[洛谷 P3376] 网络最大流 | 模板 Edmonds Karp(EK算法) 入门
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了[洛谷 P3376] 网络最大流 | 模板 Edmonds Karp(EK算法) 入门相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
题目描述
如题,给出一个网络图,以及其源点和汇点,求出其网络最大流。
输入格式
第一行包含四个正整数 n n n, m m m, s s s, t t t,分别表示点的个数、有向边的个数、源点序号、汇点序号。
接下来M行每行包含三个正整数 ui ,vi,wi ,表示第 i 条有向边从 ui 出发,到达 vi,边权为 wi即该边最大流量为 wi)。
输出格式
一行,包含一个正整数,即为该网络的最大流。
输入输出样例
4 5 4 3
4 2 30
4 3 20
2 3 20
2 1 30
1 3 40
50
样例输入输出 1 解释
以下代码来源于《算法竞赛入门指南》
在最大流问题中,容量
c
c
c和流量
f
f
f满足三个性质:容量限制,即
f
(
u
,
v
)
f(u,v)
f(u,v)
≤
\\leq
≤
c
(
u
,
v
)
c(u,v)
c(u,v)、斜对称性即
f
(
u
,
v
)
f(u,v)
f(u,v) =
−
-
−
f
(
v
,
u
)
f(v,u)
f(v,u)和流量平衡(对于除了节点
s
s
s 和 节点
t
t
t 外的任意节点
u
u
u,
∑
(
u
,
v
)
∈
E
f
(
u
,
v
)
=
0
\\sum_{(u,v)\\in E}^{} f(u,v) = 0
(u,v)∈E∑f(u,v)=0)。
问题的目标是最大化
∣
f
∣
|f|
∣f∣ =
∑
(
s
,
v
)
∈
E
f
(
s
,
v
)
=
∑
(
u
,
t
)
∈
E
f
(
u
,
t
)
\\sum_{(s,v)\\in E}^{} f(s,v) = \\sum_{(u,t)\\in E}^{} f(u,t)
(s,v)∈E∑f(s,v)=(u,t)∈E∑f(u,t),即从
s
s
s点流出的净流量(其也等于流入
t
t
t点的净流量)。
算法思想:
从零流(所有边的流量均为0)开始不断增加流量,保持每次增加流量之后,都满足容量限制、斜对称性和流量平衡三个条件。
称每条边上容量与流量之差为残余容量,简称残量
根据下图
a
a
a得到残量网络
b
b
b,同样的可以由
c
c
c得到
d
d
d。
注意残量网络中的边数可能达到原图中的边数的两倍,在原图中:
c
=
16
c=16
c=16,
f
=
11
f=11
f=11的边在残量网络中对应正反两条边,残量分别为
16
−
11
=
5
16-11=5
16−11=5和
0
−
(
−
11
)
=
11
0-(-11) = 11
0−(−11)=11
该算法基于这样一个事实:残量网络中任意一条从
s
s
s到
t
t
t的有向道路都对应一条原图中的增广路,只需要求出该道路中所有残量的最小值
d
d
d,把对应的所有边上的流量增加
d
d
d即可,这个过程称为增广过程。如果增广前的流量满足三个条件,增广后依然满足。显然,只要残量网络中存在增广路,流量就可以增大。可以证明他的逆命题也成立:如果残量网络中不存在增广路,则当前流就是最大流。这便是著名的增广路定理
当且仅当残量网络中不存在 s s s − - − t t t的有向道路(增广路)时,此时的流时从 s s s到 t t t的最大流
struct Edge {
int u, v;
ll cap, flow;
Edge(int uu, int vv, ll _cap, ll _flow) {
u = uu, v = vv, cap = _cap, flow = _flow;
}
};
struct EdmondsKarp {
ll n, m;
vector<Edge> edges;
vector<int> G[maxn];
ll a[maxn], p[maxn];
void init(int n) {
for (int i = 0; i <= n; i++) G[i].clear();
edges.clear();
}
void add(int u, int v, ll cap) {
edges.push_back(Edge(u, v, cap, 0));
edges.push_back(Edge(v, u, 0, 0));
m = edges.size();
G[u].push_back(m - 2);
G[v].push_back(m - 1);
}
ll maxFlow(int s, int t) {
ll Flow = 0;
while (true) {
memset(a, 0, sizeof a);
queue<int> que;
que.push(s);
a[s] = INF;
while (que.size()) {
int u = que.front();
que.pop();
for (int i = 0; i < G[u].size(); i++) {
int id = G[u][i];
Edge &e = edges[id];///不加&也是可以的
int to = e.v;
if (!a[to] && e.cap > e.flow) {
p[to] = id;
a[to] = min(a[u], e.cap - e.flow);
que.push(to);
}
}
if (a[t]) break;
}
if (!a[t]) break;
for (int u = t; u != s; u = edges[p[u]].u) {
edges[p[u]].flow += a[t];
edges[p[u] ^ 1].flow -= a[t];
}
Flow += a[t];
}
return Flow;
}
} slove;
int n, m, s, t;
int main() {
cin >> n >> m >> s >> t;
slove.init(n);
slove.n = n;
for (int i = 1; i <= m; i++) {
int u = read, v = read;
ll cap = read;
slove.add(u,v,cap);
}
cout << slove.maxFlow(s,t) <<endl;
return 0;
}
以上是关于[洛谷 P3376] 网络最大流 | 模板 Edmonds Karp(EK算法) 入门的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章