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在用网络流解线性规划前，我们需要明白网络流本质上是一个什么样的线性规划？
网络流的每条边的流量相当于一个未知数(x)，(0<=x<=这条边的流量上限)。
网络流中除了超级源和超级汇的点都满足流量守恒，也就是(sum x_{流入}=sum x_{流出})，就是线性规划中的等式。
通常情况下，我们要使(x)的带权和最小，所以每条边还有个费用。
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noi2008志愿者招募：
申奥成功后，布布经过不懈努力，终于成为奥组委下属公司人力资源部门的主管。布布刚上任就遇到了一个难题：为即将启动的奥运新项目招募一批短期志愿者。经过估算，这个项目需要N 天才能完成，其中第i 天至少需要Ai 个人。布布通过了解得知，一共有M 类志愿者可以招募。其中第i 类可以从第Si 天工作到第Ti 天，招募费用是每人Ci 元。新官上任三把火，为了出色地完成自己的工作，布布希望用尽量少的费用招募足够的志愿者，但这并不是他的特长！于是布布找到了你，希望你帮他设计一种最优的招募方案。
1 ≤ N ≤ 1000，1 ≤ M ≤ 10000
考虑设第(i)类志愿者用了(x[i])个。
对第(j)天，有需求：
(sum x[i]*[s[i]<=j<=t[i]]>=A[i])
不等式不是很能网络流，我们添加变量(a[i]>=0)把不等式变成等式：
(sum x[i]*[s[i]<=j<=t[i]]-a[i]=A[i])
这样一共得到了(n)条等式，设第(j)条方程为(B[j])。
把(B)差分后，我们会发现，每一个(x[i])只会出现在两条方程中，即第(s[i])条和(t[i]+1)条，第(s[i])条中的系数是(+1)，第(t[i]+1)条中的系数是(-1)。
把每条方程看做一个点，对每个(x[i])，让系数为+1的地方向系数为-1的地方连边，容量上限是无限，因为这题(x[i])可以无限大，费用即是(c[i])。
对添加的变量同样如此。
对每条方程(j)，等式右边还有一个系数，设它为(y)，此系数的意义是流出-流入，所以当(y>0)，(S->j, r = y)。
(y<0,j->T,r-y)。
最后跑最大流最小费用即可，即用费用流去解线性规划。
【BZOJ4842】[Neerc2016]Delight for a Cat：
这题和上题几乎没有差别，就是(x[i])有了上限而已。
JZOJ6476【GDOI2020模拟02.19】A ：
这题是树上版本的，同理对方程做树上差分（每个点的方程减去儿子的），可以让(x[i])只出现在两个方程中。
这样做最后得到图和上下界费用流转换后的图一毛一样。
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https://www.cnblogs.com/Houjikan/p/4379345.html
这篇博客讲了最小割去解线性规划。
这种思想比较局限，直接能解的问题非常少。
面对复杂的最小割问题时还不如直接想。
我就找到一个这么搞的：
URAL 1833|Hopes of Rowing|最小割
https://blog.csdn.net/huanghongxun/article/details/82943321
但这个题也可以直接想最小割的，比较套路。
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https://wenku.baidu.com/view/8ea84889d4d8d15abe234eb6.html
这篇ppt的意思是网络流搞线性规划，可是说的不详细。
最后的6道题目按它的意思都可以用上面的方法搞出来，就是没有解析。
我发现确实都可以，但是有些题真的不如直接上。