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最大流問題

最近又復習了下最大流問題,每次看這部分的內容都會有新的收獲。可以說最大流問題的資料網上一搜一大把,根本沒有必要自己寫;但是大部分資料上的專業術語太多了,初學很難理解,至少我當年學這部分的時候前幾次就沒有看懂。所以我準備備份一點個人的理解。

圖-1

 

 

  如圖-1所示,在這個運輸網絡中,源點S和匯點T分別是1,7,各邊的容量為C(u,v)。圖中紅色虛線所示就是一個可行流。標準圖示法如圖-2所示:


 

 

其中p(u,v) / c(u,v)分別表示該邊的實際流量與最大容量。

 

關于最大流

  熟悉了什么是網絡流,最大流也就很好理解了。就是對于任意的uV-{s},使得p(s,u)的和達到最大。上面的運輸網絡中,最大流如圖-3所示:MaxFlow=p(1,2)+p(1,3)=2+1=3

  在介紹最大流問題之前,先介紹幾個概念:殘余網絡,增廣路徑,反向弧,最大流定理以及求最大流的Ford-Fulkerson方法。

殘余網絡 增廣路徑 反向弧

  觀察下圖-4,這種狀態下它的殘余網絡如圖-5所示:



   

 

  也許現在你已經知道什么是殘余網絡了,對于已經找到一條從S T的路徑的網絡中,只要在這條路徑上,把C(u,v)的值更新為C(u,v)-P(u,v),并且添加反向弧C(v,u)。對應的增廣路徑Path為殘留網絡上從ST的一條簡單路徑。圖-41247就是一條增廣路徑,當然還有1347

  此外在未做任何操作之前,原始的有向圖也是一個殘余網絡,它僅僅是未做任何更新而已

 

最大流定理

  如果殘留網絡上找不到增廣路徑,則當前流為最大流;反之,如果當前流不為最大流,則一定有增廣路徑。

 

Ford-Fulkerson方法

  介紹完上面的概念之后,便可以用Ford-Fulkerson方法求最大流了。為什么叫Ford-Fulkerson方法而不是算法,原因在于可以用多種方式實現這一方法,方式并不唯一。下面介紹一種基于廣度優先搜索(BFS)來計算增廣路徑P的算法:Edmonds-Karp算法。

  算法流程如下:

  設隊列Q:存儲當前未訪問的節點,隊首節點出隊后,成為已檢查的標點;

  Path數組:存儲當前已訪問過的節點的增廣路徑;

  Flow數組:存儲一次BFS遍歷之后流的可改進量;

  Repeat:

    Path清空;

    源點S進入PathQPath[S]<-0Flow[S]<-+∞;

    While Q非空 and 匯點T未訪問 do

        Begin

            隊首頂點u出對;

            For每一條從u出發的弧(u,v) do

                If v未訪問 and (u,v) 的流量可改進;

                Then Flow[v]<-min(Flow[u],c[u][v]) and v入隊 and Path[v]<-u

    End while

   

    If(匯點T已訪問)

    Then 從匯點T沿著Path構造殘余網絡;

  Until 匯點T未被訪問

 

應用實例

  這是一道最大流的入門題,題目如下:

  http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1273

Description

  Every time it rains on Farmer John's fields, a pond forms over Bessie's favorite clover patch. This means that the clover is covered by water for awhile and takes quite a long time to regrow. Thus, Farmer John has built a set of drainage ditches so that Bessie's clover patch is never covered in water. Instead, the water is drained to a nearby stream. Being an ace engineer, Farmer John has also installed regulators at the beginning of each ditch, so he can control at what rate water flows into that ditch.
Farmer John knows not only how many gallons of water each ditch can transport per minute but also the exact layout of the ditches, which feed out of the pond and into each other and stream in a potentially complex network.
Given all this information, determine the maximum rate at which water can be transported out of the pond and into the stream. For any given ditch, water flows in only one direction, but there might be a way that water can flow in a circle.

Input

  The input includes several cases. For each case, the first line contains two space-separated integers, N (0 <= N <= 200) and M (2 <= M <= 200). N is the number of ditches that Farmer John has dug. M is the number of intersections points for those ditches. Intersection 1 is the pond. Intersection point M is the stream. Each of the following N lines contains three integers, Si, Ei, and Ci. Si and Ei (1 <= Si, Ei <= M) designate the intersections between which this ditch flows. Water will flow through this ditch from Si to Ei. Ci (0 <= Ci <= 10,000,000) is the maximum rate at which water will flow through the ditch.

Output

  For each case, output a single integer, the maximum rate at which water may emptied from the pond.

Sample Input

5 4

1 2 40

1 4 20

2 4 20

2 3 30

3 4 10

Sample Output

50

 1 #include <iostream>
 2 #include <queue>
 3 using namespace std;
 4 
 5 const int N = 210;
 6 const int INF = 0x7FFFFFFF;
 7 int n,m,map[N][N],path[N],flow[N],start,end;
 8 queue<int> q;
 9 
10 int bfs(){
11     int i,t;
12     while(!q.empty()) q.pop();
13     memset(path,-1,sizeof(path));
14     path[start]=0,flow[start]=INF;
15     q.push(start);
16     while(!q.empty()){
17         t=q.front();
18         q.pop();
19         if(t==end) break;
20         for(i=1;i<=m;i++){
21             if(i!=start && path[i]==-1 && map[t][i]){
22                 flow[i]=flow[t]<map[t][i]?flow[t]:map[t][i];
23                 q.push(i);
24                 path[i]=t;
25             }
26         }
27     }
28     if(path[end]==-1return -1;
29     return flow[m];                   //一次遍歷之后的流量增量
30 }
31 int Edmonds_Karp(){
32     int max_flow=0,step,now,pre;
33     while((step=bfs())!=-1){          //找不到增路徑時退出
34         max_flow+=step;
35         now=end;
36         while(now!=start){
37             pre=path[now];
38             map[pre][now]-=step;      //更新正向邊的實際容量
39             map[now][pre]+=step;      //添加反向邊
40             now=pre;
41         }
42     }
43     return max_flow;
44 }
45 int main(){
46     int i,u,v,cost;
47     while(scanf("%d %d",&n,&m)!=EOF){
48         memset(map,0,sizeof(map));
49         for(i=0;i<n;i++){
50             scanf("%d %d %d",&u,&v,&cost);
51             map[u][v]+=cost;           //not just only one input
52         }
53         start=1,end=m;
54         printf("%d\n",Edmonds_Karp());
55     }
56     return 0;
57 }
58 

posted on 2009-04-19 20:58 極限定律 閱讀(13564) 評論(15)  編輯 收藏 引用 所屬分類: ACM/ICPC

評論

# re: 最大流問題[未登錄] 2009-05-29 10:46 Wing

嗯, 您的一些文章很有獨特的見解, 以后定期過來學習~ O(∩_∩)O哈哈~
希望您再接再厲, 順便預祝 有道難題, 百度之星 獲得好成績  回復  更多評論   

# re: 最大流問題 2009-08-03 09:57 Leng

很好很詳細  回復  更多評論   

# re: 最大流問題 2009-08-13 10:11 va

好東西啊 經常搜到大牛的博客  回復  更多評論   

# re: 最大流問題 2010-04-04 23:46 lyt9469

太好了,深入淺出  回復  更多評論   

# re: 最大流問題 2010-06-10 17:19 ss

4~7的反向邊錯了吧?  回復  更多評論   

# re: 最大流問題 2010-11-13 10:37 Crazy_Js

不錯,寫的很好,
順便問下我在有些書上看到在尋找可增廣路徑時需要同時尋找包含反向邊的可增路徑,但我也很迷惑我感覺這沒必要,我見你上面的描述也沒有搜索含反向邊的增廣路徑,盼指點迷津,謝謝  回復  更多評論   

# re: 最大流問題 2010-11-29 15:47 gdut

比黑書里面講的好,黑書里面我看不懂  回復  更多評論   

# re: 最大流問題 2010-12-10 10:29 中國人

請問一下, 添加反向邊 有什么道理? 雖然我知道程序是正確的,但不知道為什么要添加反向邊.請指教
  回復  更多評論   

# re: 最大流問題 2010-12-13 18:41 ACM初學者

收藏了,謝謝了,寫的很好  回復  更多評論   

# re: 最大流問題 2010-12-16 18:10 RnMss

這圖……是……NOI2006WC的……***~~~@@@  回復  更多評論   

# re: 最大流問題 2011-12-19 00:44 22

錯的圖  回復  更多評論   

# re: 最大流問題 2011-12-30 20:24 bcydsjbr

1,1吧@ss
  回復  更多評論   

# re: 最大流問題[未登錄] 2012-03-03 12:29 bob

反向邊是為了給算法一個改正以前錯誤的途徑,自己畫畫就知道了  回復  更多評論   

# re: 最大流問題 2012-06-24 22:42 ex

講解很清晰  回復  更多評論   

# re: 最大流問題 2013-10-21 16:47 LittleFIsh

文章很牛逼,不過有一個小小的錯誤,在圖4和圖5中,有一個地方相沖突,就是圖4中的4和7節點之間的流量,與圖5中c和t節點的流量不一致。  回復  更多評論   

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