说: 首先这三个可以在浏览器端按下F12,在Application可以查看到. 如下图: cookies: sessionStorage: sessi ...

  2. Codeforces Round #363 (Div. 2) B

    Description You are given a description of a depot. It is a rectangular checkered field of n × m siz ...

  3. Spring对数据库的操作

    Spring结合Hibernate                   HibernateTemplate http://www.jb51.net/article/41541.htm //////// ...

  4. mysql 日期与索引问题

    日期类型可以直接和string格式的字符串比较 select * from xxx where event_time>'2018-06-02' 可以使用索引, mysql默认会把后面的字符串转成 ...

  5. Windows开机自动登录及取消自动登录的设置

    开机自动登录 1.开始菜单搜索框输入 “netplwiz” 按回车 或“Win+R”组合键打开“运行”框内输入“netplwiz” 或“运行”框内输入“control userpasswords2”( ...

  6. c/c++中define用法详解及代码示例

    https://blog.csdn.net/u012611878/article/details/52534622   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog. ...

  7. leetcode--Learn one iterative inorder traversal, apply it to multiple tree questions (Java Solution)

    will show you all how to tackle various tree questions using iterative inorder traversal. First one ...

  8. 你还在为UiPath课程考试发愁吗?

    刚开始学UiPath的时候,课程的考试难倒了很多人,有语言的原因也有对课程理解的原因,记忆中好像有一课考了5次估计,由于题库也就那么多,只要你努力考,总会过的. 学会了RPA的自动化工具,能否自动化答 ...

  9. 多个activity之间的数据共享

    Activity之间的数据共享问题起初一看并没有那么纠结,原因在于两点,一来两个Activity之间可以通过回传的方式进行数据的共享,而哪怕是多个Activity之间,也可以通过静态类进行数据的共享. ...

  10. springboot 学习笔记(九)

    springboot整合activemq,实现broker集群部署(cluster) 1.为实现jms高并发操作,需要对activemq进行集群部署,broker cluster就是activemq自 ...