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  • [洛谷 P3376] 网络最大流 | 模板 Edmonds Karp(EK算法) 入门

    题目链接

    题目描述

    如题,给出一个网络图,以及其源点和汇点,求出其网络最大流。

    输入格式

    第一行包含四个正整数 n n n, m m m, s s s, t t t,分别表示点的个数、有向边的个数、源点序号、汇点序号。

    接下来M行每行包含三个正整数 ui ,vi,wi ,表示第 i 条有向边从 ui 出发,到达 vi,边权为 wi即该边最大流量为 wi)。
    输出格式

    一行,包含一个正整数,即为该网络的最大流。
    输入输出样例

    4 5 4 3
    4 2 30
    4 3 20
    2 3 20
    2 1 30
    1 3 40
    
    50
    

    样例输入输出 1 解释

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    以下代码来源于《算法竞赛入门指南》

    在最大流问题中,容量 c c c和流量 f f f满足三个性质:容量限制,即 f ( u , v ) f(u,v) f(u,v) ≤ leq c ( u , v ) c(u,v) c(u,v)、斜对称性即 f ( u , v ) f(u,v) f(u,v) = − - f ( v , u ) f(v,u) f(v,u)和流量平衡(对于除了节点 s s s 和 节点 t t t 外的任意节点 u u u ∑ ( u , v ) ∈ E f ( u , v ) = 0 sum_{(u,v)in E}^{} f(u,v) = 0 (u,v)Ef(u,v)=0)。
    问题的目标是最大化 ∣ f ∣ |f| f = ∑ ( s , v ) ∈ E f ( s , v ) = ∑ ( u , t ) ∈ E f ( u , t ) sum_{(s,v)in E}^{} f(s,v) = sum_{(u,t)in E}^{} f(u,t) (s,v)Ef(s,v)=(u,t)Ef(u,t),即从 s s s点流出的净流量(其也等于流入 t t t点的净流量)。

    算法思想:
    从零流(所有边的流量均为0)开始不断增加流量,保持每次增加流量之后,都满足容量限制、斜对称性和流量平衡三个条件。
    称每条边上容量与流量之差为残余容量,简称残量
    根据下图 a a a得到残量网络 b b b,同样的可以由 c c c得到 d d d
    注意残量网络中的边数可能达到原图中的边数的两倍,在原图中: c = 16 c=16 c=16, f = 11 f=11 f=11的边在残量网络中对应正反两条边,残量分别为 16 − 11 = 5 16-11=5 1611=5 0 − ( − 11 ) = 11 0-(-11) = 11 0(11)=11
    在这里插入图片描述
    该算法基于这样一个事实:残量网络中任意一条从 s s s t t t有向道路都对应一条原图中的增广路,只需要求出该道路中所有残量的最小值 d d d,把对应的所有边上的流量增加 d d d即可,这个过程称为增广过程。如果增广前的流量满足三个条件,增广后依然满足。显然,只要残量网络中存在增广路,流量就可以增大。可以证明他的逆命题也成立:如果残量网络中不存在增广路,则当前流就是最大流。这便是著名的增广路定理

    当且仅当残量网络中不存在 s s s − - t t t的有向道路(增广路)时,此时的流时从 s s s t t t的最大流

    struct Edge {
    	int u, v;
    	ll cap, flow;
    	Edge(int uu, int vv, ll _cap, ll _flow) {
    		u = uu, v = vv, cap = _cap, flow = _flow;
    	}
    };
    struct EdmondsKarp {
    	ll n, m;
    	vector<Edge> edges;
    	vector<int> G[maxn];
    	ll a[maxn], p[maxn];
    	void init(int n) {
    		for (int i = 0; i <= n; i++) G[i].clear();
    		edges.clear();
    	}
    	void add(int u, int v, ll cap) {
    		edges.push_back(Edge(u, v, cap, 0));
    		edges.push_back(Edge(v, u, 0, 0));
    		m = edges.size();
    		G[u].push_back(m - 2);
    		G[v].push_back(m - 1);
    	}
    	ll maxFlow(int s, int t) {
    		ll Flow = 0;
    		while (true) {
    			memset(a, 0, sizeof a);
    			queue<int> que;
    			que.push(s);
    			a[s] = INF;
    			while (que.size()) {
    				int u = que.front();
    				que.pop();
    				for (int i = 0; i < G[u].size(); i++) {
    					int id = G[u][i];
    					Edge &e = edges[id];///不加&也是可以的
    					int to = e.v;
    					if (!a[to] && e.cap > e.flow) {
    						p[to] = id;
    						a[to] = min(a[u], e.cap - e.flow);
    						que.push(to);
    					}
    				}
    				if (a[t]) break;
    			}
    			if (!a[t]) break;
    			for (int u = t; u != s; u = edges[p[u]].u) {
    				edges[p[u]].flow += a[t];
    				edges[p[u] ^ 1].flow -= a[t];
    			}
    			Flow += a[t];
    		}
    		return Flow;
    	}
    } slove;
    int n, m, s, t;
    int main() {
    	cin >> n >> m >> s >> t;
    	slove.init(n);
    	slove.n = n;
    	for (int i = 1; i <= m; i++) {
    		int u = read, v = read;
    		ll cap = read;
    		slove.add(u,v,cap);
    	}
    	
    	cout << slove.maxFlow(s,t) <<endl;
    	return 0;
    }
    
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/PushyTao/p/15459804.html
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