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  • 网络流(一)——最大流

    前言

    网络流这个算法我一直都很想学,但是一直都没能学会,最近又花了一些时间去理解了一遍,才总算勉强弄懂了如何用(Dinic)算法去求最大流

    网络流的性质

    网络流有3个很重要的性质:

    • 容量限制:网络流的图上每条边都有一个容量限制(Cap_{u,v})。即从点(u)到点(v)之间的流量(Flow_{u,v}≤Cap_{u,v})
    • 反对称性:任意两个点(u,v)之间(u)(v)(v)(u)的流量互为相反数,即(Flow_{u,v}=-Flow_{v,u})
    • 流量平衡:对于任意两个不为源点不为汇点的点(u),保证它的流入量总和流出量总和相等,即(sum_{x=1}^nFlow_{u,x}=sum_{x=1}^nFlow_{x,u}),且源点的流出量总和汇点的流入量总和相等,即(sum_{x=1}^n Flow_{s,x}=sum_{x=1}^n Flow_{x,t})

    残量网络

    (Dinic)算法中一个很重要的概念就是残量网络

    一张网络流的图上的残量网络,就是由这张图上所有(Flow_{u,v}<Cap_{u,v})的边组成的图。

    例如下面这张图:((color{red}{红色})为容量,(color{blue}{蓝色})为流量)

    而它的残量网络就是这样的:

    那么残量网络有什么用呢?

    对于残量网络中一条从原点到汇点的路径,若这条路径上最小的权值为(f),那我们就可以增加(f)的流量,即让从源点(s)出发的流量和到达汇点(t)的流量增加(f),并将残量网络中这条路径上的权值全部减少(f)当某条边权值为0时,就将这条边从残量网络上删去

    不断重复上面过程,直至没有一条从(s)通向(t)的路径。

    可以证明,此时的流量就是这张图的最大流

    具体实现

    上面所说的一切的具体实现,简单而言就是一个(BFS)和一个(DFS)

    (BFS)

    作用(BFS)的作用是判断残量网络中源点与汇点是否联通,在(BFS)的过程中,我们还要记录每一个点被访问到的深度(这也是要用(BFS)而不能用(DFS)的原因),方便之后的(DFS)

    要点:在找到一条 (s)(t) 的路径之后,就可以立刻结束(BFS)了。

    (DFS)

    作用(DFS)的作用是找出残量网络中一条从源点通向汇点的路,同时还要计算出能够增加的流量

    要点:①(DFS)的时候,每一个节点一定要转移至一个深度比它恰好多1的节点。②每一个节点在每次(DFS)时可以记录下当前使用到的边,每次访问到这个节点时可以直接从上次访问到的边继续往下搜索,避免重复。③当某一时刻剩余流量为0时,就离开结束搜索,可以起到一定的优化作用。

    代码

    struct Dinic//利用Dinic算法求最大流
    {
        int ans,q[N+5],cur[N+5],Depth[N+5];//ans记录答案,q[]是BFS队列,cur[]记录每个节点当前使用到的边
        inline bool BFS()//求出是否存在一条从源点到汇点的路径
        {
            register int i,k,H=1,T=1;//初始化队列头与尾皆为1
            for(q[1]=s,i=1;i<=n;++i) Depth[i]=0;Depth[s]=1;//初始化每个节点的深度皆为1,而源点的深度为1
            while(H<=T&&!Depth[t])//只要队列未空,且还未找到一条从源点到汇点的路径
            {
                for(i=lnk[k=q[H++]];i;i=e[i].nxt)//枚举每一个节点
                    if(e[i].Cap>e[i].Flow&&!Depth[e[i].to]) Depth[e[i].to]=Depth[k]+1,q[++T]=e[i].to;//如果这条路径的残量大于0,且还没被访问过,就把它加入队列
            }
            return Depth[t];//如果存在到达汇点的路径,就返回true,否则返回false
        }
        inline int DFS(int x,int f)//DFS求出在剩余流量为f时,从x到达汇点可以添加的流量之和
        {
            if(!(x^t)||!f) return f;//如果已经到达汇点,或者剩余流量为0,就返回当前流量
            register int &i=cur[x];register int t,res=0;//注意这里的i前面加了一个&,因为cur[x]记录的是x当前使用到的边,要不断更新
            for(;i;i=e[i].nxt)//枚举每一个节点
            {
                if(Depth[x]+1==Depth[e[i].to]&&e[i].Cap>e[i].Flow&&(t=DFS(e[i].to,min(f,e[i].Cap-e[i].Flow)))>0)//如果这个节点深度等于x的深度加1,且这条边残量大于0,并且可以添加的流量大于0,就更新
                {
                    e[i].Flow+=t,e[((i-1)^1)+1].Flow-=t,res+=t;//将这条变得流量加上t,将这条边的反向边的流量减去t,并将res加上t
                    if(!(f-=t)) return res;//如果剩余流量为0,就退出程序
                }
            }
            return res;//返回res
        }
        inline void MaxFlow()//求最大流
        {
            register int i;
            while(BFS())//只要还有从源点到汇点的路径
            {
                for(i=1;i<=n;++i) cur[i]=lnk[i];//先初始化cur[]数组为lnk[]数组
                ans+=DFS(s,1e9);//更新ans
            }
        }
    }S;
    
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/chenxiaoran666/p/MaxFlow.html
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