参考博客(Ford-Fulkerson大致思想)
一些基本定理的证明
三种算法的模板
三种算法解析
Edmonds_Karp 算法 (O(VE2))
网上普遍将使用BFS来寻找增广路的算法叫Edmonds-karp算法,使用DFS来寻找增广路的算法叫Ford-Fulkerson算法。
以上两种算法在处理下面这个图十分低效:详解
因此我们引进Dinic算法:
Dinic算法对两种寻找增广路的结合及优化,Dinic算法优于EK算法及FF算法。
Dinic算法
EK和EF算法都是每次都从s开始寻找到t的增广路,且是找到一条算一条,因此会重复很多操作。
Dinic的优化就是一次dfs寻找多条s到t的增广路(多路增广)。详见此博客
YouTube上Dinic算法的讲解
Blocking Flow 满流
最大流首题
HDU 6214
邻接图会超时,要用邻接表。
最小割集求法:
求出图达到最大流
对每条边的边权都改成(w*m+1),最后对求得的最大流%m即为结果。
m:任意大于等于边数的数;
w:边的权值;
代码
#include <cstdio>
#include <queue>
#include <string>
#include <cstring>
using namespace std;
typedef long long ll;
int const inf = 0x3f3f3f3f;
int const MAX = 205;
int n, m;
int dep[MAX];//dep[MAX]代表当前层数
int rec[MAX][MAX];//rec[u][v]表示顶点v在顶点u的vector容器中的位置
struct Node
{
int to;
ll cap;
};
vector<Node>node[MAX];
ll bfs(int s, int t)//按层次建图
{
queue<int> q;
while(!q.empty())
q.pop();
memset(dep, -1, sizeof(dep));
dep[s] = 0;
q.push(s);
while(!q.empty()){
int u = q.front();
q.pop();
for(auto v:node[u])
{
if(v.cap > 0 && dep[v.to] == -1)
{
dep[v.to] = dep[u] + 1;
q.push(v.to);
}
}
}
return dep[t] != -1;
}
ll dfs(int u, ll mi, int t)//查找路径上的最小流量
{
if(u == t)
return mi;
int tmp;
for(auto &v:node[u])//注意这里的&号,要修改到值所以要取地址
{
if(v.cap > 0 && dep[v.to] == dep[u] + 1 && (tmp = dfs(v.to, min(mi,v.cap), t)))
{
v.cap -= tmp;
if(rec[v.to][u] == -1)//反向一开始没有边则在vector尾扩充
{
rec[v.to][u] = node[v.to].size();
Node add;
add.to = u; add.cap = 0;
node[v.to].push_back(add);
}
node[v.to][rec[v.to][u]].cap += tmp;
return tmp;
}
}
return 0;
}
ll dinic(int s,int t)
{
ll ans = 0, tmp;
while(bfs(s, t)){
while(1){
tmp = dfs(s, inf, t);
if(tmp == 0)
break;
ans += tmp;
}
}
return ans;
}
int main()
{
int T;
scanf("%d",&T);
int s,t;
while(T--){
scanf("%d %d", &n, &m);
scanf("%d %d", &s, &t);
memset(rec,-1,sizeof(rec));
for(int i=1;i<=n;i++)node[i].clear();
ll u, v, w;
for(int i=1;i<=m;i++)
{
scanf("%lld %lld %lld", &u, &v, &w);
Node tmp;
tmp.to=v;tmp.cap=w*m+1;
rec[u][v]=node[u].size();
node[u].push_back(tmp);
}
printf("%lld\n", dinic(s,t)%m);
}
return 0;
}