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  • 图论——EK算法

    概念

    1. 基本概念
        1.1 流网络,不考虑反向边
        1.2 可行流,不考虑反向边
            1.2.1 两个条件:容量限制、流量守恒
            1.2.2 可行流的流量指从源点流出的流量 - 流入源点的流量
            1.2.3 最大流是指最大可行流
        1.3 残留网络,考虑反向边,残留网络的可行流f' + 原图的可行流f = 原题的另一个可行流
            (1) |f' + f| = |f'| + |f|
            (2) |f'| 可能是负数
        1.4 增广路径
        1.5 割
            1.5.1 割的定义
            1.5.2 割的容量,不考虑反向边,“最小割”是指容量最小的割。
            1.5.3 割的流量,考虑反向边,f(S, T) <= c(S, T)
            1.5.4 对于任意可行流f,任意割[S, T],|f| = f(S, T)
            1.5.5 对于任意可行流f,任意割[S, T],|f| <= c(S, T)
            1.5.6 最大流最小割定理
                (1) 可以流f是最大流
                (2) 可行流f的残留网络中不存在增广路
                (3) 存在某个割[S, T],|f| = c(S, T)
        1.6. 算法
            1.6.1 EK O(nm^2)
            1.6.2 Dinic O(n^2m)
        1.7 应用
            1.7.1 二分图
                (1) 二分图匹配
                (2) 二分图多重匹配
            1.7.2 上下界网络流
                (1) 无源汇上下界可行流
                (2) 有源汇上下界最大流
                (3) 有源汇上下界最小流
            1.7.3 多源汇最大流
    

    EK算法

    算法流程

    1.先进行bfs,找到一条可行的路径,并记录路径,算出到(T)的最大流量(d[T])

    2.倒着寻找刚才走过的可行的路径,利用我们记录的(pre)数组,从(T)开始,每次向前走一个点,即(i=ver[pre[i] or 1])(i是当前所在的点,下同),因为此时又多扩展的可行流是(d[T]),所以(f[pre[i]]-=d[T],f[pre[i] or 1]+=d[T])

    那么算法一定是会结束,因为一个图一定存在一个最大流

    算法详细流程

    【算法详解】

    img

    这么一个图,求源点1到汇点4的最大流。

    第一轮迭代

    将1加入队列,然后将(st[1])设为访问过,把(d[1])的容量设置为正无穷

    然后以(1)为中心,进行扩展,首先到达(4)这个点,因为(4)这个点是汇点,所以直接返回此时的可行流(20),将(st[4]=1)

    下面我们就需要倒着去寻找路径了,也就是下图中紫色的部分

    当前点在(4)处,(pre[4])是从某个点经过编号为(pre[4])的边,到达4的一个可行流

    在这个图中,也就是(1),从(1——>4),此时(f[从1到4]-=d[T]),变成0,(f[从4到1]+=d[T]),变成20。

    我们的最大流加上(d[T]=20)

    接着进行第二轮迭代

    首先清空(st)数组,将1加入队列,把(st[1])设为1,(d[1])设为正无穷。

    以1为中心,向四周进行(bfs),首先遇到4,虽然4没有被访问过,但是由于(f[从1到4]=0),所以从1到4不是一个可行流,跳过4号点。然后遇到了(2)(2)没有被访问过,并且(f[从1到2]>0)目前是一条可行流,进行拓展,把(2)加入队列,并记录路径(pre[2]=)(1)(2)的边的标号,(1)弹出队列

    接着以(2)为中心,向四周进行(bfs),首先遇到了(4)(4)没有被访问过,并且(f[从2到4]>0),直接返回此时的流量(20)

    下面的过程跟上面的一样,当前的点在(4)处,根据(pre)数组找路径,可以知道是从2号点转移过来的,所以(f[从2到4]-=d[T]),(f[从4到2]+=d[T]),从1到2的边流量也这样进行更新

    如图所示

    第三轮迭代同理,总是找到当前的可行流,然后更新经过路径上的(f[ ])数组......

    最后一定会结束迭代

    代码

    #include<bits/stdc++.h>
    using namespace std;
    const int N=200000;
    int ver[N],head[N],ne[N];
    int f[N],d[N];
    int idx;
    int S,T;
    int n,m;
    int st[N],pre[N];
    #define INF 0x3f3f3f3f
    void add(int a,int b,int c)
    {
        f[idx]=c,ver[idx]=b,ne[idx]=head[a],head[a]=idx++;
        f[idx]=0,ver[idx]=a,ne[idx]=head[b],head[b]=idx++;
    }
    
    bool bfs()
    {
        queue<int> q;
        q.push(S);
        d[S]=INF;
        memset(st,false,sizeof(st));
        st[S]=true;
        while(q.size())
        {
            int t=q.front();
            q.pop();
            for(int i=head[t];i!=-1;i=ne[i])
            {
                int j=ver[i];
                if(!st[j]&&f[i])
                {
                    st[j]=1;
                    d[j]=min(d[t],f[i]);
                    pre[j]=i;
                    if(j==T)return true;
                    q.push(j);
                }
            }
        }
        return false;
    }
    
    int EK()
    {
        int r=0;
        while(bfs())
        {
            for(int i=T;i!=S;i=ver[pre[i]^1])
            {
                f[pre[i]]-=d[T];
                f[pre[i]^1]+=d[T];
                
            }
            r+=d[T];
        }
        return r;
    }
    int main()
    {
         scanf("%d%d%d%d", &n, &m, &S, &T);
      memset(head, -1, sizeof head);
      while (m--) {
        int a, b, c;
        scanf("%d%d%d", &a, &b, &c);
        add(a, b, c);
      }
    
      printf("%d
    ", EK());
      return 0;
    }
    
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/bangdexuanyuan/p/14186555.html
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