前提:
我们想象一下自来水厂到你家的水管网是一个复杂的有向图,每一节水管都有一个最大承载流量。自来水厂不放水,你家就断水了。但是就算自来水厂拼命的往管网里面注水,你家收到的水流量也是上限(毕竟每根水管承载量有限)。你想知道你能够拿到多少水,这就是一种网络流问题。
在网上找了很久资料,虽然讲解网络流的资料很多但是浅显易懂的很少(可能是我太蒻了吧),写这篇文章只希望点进来的人都能学会网络流(都能点赞)
首先
最大流:
何为最大流 简单来说就是水流从一个源点s通过很多路径,经过很多点,到达汇点t,问你最多能有多少水能够到达t点。
结合图示理解: 从s到t经过若干个点,若干条边,每一条边的水流都不能超过边权值(可以小于等于但不能大于),所以该图的最大流就是10+22+45=77。 如果你还是不能理解,我们就换一种说法,假设s城有inf个人想去t城,但是从s到t要经过一些城市才能到达,(以上图为例)其中s到3城的火车票还剩10张,3到t的火车票还剩15张,其他路以此类推,问最终最多能有多少人能到达t城?
EK:
Edmond—Karp
增广路:
增广路: 增广路是指从s到t的一条路,流过这条路,使得当前的流(可以到达t的人)可以增加。 那么求最大流问题可以转换为不断求解增广路的问题,并且,显然当图中不存在增广路时就达到了最大流。 具体怎么操作呢? 其实很简单,直接从s到t广搜即可,从s开始不断向外广搜,通过权值大于0的边(因为后面会减边权值,所以可能存在边权为0的边),直到找到t为止,然后找到该路径上边权最小的边,记为mi,然后最大流加mi,然后把该路径上的每一条边的边权减去mi,直到找不到一条增广路(从s到t的一条路径)为止。(为什么要用mi呢?你要争取在这条路上多走更多人,但又不能让人停在某个城市)
代码:
#include<cstdio> #include<cstdlib> #include<queue> #include<iostream> using namespace std; const int inf = 2147483647; const int MAXN = 100100; int head[MAXN],cnt = 1,low[MAXN],pre[MAXN],n,m,S,T; int maxflow; bool v[MAXN]; inline int read(){ int res = 0; char ch = getchar(); bool bo = false; while(ch < '0' || ch > '9') bo = (ch == '-'), ch = getchar(); while(ch >= '0' && ch <= '9') res = (res << 1) + (res << 3) + (ch ^ 48), ch = getchar(); return bo ? -res : res; } struct node{int nxt,to,dis;}e[MAXN<<1]; void add(int from,int to,int dis) { e[++cnt]= (node){head[from],to,dis}; head[from]=cnt; } void EK() { int x=T; while(x!=S) { int i=pre[x]; e[i].dis-=low[T]; e[i^1].dis+=low[T]; x=e[i^1].to; } maxflow += low[T]; } queue <int> q; bool bfs() { for(int i=1;i<=n;i++)v[i]=0; while(q.size()) q.pop(); v[S]=1; q.push(S); low[S]=inf; while(q.size()) { int x=q.front(); q.pop(); for(int i=head[x];i;i=e[i].nxt) { if(e[i].dis > 0) { int y=e[i].to; if(v[y])continue; low[y]=min(low[x],e[i].dis); pre[y]=i; q.push(y);v[y]=1; if(y==T)return true; } } } return false; } int main() { n=read();m=read();S=read();T=read(); int x,y,c; for(int i=1;i<=m;i++) { x=read();y=read();c=read(); add(x,y,c); add(y,x,0); } while(bfs()) EK(); printf("%d ",maxflow); return 0; }
Dinic:
Dinic算法分为两个步骤:
- bfs分层(在EK中bfs是用于寻找增广路的)
- dfs增广
(dfs?EK中貌似没有这玩意啊,确定能高效?) 咦!刚才不是说两个步骤吗?重复执行1.2.直到图中无增广路为止
什么意思呢?
与EK一样,我们仍要通过bfs来判断图中是否还存在增广路,但是DInic算法里的bfs略有不同,这次,我们不用记录路径,而是给每一个点分层,对于任意点i,从s到i每多走过一个点,就让层数多一。
其实每次只找层数大一的,认为找最短增广路,为神魔呢:
有了分层,我们就不会选s->1->2->4->5->3->t了
刚才说了的,分完层下一步是dfs增广。
在Dinic中,我们找增广路是用深搜:
代码:
#include<cstdio> #include<cstdlib> #include<iostream> #include<queue> #include<cstring> using namespace std; const int N = 100100; const int inf = 214748347; int cnt=1,head[10010],d[10010],n,m,s,t,maxflow; bool v[N]; struct node{int nxt,to,dis;}e[N<<1]; void add(int from,int to,int dis) { e[++cnt] = (node){head[from],to,dis}; head[from]=cnt; } queue <int> q; bool bfs() { memset(d,0,sizeof d); while(q.size())q.pop(); q.push(s); d[s]=1; while(q.size()) { int x=q.front();q.pop(); for(int i=head[x];i;i=e[i].nxt) { int y=e[i].to; if(e[i].dis && !d[y]) { q.push(y); d[y]=d[x]+1; if(e[i].to==t)return 1; } } } return 0; } int dinic(int x,int flow) { if(x==t)return flow; int rest=flow,k; for(int i=head[x];i&&rest;i=e[i].nxt) { int y=e[i].to; if(e[i].dis&&d[y]==d[x]+1) { k=dinic(y,min(rest,e[i].dis)); if(!k) d[y]=0; e[i].dis-=k; e[i^1].dis+=k; rest-=k; } } return flow-rest; } int main() { scanf("%d%d%d%d",&n,&m,&s,&t); int x,y,c; for(int i=1;i<=m;i++) { scanf("%d%d%d",&x,&y,&c); add(x,y,c);add(y,x,0); } int flow=0; while(bfs()) { while(flow=dinic(s,inf)) maxflow+=flow; } printf("%d ",maxflow); return 0; }
还有一种超强的优化:当前弧(边)优化:
我们定义一个数组cur记录当前边(弧)(功能类比邻接表中的head数组,只是会随着dfs的进行而修改),
每次我们找过某条边(弧)时,修改cur数组,改成该边(弧)的编号,
那么下次到达该点时,会直接从cur对应的边开始(也就是说从head到cur中间的那一些边(弧)我们就不走了)。
有点抽象啊,感觉并不能加快,然而实际上确实快了很多。
代码:
bool bfs() { for(int i=1;i<=n;i++) { cur[i]=head[i];///////////////////只修改这几处,让你的代码飞快,相当于节省了dfs
d[i]=0;///////中的链式前向星,因为head【】的边有的已经在前面使用 } while(q.size())q.pop(); q.push(s); d[s]=1; while(q.size()) { int x=q.front();q.pop(); for(int i=head[x];i;i=e[i].nxt) { int y=e[i].to; if(e[i].dis && !d[y]) { q.push(y); d[y]=d[x]+1; if(e[i].to==t)return 1; } } } return 0; } int dinic(int x,int flow) { if(x==t)return flow; int rest=flow,k; for(int i=cur[x];i&&rest;i=e[i].nxt)////////////////// { cur[x]=i;///////////////// int y=e[i].to; if(e[i].dis&&d[y]==d[x]+1) { k=dinic(y,min(rest,e[i].dis)); if(!k) d[y]=0; e[i].dis-=k; e[i^1].dis+=k; rest-=k; } } return flow-rest; }
感谢__wfx 一下午的讲解,自己明白了很多
!!!!!!!!!!!!!!!!!!
缘来是你