例题:  Flow Problem HDU - 3549

Edmonds_Karp算法其实是不断找增广路的过程.

但是在找的过程中是找"最近"的一天增广路,

而不是找最高效的一条增广路,

而且还会重复找,

所以复杂度也是爆表的,很容易被卡. 所以有Dinic和ISAP这两个更加优秀的算法.

我的板子

struct Edge {
int lst, from, to, cap, flow;
Edge () { }
Edge (int ll, int ff, int tt, int cc, int fff) : lst(ll), from(ff), to(tt), cap(cc), flow(fff) { }
}; const int maxn = ;
const int inf = 0x3f3f3f3f; class Edmonds_karp {
public:
Edge edge[maxn*];
int head[maxn];
int cn, cm;
int csz;
int path[maxn];
int deta[maxn]; void init(int n, int m) {
cn = n; cm = m;
memset(head, , sizeof(head));
csz = ; // 注意 这儿应该是偶数开始 因为 奇数^1等价于减1 偶数^1等价于加一.
// 因为我前向星是以0为结尾的 所以我必须从2开始.
} void add(int u, int v, int c) {
edge[csz] = Edge(head[u], u, v, c, );
head[u] = csz++;
edge[csz] = Edge(head[v], v, u, , ); // 反向边,记得容量为0, 但是有些情况是可以修改的. 例如在建无向图的时候.
head[v] = csz++;
} int maxflow(int st, int ed) {
int res = ;
int i, u, v, cap, flow;
while (true) {
// 找增广路
memset(deta, , sizeof(deta));
queue<int> q;
q.push(st);
deta[st] = inf;
while (!q.empty()) {
u = q.front(); q.pop();
for (i=head[u]; i; i=edge[i].lst) {
v = edge[i].to; cap = edge[i].cap; flow = edge[i].flow;
if (!deta[v] && cap > flow) { // 该点未被增广, 同时可流
deta[v] = min(deta[u], cap - flow); // 限流
path[v] = i; // 记录路径
q.push(v);
}
}
if (deta[ed]) break; // 找到一条增广路了.
}
if (!deta[ed]) break; // 如果找不到增广路就说明最大流了,结束.
for (i=path[ed]; i!=path[st]; i=path[edge[i].from]) { // 更新残量图
edge[i].flow += deta[ed];
edge[i^].flow -= deta[ed];
}
res += deta[ed];
}
return res;
}
}Ek;

紫书模板:

struct Edge {
int from, to, cap, flow;
Edge (int u, int v, int c, int f) : from(u), to(v), cap(c), flow(f) { }
}; struct EdmondsKarp {
int n, m;
vector<Edge> edges;
vector<int> G[maxn];
int a[maxn];
int p[maxn];

    void init(int n) {
      this->n = n;
      for (int i=0; i<=n; ++i) G[i].clear(), edges.clear();
    }

void add(int u, int v , int val) {
edges.push_back(Edge(u, v, val, ));
edges.push_back(Edge(v, u, , ));
m = edges.size();
G[u].push_back(m-);
G[v].push_back(m-);
} int Maxflow(int s, int t) {
int flow = ;
while () {
memset(a, , sizeof(a));
queue<int> Q;
Q.push(s);
a[s] = inf;
while (!Q.empty()) {
int x = Q.front(); Q.pop();
for (int i=; i<G[x].size(); ++i) {
Edge &e = edges[G[x][i]];
if (!a[e.to] && e.cap > e.flow) {
p[e.to] = G[x][i];
a[e.to] = min(a[x], e.cap - e.flow);
Q.push(e.to);
}
}
if (a[t]) break;
}
if (!a[t]) break;
for (int u = t; u!=s; u =edges[p[u]].from) {
edges[p[u]].flow += a[t];
edges[p[u]^].flow -= a[t];
}
flow += a[t];
}
return flow;
}
}Ek;

网络流Ek算法的更多相关文章

  1. POJ 1459 网络流 EK算法

    题意: 2 1 1 2 (0,1)20 (1,0)10 (0)15 (1)20 2 1 1 2 表示 共有2个节点,生产能量的点1个,消耗能量的点1个, 传递能量的通道2条:(0,1)20 (1,0) ...

  2. 最大网络流 EK 算法

    网络流是什么类型的问题,看一道题目你就知道了 点击打开链接 . 默认具备图论的基本知识,网络流概念比较多,先看看书熟悉一下那些概念.比较好!一个寄出的网络最大流.EK算法写的. 这是一幅网络,求S   ...

  3. 网络流EK算法模板

    \(EK\)算法的思想就是每一次找一条增广路进行增广. 注意几个点: 存图时\(head\)数组要设为\(-1\). 存图的代码是这样的: inline void add(int u, int v, ...

  4. HDU1532 Drainage Ditches 网络流EK算法

    Drainage Ditches Problem Description Every time it rains on Farmer John's fields, a pond forms over ...

  5. Drainage Ditches(网络流(EK算法))

    计算最大流,EK算法模板题. #include <stdio.h> #include <string.h> #include <queue> using names ...

  6. HDU 3549 基础网络流EK算法 Flow Problem

    欢迎参加——BestCoder周年纪念赛(高质量题目+多重奖励) Flow Problem Time Limit: 5000/5000 MS (Java/Others)    Memory Limit ...

  7. 网络流 EK算法模板。

    这篇博客讲得很好 #include<queue> #include<stdio.h> #include<string.h> using namespace std; ...

  8. ACM/ICPC 之 网络流入门-EK算法(参考模板)(POJ1273)

    基于残留网络与FF算法的改进-EK算法,核心是将一条边的单向残留容量的减少看做反向残留流量的增加. //网络流 //EK算法 //Time:16Ms Memory:348K #include<i ...

  9. ACM/ICPC 之 ACM计算机工厂-EK算法(POJ3436)

    题意有点难读懂 //网络流-EK算法-ACM计算机工厂-构图重点 //Time:0Ms Memory:208K #include <iostream> #include<cstrin ...

随机推荐

  1. [LeetCode] 111. Minimum Depth of Binary Tree ☆(二叉树的最小深度)

    [Leetcode] Maximum and Minimum Depth of Binary Tree 二叉树的最小最大深度 (最小有3种解法) 描述 解析 递归深度优先搜索 当求最大深度时,我们只要 ...

  2. vue中alert toast confirm loading 公用

    import Vue from 'vue' import { ToastPlugin, AlertPlugin, ConfirmPlugin, LoadingPlugin } from 'vux' / ...

  3. CRF(Conditional Random Field)

    条件随机场是近几年自然语言处理领域常用的算法之一,常用于句法分析.命名实体识别.词性标注等.在我看来,CRF就像一个反向的隐马尔可夫模型(HMM),两者都是用了马尔科夫链作为隐含变量的概率转移模型,只 ...

  4. POJ 1001 Exponentiation(大数运算)

    POJ 1001 Exponentiation 时限:500 ms   内存限制:10000 K 提交材料共计: 179923   接受: 43369 描述:求得数R( 0.0 < R < ...

  5. 动态规划-最长单调递增子序列(dp)

    最长单调递增子序列 解题思想:动态规划 1.解法1(n2) 状态:d[i] = 长度为i+1的递增子序列的长度 状态转移方程:dp[i] = max(dp[j]+1, dp[i]); 分析:最开始把d ...

  6. 批量设置样式json版

    <!doctype html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <meta name ...

  7. MySQL 数据库备份策略:全备与增量备份

    一.备份策略1.周日全备份,周一至周六增量备份2.全备份目录/u03/backup/innobackup/full_backup3.增量备份目录/u03/backup/innobackup/incre ...

  8. find 命令实战巧用

    一.命令简介 find 命令的 -size 参数 单位b(不是byte而是block).c.w.k.M.G.默认是单位b ,也就是1block = 512byte = 0.5kb (文件系统ext4) ...

  9. java8新特性:内存和lambda表达式

    1.内存变化 取消了永久区和方法区,取而代之的是MetaSpace元空间,即直接使用物理内存,即电脑内存8G则直接使用8g内存,而不是分配内存.因为内存改变,所以调整性能对应的调整参数也随之改变. 2 ...

  10. 依赖倒置(DIP)、控制反转(IOC)和依赖注入(DI)

    原文: https://blog.csdn.net/briblue/article/details/75093382 写这篇文章的原因是这两天在编写关于 Dagger2 主题的博文时,花了大量的精力来 ...