终于把最小费用最大流学会了啊-- 各种奇奇怪怪的解释我已经看多了,但在某些大佬的指点下,我终于会了. 原来是个好水的东西. 最小费用最大流是什么? 不可能不知道网络流吧?如果不知道,自行百度去-- 费用流就是在每条边添加个费用,设你这条边的流量是f" role="presentation">ff,费用为w" role="presentation">ww,则总费用为fw" role="presentation&quo

SPFA(Shortest Path Faster Algorithm)算法,是一种求最短路的算法. SPFA的思路及写法和BFS有相同的地方,我就举一道例题(洛谷--P3371 [模板]单源最短路径(弱化版)来做讲解吧! 如题: 首先,我们先来定义一波变量吧: struct node{ int v,w; node (){ } node (int _v,int _w){ v=_v; w=_w; }//构造函数 }; queue<int>qu;//必备队列 const int inf=0x3f3

最短路 Time Limit: 5000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 42716    Accepted Submission(s): 18715 Problem Description 在每年的校赛里,全部进入决赛的同学都会获得一件非常美丽的t-shirt.可是每当我们的工作人员把上百件的衣服从商店运回到赛场的时候,却是非常累的! 所以如今他们想要

Bellman-ford 算法适用于含有负权边的最短路求解,复杂度是O( VE ),其原理是依次对每条边进行松弛操作,重复这个操作E-1次后则一定得到最短路,如果还能继续松弛,则有负环.这是因为最长的没有环路的路,也只不过是V个点E-1条边构成的,所以松弛E-1次一定能得到最短路.因此这个算法相比 Dijkstra 首先其是对边进行增广,其次它能检测出负环的存在(若负环存在,那么最短路是取不到的,因为可以一直绕着这个负环将最小路径值不断缩小),这个弥补了 Dijkstra 的不足,但是其算法跑的

SPFA算法 1.什么是spfa算法? SPFA 算法是 Bellman-Ford算法 的队列优化算法的别称,通常用于求含负权边的单源最短路径,以及判负权环.SPFA一般情况复杂度是O(m)O(m) 最坏情况下复杂度和朴素 Bellman-Ford 相同,为O(nm). 2.算法步骤: queue <– 1 while queue 不为空 (1) t <– 队头 queue.pop() (2)用 t 更新所有出边 t –> b,权值为w queue <– b (若该点被更新过,则拿

问题描述 给定一个n个顶点,m条边的有向图(其中某些边权可能为负,但保证没有负环).请你计算从1号点到其他点的最短路(顶点从1到n编号). 输入格式 第一行两个整数n, m. 接下来的m行,每行有三个整数u, v, l,表示u到v有一条长度为l的边. 输出格式 共n-1行,第i行表示1号点到i+1号点的最短路. 样例输入 3 31 2 -12 3 -13 1 2 样例输出 -1-2 数据规模与约定 对于10%的数据,n = 2,m = 2. 对于30%的数据,n <= 5,m <= 10. 对

本来是继续加强最短路的训练,但是遇到了一个最短路 + 最大流的问题,最大流什么鬼,昨天+今天学习了一下,应该对ek算法有所了解,凭借学习后的印象,自己完成并ac了这个最大流的模板题 题目大意:都是图论,只是这个图给你的关系是网络关系,就是从s到t的路上,你运送的东西的量必须满足所有路径的限制,而题目给出的就是限制,我们用一个二维数组c存储i到j这一条边的总限制,注意的是,初始化c数组为0,然后增加限制,而不是赋值,因为可能有多条路,但管他几条路呢,只要能运过去走那条都行,所以合并增值 int m

引理: EK算法每次增广使所有顶点$v\in V-\{s,t\}$到$s$的最短距离$d[v]$增大. 采用反证法, 假设存在一个点$v\in V-\{s,t\}$, 使得$d'[v]< d[v]$. 取$v$为第一个使最短距离减小的点, 设增广后的图$G'$中路径$s\leadsto u \rightarrow v$为$s$到$v$的最短路 因此可以得到 $$d[u]=d[v]-1, d'[u]\ge d[u]$$ 那么显然边$(u,v) \notin E$, 因为若$(u,v) \in E$

今天上午我仿佛知道了什么叫做网络流,这里推荐一篇博客,大家入门网络流的可以看一下这篇博客,保证一看就懂! 博客链接: 网络流入门 这里有一篇经过我改过的EK带注释代码(博客里也有一样的,只是加了一些注释),大家可以看一下: //codevs 1993 #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<queue> using namespace std; const int INF

▎写在前面 FF算法传送门 之前我们已经学过了FF算法(全称Ford-Fulkerson算法)来找最大流,但是这种算法仍有诸多不对的地方. 其实这种算法存在着严重的效率的问题,请看下面的图: 以这个图为例,我们使用的搜索是无规则选边的,可能第一次会选这样的一条边. 那么我们继续增广. 第二次我们可能会选这样一条边: 发现什么了没有?边一直在减1,那么如果这样循环下去,的确有严重的效率问题. 但是我们明明可以通过S -> 1 -> T或S -> 2 -> T就可以到达,且不存在效率问

PS:如果您只需要Bellman-Ford/SPFA/判负环模板,请到相应的模板部分 上一篇中简单讲解了用于多源最短路的Floyd算法.本篇要介绍的则是用与单源最短路的Bellman-Ford算法和它的一些优化(包括已死的SPFA) Bellman-Ford算法 其实,和Floyd算法类似,Bellman-Ford算法同样是基于DP思想的,而且也是在不断的进行松弛操作(可以理解为「不断放宽对结果的要求」,比如在Floyd中就体现为不断第一维\(k\),具体解释在这里) 既然是单源最短路径问题,我

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<cstring> #include<cstdio> #include<algorithm> #include<queue> using namespace std; #define MAXN 55 #define INF 0x3f3f3f3f int p,n; int s,t;

按照电站发电(从源点到电站),消费者消费(从消费者到汇点)的想法构建网络,以下是EK解法 //网络流EK算法 //Time:922Ms memory:224K #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdio> #include<algorithm> #include<queue> using namespace std; #define MAX 105 #define INF 0x3f3f

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<iostream> #include<cstring> #include<cstdio> #include<algorithm> #include<queue> using namespace std; #define MAX 205 #define INF

Drainage Ditches Problem Description Every time it rains on Farmer John's fields, a pond forms over Bessie's favorite clover patch. This means that the clover is covered by water for awhile and takes quite a long time to regrow. Thus, Farmer John has

序: 在之前的文章中实现了不利用STL实现EK算法,效率也较高.这次我们企图简化代码,减少变量的使用与手写模拟的代码. 注意:vector等STL的container在不开O2优化的时候实现同一个效果普遍比手写要慢. 源代码如下: /* About: Max_flow_EK_vector Auther: kongse_qi Date:2017/04/22 */ #include <bits/stdc++.h> #define INF 0x3f3f3f #define maxn 20005 #d

序: 既然是个图,并且求边数的最大值.那么这就可以转化为网络流的求最大流问题. 只需要将源点与其中一子集的所有节点相连,汇点与另一子集的所有节点相连,将所有弧的流量限制置为1,那么最大流 == 最大匹配.(感谢yulemao大神的指点) 只需要在初始化的时候修改一下,就可以直接用求最大流的算法模板了. 本文代码使用EK算法, 为POJ 1469的AC代码. EK算法解析 源代码: /* About: 二分图最大匹配_网络流EK算法 2017/04/22 */ #include <iostream

前言 EK算法是求网络最大流的最基础的算法,也是比较好理解的一种算法,利用它可以解决绝大多数最大流问题. 但是受到时间复杂度的限制,这种算法常常有TLE的风险 思想 还记得我们在介绍最大流的时候提到的求解思路么? 对一张网络流图,每次找出它的最小的残量(能增广的量),对其进行增广. 没错,EK算法就是利用这种思想来解决问题的 实现 EK算法在实现时,需要对整张图遍历一边. 那我们如何进行遍历呢?BFS还是DFS? 因为DFS的搜索顺序的原因,所以某些毒瘤出题人会构造数据卡你,具体怎么卡应该比较简

题意: 每个电脑需要P个组成部分,现有N的机器,每个机器都可以对电脑进行加工,不过加工的前提是某些部分已经存在,加工后会增加某些部分.且在单位时间内,每个机器的加工都有一个最大加工容量,求能得到的最大的流量,并且输出流经的所有路径. 思路: 最大流,EK算法.先建图,这里用邻接矩阵能比较简洁,由于每个机器(点)有权值,所以拆点,中间由与其权值想等的边连接,然后两两匹配,看是否能构成边. 代码: #include<iostream> #include<algorithm> #incl

<题目链接> 题目大意: 一个农夫他家的农田每次下雨都会被淹,所以这个农夫就修建了排水系统,还聪明的给每个排水管道设置了最大流量:首先输入两个数n,m ;n为排水管道的数量,m为节点的数量,接下来就是n行数,每一行分为x1,x2,x3:x1,x2为节点的序号,x3为流量:然后问从1号节点到m号节点的最大流是多少? 解题分析: 网络流最大流裸题,下面用的是EK算法,bfs起搜索增广路径的作用,EK算法比较难理解的地方就是反向边的构造. #include <cstdio> #inclu

数据结构与算法--最短路径之Bellman算法.SPFA算法 除了Floyd算法,另外一个使用广泛且可以处理负权边的是Bellman-Ford算法. Bellman-Ford算法 假设某个图有V个顶点E条边. 该算法主要流程是: 初始化.到起点s的距离distTo[s]设置为0,其余顶点的dist[]设置为正无穷: 以任意次序放松图中的所有E条边,重复V轮: V轮放松结束后,判断是否存在负权回路.如果存在,最短路径没有意义. 根据流程可以给出代码,如下 package Chap7; import