网络流例题详解

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网络流题目

网络流题目

[PKU 3281]Dining(构图+网络流)题目大意】就是有n个牛,有f种食物和d种饮料,每个牛喜欢一个或多个食物和饮料,但是所有的食物和饮料每种都只有一个,问最多可以满足多少头牛的需要。

【题目分析】其实这个是很简单的,很明显的网络流模型,构图方法是把一头牛拆成两个点,两边分别是食物和饮料,然后把食物和左面的那一排牛连接在一起,右面的那一排牛和饮料连接在一起,两头牛拆开的点之间再连一条边。

加上超级源点和所有食物相连,所有饮料和超级汇点相连。

所有边上的容量都是1。

然后求最大流就可以了。

【代码(P.S.一次AC,HOHO~)】:program PKU_3281;varn,f,d,x,y,i,j,p,nn,s,t,delta,min,minj,tot:longint;g:array[0..401,0..401] of longint;dis,his,vh,di,pre:array[0..402] of longint;flag:boolean;beginassign(input,'a.in');assign(output,'a.out');reset(input); rewrite(output);readln(n,f,d);for i:=1 to n dobeginread(x,y);for j:=1 to x dobeginread(p);g[p,f+i]:=maxlongint;end;for j:=1 to y dobeginread(p);g[f+n+i,f+2*n+p]:=maxlongint;end;g[f+i,f+n+i]:=1;end;for i:=1 to f dog[0,i]:=1;for i:=1 to d dog[f+2*n+i,f+2*n+d+1]:=1;nn:=f+2*n+d+1;vh[0]:=nn+1;for i:=0 to nn do di[i]:=0;s:=0; t:=nn;i:=s; delta:=maxlongint; tot:=0;while dis[s]0) and (dis[j]+1=dis[i]) then beginflag:=true;pre[j]:=i;di[i]:=j;if g[i,j]<delta then delta:=g[i,j];i:=j;if i=t thenbegininc(tot,delta);x:=t; y:=pre[x];while xs dobegindec(g[y,x],delta);inc(g[x,y],delta);x:=pre[x]; y:=pre[y];end;i:=s; delta:=maxlongint;end;break;end;if flag then continue;min:=nn;for j:=0 to nn doif (g[i,j]>0) and (min>dis[j]) thenbeginmin:=dis[j];minj:=j;end;di[i]:=minj;dec(vh[dis[i]]);if vh[dis[i]]=0 then break;dis[i]:=min+1;inc(vh[dis[i]]);if is thenbegini:=pre[i];delta:=his[i];end;end;writeln(tot);close(input); close(output);end.[PKU 1149]PIGS(网络流+构图)题目描述:说有一个人有好几猪圈的猪,给你猪圈中猪的个数。

最低松弛度优先算法例题详解(一)

最低松弛度优先算法例题详解(一)

最低松弛度优先算法例题详解(一)什么是最低松弛度优先算法?最低松弛度优先算法是一种用于解决网络流问题的算法。

它和最小割算法类似,都是基于流量与容量之间的关系进行求解的。

如何运用最低松弛度优先算法?最低松弛度优先算法是一种贪心算法,它的目标是在不超过容量限制的前提下,尽量多地将流量从源点推送到汇点。

在最低松弛度优先算法中,每次都会选择一条当前剩余容量最大的路径,将流量通过该路径传输。

由于松弛度的概念是求解最小割问题时引入的,所以最低松弛度优先算法同样可以用来解决最小割问题。

最低松弛度优先算法的实现步骤1.将网络流图按照最短路径长度排列,在同样长度下,按照松弛度从大到小进行排列。

2.选择最短路径长度与最大松弛度。

3.对选出的路径进行调整,更新网络流图,修改源点和汇点的容量,并更新每个节点到源点的路径以及每个节点的父亲节点。

4.循环执行步骤2,直到找不到一条从源点到汇点的路径。

最低松弛度优先算法的应用场景最低松弛度优先算法可以应用于许多问题,例如网络最大流、图像分割、社交网络分析、计算几何等方面的问题。

在实际应用中,我们常常需要根据问题的不同特点选择合适的算法来求解。

总结最低松弛度优先算法是一种有效的网络流算法,它可以在不超过容量限制的前提下,尽量多地将流量从源点推送到汇点。

该算法的实现步骤简单明了,可以被广泛应用于许多问题。

最低松弛度优先算法的例题下面以一个简单的例题来说明最低松弛度优先算法的具体应用。

假设有一个网络流图如下所示,其中源点为1,汇点为6,每个边的容量均已标明。

[network_flow_example.png](为了求解该网络流图中的最大流,我们可以按照如下步骤执行最低松弛度优先算法:1.先选出一条从源点1到汇点6的最短路径。

根据网络流图中的边容量,可得最短路径为(1,3,6),其路径的最小容量为5。

2.对选出的路径(1,3,6)进行调整,将它的容量设为5,并更新网络流图。

更新后的网络流图如下所示:[network_flow_example_1.png](3.对更新后的网络流图重新选出一条从源点1到汇点6的最短路径。

网络流 习题 答案

网络流 习题 答案

网络流习题答案网络流是图论中一个重要的概念,它在计算机科学和运筹学等领域有着广泛的应用。

网络流问题可以抽象为在一个有向图中找到从源点到汇点的最大流量或最小割问题。

解决网络流问题的算法有很多种,其中最著名的是Ford-Fulkerson算法和Edmonds-Karp算法。

在解决网络流问题时,我们首先需要定义图的结构。

一个网络流图由一组节点和一组有向边组成。

每条边都有一个容量,表示该边上最大可以通过的流量。

图中有一个特殊的源点和一个汇点,源点是流量的起点,汇点是流量的终点。

我们的目标是找到从源点到汇点的最大流量。

Ford-Fulkerson算法是一种经典的解决网络流问题的方法。

它的基本思想是不断寻找增广路径,即从源点到汇点的一条路径,沿途每条边上的流量都小于等于该边的容量。

通过增加这条路径上的流量,我们可以逐步增大整个网络的流量。

当无法找到增广路径时,算法终止,此时的流量即为最大流量。

Edmonds-Karp算法是Ford-Fulkerson算法的一个改进版本。

它通过使用广度优先搜索来寻找增广路径,从而保证每次找到的路径都是最短的。

这样可以大大提高算法的效率,尤其是在图中边的容量差异较大时。

Edmonds-Karp算法的时间复杂度为O(V*E^2),其中V是节点数,E是边数。

除了上述两种算法外,还有其他一些解决网络流问题的方法,如Dinic算法和Push-Relabel算法等。

这些算法在不同的应用场景下有各自的优势,选择适合的算法可以提高问题的求解效率。

网络流问题的应用非常广泛。

在运输领域,网络流可以用来优化货物的运输方案,使得总运输成本最小。

在通信网络中,网络流可以用来优化数据的传输路径,提高网络的吞吐量。

在社交网络中,网络流可以用来分析信息的传播过程,预测病毒传播的路径等。

总之,网络流是图论中一个重要的概念,它在计算机科学和运筹学等领域有广泛的应用。

解决网络流问题的算法有很多种,每种算法都有其适用的场景。

最大流问题标号法例题详解

最大流问题标号法例题详解

最大流问题标号法例题详解最大流问题标号法例题详解本文以一道标号法求解最大流问题的例题胶加以详细讲解,帮助读者了解其原理及运算步骤。

题目如下:给定一个网络结构如下:s (源点) 0----1----2----3----4---- t (汇点)a 25 10 12 15 20其中 s 是源点,t是汇点,aij(i,j=0,1,2,3,4)是每条弧的容量,求整个网络的最大流量。

解:1、设置标号:在最大流问题中,为了求解最大流,最常用的方法是标号法。

首先,要设置各结点标号,因为本题中有5个结点,s源点的标号为0,t汇点标号为4,其他结点即1,2,3依次标号,标号的设定不仅便于求解,而且可以在初始化的时候使用。

2、初始化标号:初始化标号即将各结点初始化为两个空集合{},即各结点的访问和未访问标号都是空集合,即无访问的结点标号为{},访问过的结点标号也为{}。

3、依据标号法,从源点(s=0)计算,得出每条弧的剩余容量Cij,具体推导如下:源点0 1 2 3 41 0 25 10 12 152 0 0 10 7 103 0 0 0 8 104 0 0 0 0 20其中:Cij=aij-fij (i,j=0,1,2,3,4)其中,aij 为每条弧的容量,fij 为每条弧的流量,在初始情况下,fij=0,故Cij=aij。

4、找增广路径:从源点s开始,用深度优先搜索法查找从s到t的增广路径,具体步骤如下:设置一个数组P[i]用以记录路径,P[i]表示从s到i节点所经过的上一个结点,先从源点s开始,P[0]=-1,然后查找s出发可以到达的结点,若Cij>0,则有路可达,将P[j]=i(j为s出发可达的结点),接着查找j出发可以到达的结点(该结点未被访问过)若Cjk>0,则有路可达,把P[k]=j,以此类推,直到找到P[t]=-1,即从s到t 的一条增广路径找到,这条增广路径的路径上的容量称为Cmin,它是该增广路径上各结点之间的容量最小值。

运筹学最大流问题例题

运筹学最大流问题例题

运筹学最大流问题例题一、问题描述在运筹学领域,最大流问题是一种重要的网络流问题,其目标是在给定有向图中,找到从源点到汇点的最大流量。

求解最大流问题可以应用于许多实际场景,比如物流调度、电力网络分配等。

二、问题分析最大流问题可以通过使用流网络模型来求解。

流网络由一组有向边和节点组成,其中每条边都带有一个容量值,代表该边所能通过的最大流量。

流量值表示通过该边的实际流量。

为了求解最大流问题,我们需要使用网络流算法,其中最著名的算法是Ford-Fulkerson算法和Edmonds-Karp算法。

这些算法通过不断寻找增广路径来增加流量,直到无法找到增广路径为止。

三、问题实例为了更好地理解最大流问题,以下是一个具体的例子:假设有一个物流网络,由多个节点和边构成。

每条边都带有一个容量值,表示该边所能通过的最大流量。

网络中有一个源点和一个汇点,我们需要找到从源点到汇点的最大流量。

节点和边的关系如下:源点 -> A: 容量为5源点 -> B: 容量为3A -> C: 容量为2A -> D: 容量为4B -> C: 容量为2B -> E: 容量为3C -> 汇点: 容量为4D -> 汇点: 容量为5E -> 汇点: 容量为3根据以上描述,我们可以通过使用Ford-Fulkerson算法来求解最大流问题。

算法的基本步骤如下:1. 初始化流网络,将所有边上的流量设为0。

2. 寻找增广路径:通过深度优先搜索或广度优先搜索,寻找从源点到汇点的一条路径,使得路径上的边上仍有剩余容量。

3. 计算路径上的最小容量值,即可通过的最大流量。

4. 更新路径上的边的流量,即增加最小容量值。

5. 重复步骤2-4,直到无法找到增广路径为止。

6. 最后,计算源点流出的总流量,即为最大流量。

通过以上例子,我们可以清楚地了解最大流问题的基本思想和求解步骤。

在实际应用中,可以根据具体情况使用不同的网络流算法来求解最大流问题。

图论中的网络流问题分析

图论中的网络流问题分析

图论中的网络流问题分析图论是研究图结构及其应用的数学分支,而网络流问题是图论中的一个重要研究方向。

网络流问题是指在一个有向图中,找到一条从源点到汇点的路径,并使路径上边的流量最大化或最小化的问题。

本文将对图论中的网络流问题进行详细的分析。

一、网络流问题的定义和基本概念网络流问题是在一个具有容量限制的有向图中,寻找一条从源点到汇点的路径,使得路径上经过的边的流量达到最大或最小。

网络流问题中的关键概念包括:1. 源点和汇点:在网络流图中,源点是流量的起点,汇点是流量的终点。

通常用字母s表示源点,用字母t表示汇点。

2. 容量:指边上能够通过的最大流量。

通常用c(u,v)表示边u到v的容量。

3. 流量:指在边上通过的实际流量。

通常用f(u,v)表示边u到v的流量。

4. 剩余容量:指边上剩余的可用容量,即容量减去已经通过的流量。

通常用r(u,v)表示边u到v的剩余容量,计算公式为r(u,v) = c(u,v) -f(u,v)。

5. 流网络:指在网络流图中,每个节点的流入流出的总流量相等的网络。

二、网络流问题的常见模型在实际应用中,网络流问题有多种不同的模型。

以下是几种常见的网络流问题模型:1. 最大流问题:在网络流图中,找到从源点到汇点的路径,使得路径上经过的边的流量之和达到最大。

2. 最小割问题:在网络流图中,找到一条从源点到汇点的路径,使得路径上的边的总容量最小。

最小割问题与最大流问题是等价的。

3. 最小费用最大流问题:在网络流图中,每条边都有一个单位流量的成本,找到从源点到汇点的路径,使得路径上经过的边的流量之和最大,且成本最小。

4. 多源多汇最大流问题:在网络流图中,存在多个源点和多个汇点,找到一条从任意一个源点到任意一个汇点的路径,使得路径上经过的边的流量之和达到最大。

三、常见的网络流问题算法为了解决网络流问题,人们发展出了许多有效的算法,在实际应用中得到广泛应用。

以下是几个常见的网络流问题算法:1. Ford-Fulkerson算法:是最早被提出的求解网络流问题的算法,通过不断寻找增广路径来更新流量,直到无法再找到增广路径为止。

运筹学最大流问题例题

运筹学最大流问题例题

运筹学最大流问题例题运筹学中的最大流问题是一种重要的优化问题,它在网络流量分配、路径规划等领域有着广泛的应用。

下面我将给出两个较为详细的最大流问题例题,以帮助读者更好地理解。

例题一:假设有一个有向图,其中包含一个源点S和一个汇点T,其他节点分别表示供给点和需求点。

每条边的容量表示该路径上的最大流量。

现在我们需要确定从S到T的最大流量。

其中,源点S有一个供给量为10的容器,汇点T有一个需求量为10的容器。

其他节点没有容器。

图中各点之间的边的容量如下:S -> A: 5S -> B: 3A -> C: 4A -> D: 2B -> E: 2B -> F: 4C -> T: 3D -> T: 1E -> T: 1F -> T: 5求解:通过构建网络流图,我们可以将这个问题转化为一个最大流问题。

首先,我们为每条边都添加一个容量属性,然后为S和T之间添加一个超级源点和超级汇点。

图示如下所示:```S/ | \A B C/ | | \D E F T```超级源点S0与源点S之间的边的容量为源点S的供给量10,超级汇点T0与汇点T之间的边的容量为汇点T的需求量10。

接下来,我们要找到从超级源点到超级汇点的最大流量,即求解这个网络流图的最大流。

解答:根据这个网络流图,我们可以使用Ford-Fulkerson算法求解最大流问题。

具体步骤如下:1. 初始化网络流为0。

2. 在剩余容量大于0的路径上增广流量:从超级源点出发,找到一条路径到达超级汇点,该路径上的流量不超过路径上边的最小容量。

3. 更新剩余容量:将路径上的每条边的剩余容量减去增广流量。

4. 将增广流量加到网络流中。

5. 重复步骤2-4,直到找不到从超级源点到超级汇点的路径。

通过应用Ford-Fulkerson算法,我们可以得到从超级源点到超级汇点的最大流量为8。

因此,从源点S到汇点T的最大流量也为8。

网络最大流问题

网络最大流问题

给定一个有向图D=(V,A),在V中指定一点称为发点(记为),该点只有出发去的弧,指定另一点称为收点(记为),该点只有指向它的弧,其余的点叫做中间点。

对于A中的每一条弧,对应一个数(简记),称之为弧的容量。

通常我们把这样的D叫做网络,记为D=(V,A,C)。

(2)网络流:在弧集A上定义一个非负函数。

是通过弧的实际流量,简记,称是网络上的流函数,简称网络流或流,称为网络流的流量。

§4 网络最大流问题网络最大流问题是网络的另一个基本问题。

许多系统包含了流量问题。

例如交通系统有车流量,金融系统有现金流,控制系统有信息流等。

许多流问题主要是确定这类系统网络所能承受的最大流量以及如何达到这个最大流量。

4.1 基本概念与定理1.1.网络与流定义14 (1)网络:例1如图7-20是连结某产品产地和销地的交通图。

弧表示从到的运输线,弧旁的数字表示这条运输线的最大通过能力,括号内的数字表示该弧上的实际流。

现要求制定一个运输方案,使从运到的产品数量最多。

可行流与最大流在运输网络的实际问题中,我们可以看出,对于流有两个基本要求:一是每条弧上的流量必须是非负的且不能超过该弧的最大通过能力(即该弧的容量);二是起点发出的流的总和(称为流量),必须等于终点接收的流的总和,且各中间点流入的流量之和必须等于从该点流出的流量之和,即流入的流量之和与流出的流量之和的差为零,也就是说各中间点只起转运作用,它既不产出新的物资,也不得截留过境的物资。

因此有下面所谓的可行流的定义。

定义14对于给定的网络D=(V,A,C)和给定的流,若满足下列条件:(1)容量限制条件:对每一条弧,有(7.9)(2)平衡条件:对于中间点:流出量=流入量,即对于每一个i (i≠s,t),有(7.10)对于出发带点,有(7.11)对于收点,有(7.12)则称为一个可行流,称为这个可行流的流量。

注意,我们这里所说的出发点是指只有从发出去的弧,而没有指向的弧;收点是指只有弧指向,而没有从它的发出去的弧。

运筹学最大流问题例题

运筹学最大流问题例题

运筹学最大流问题例题(最新版)目录一、运筹学最大流问题的基本概念二、最大流问题的求解方法三、最大流问题例题详解四、总结与展望正文一、运筹学最大流问题的基本概念运筹学最大流问题是一种在网络中寻找最大流量的问题。

给定一个有向图 G(V,E),其中仅有一个点的入次为零称为发点(源),记为 vs;仅有一个点的出次为零称为收点(汇),记为 vt;其余点称为中间点。

对于 G 中的每一条边(vi,vj),相应地给一个数 cij(cij≥0),称为边(vi,vj)的容量。

最大流问题的目标是找到从源点到汇点的最大流量。

二、最大流问题的求解方法求解最大流问题的方法主要有两种:增广链方法和网络最大流算法。

1.增广链方法:通过不断地寻找增广链,即在现有网络上添加一条边,使得流量增加,直到无法再添加边为止。

增广链方法的关键在于如何找到增广链。

一种简单的方法是使用贪心算法,即每次找到当前剩余容量最大的边进行扩容。

2.网络最大流算法:基于增广链方法,网络最大流算法是求解最大流问题的有效方法。

常见的网络最大流算法有 Ford-Fulkerson 算法、Edmonds-Karp 算法等。

这些算法通过不断地寻找增广链,逐步提高流量,最终求得最大流量。

三、最大流问题例题详解假设有一个网络如图所示,其中每个点的容量分别为:vs→v1=10,vs→v2=5,v1→v2=8,v1→v3=4,v2→v3=3,v3→vt=2。

求从 vs 到 vt 的最大流量。

【解答】第一步:根据增广链方法,找到剩余容量最大的边进行扩容。

在本例中,vs→v1 的剩余容量为 10,vs→v2 的剩余容量为 5,故选择扩容 vs →v1 的边。

vs→v1 的流量为 10,剩余容量为 0,标记为已扩容。

第二步:在剩余网络中寻找剩余容量最大的边进行扩容。

在本例中,v1→v2 的剩余容量为 3,v1→v3 的剩余容量为 1,故选择扩容 v1→v2 的边。

v1→v2 的流量为 3,剩余容量为 2,标记为已扩容。

网络流24题题解

网络流24题题解

⽹络流24题题解⽹络流24题by ctldragon到⽬前为⽌,还有数字梯形问题和机器⼈路径规划问题未完成。

⽹络流24题主要考建模,算法都不难(餐⼱计划问题显然要拆点,把⼀天拆成早上和晚上。

源点 s 向每天晚上连⼀条容量为所需餐⼱数,费⽤为 0 的边,表⽰获得脏餐⼱。

每天早上向汇点 t 连⼀条容量为所需餐⼱数,费⽤为 0 的边,表⽰提供⼲净餐⼱。

每天晚上可以向第⼆天晚上连⼀条容量为 inf ,费⽤为 0 的边,表⽰将脏餐⼱留在第⼆天。

i −m 天向 i 天连⼀条容量为 inf ,费⽤为 f 的边,表⽰快洗。

i −n 天向 i 天连⼀条容量为 inf ,费⽤为 s 的边,表⽰快洗。

然后就愉快的跑最⼩费⽤最⼤流了。

远古代码:by ctldragon s 0t 0inf 0i −m i inf f i −n i inf s #include<bits/stdc++.h>#define re register#define int long longusing namespace std;const int inf=0x3f3f3f3f;int n;int p,ft,fcost,st,scost;int s,t;struct node{int v,nxt,flow,dis;}a[1000000];int head[20000],cnt=1;void add(int u,int v,int flow,int dis){a[++cnt].v=v;a[cnt].flow=flow;a[cnt].dis=dis;a[cnt].nxt=head[u];head[u]=cnt;}int dis[20000],pre[20000];bool vis[20000];bool SPFA(){queue<int>q;memset(vis,false,sizeof vis);memset(pre,0,sizeof pre);while(!q.empty())q.pop();for(re int i=0;i<=2*n+1;i++)dis[i]=inf;dis[s]=0;vis[s]=true;q.push(s);while(!q.empty()){int u=q.front();q.pop();vis[u]=false;for(re int i=head[u];i;i=a[i].nxt){int v=a[i].v;if(!a[i].flow)continue;if(dis[v]>dis[u]+a[i].dis){dis[v]=dis[u]+a[i].dis,pre[v]=i;if(!vis[v])vis[v]=true,q.push(v);}}}if(dis[t]==inf)return 0;return 1;Processing math: 44%n 个⽉之前的代码了,码风极其奇怪/kk家园 / 星际转移问题⾸先并查集判断⼀下地球和⽉球是否连起来,没连起来就是⽆解。

最大流问题经典例题

最大流问题经典例题

最大流问题经典例题最大流问题是指在一个有向图中,从源点到汇点的最大流量是多少。

这个问题在现实生活中有很广泛的应用,比如网络通信中的数据传输、水管输水时的流量控制等。

下面我们来看一道经典的最大流问题的例题。

问题描述:给定一个有向图,其中每条边的容量都只会为1,求从源点到汇点的最大流量。

解题思路:这是一道非常基础的最大流问题,我们可以使用网络流的算法来解决。

下面,我将分几个步骤来阐述解题思路。

1. 构建网络流图首先,我们需要将原有的有向图转化为网络流图。

对于每条边,我们都要添加两条反向边,并将容量均设为1。

这样,我们就得到了一个新的有向图,它的任何一条边的容量都为1。

2. 使用Edmonds-Karp算法接下来,我们可以使用Edmonds-Karp算法,也叫增广路算法,来求出最大流量。

它是一种广度优先搜索的算法,的基本思想是:从源点开始,每次找一条容量不为0,且未被搜索过的路径,将路径上的边的容量减去该路径的最小容量,这个最小容量就是该路径的流量。

然后将路径中的正向边的流量加上这个流量,反向边的流量减去这个流量,依次迭代。

3. 输出结果最后,我们将算法得到的最大流量输出即可。

代码实现:以下是使用Python语言实现的最大流问题的代码:```def bfs(graph, start_node, end_node):visited = [False] * len(graph)queue = []queue.append(start_node)visited[start_node] = Truepred = [-1] * len(graph)while queue:curr_node = queue.pop(0)if curr_node == end_node:return True, predfor i, val in enumerate(graph[curr_node]):if not visited[i] and val > 0:queue.append(i)visited[i] = Truepred[i] = curr_nodereturn False, []def edmonds_karp(graph, start_node, end_node):max_flow = 0while True:flow_found, pred = bfs(graph, start_node, end_node) if not flow_found:breakcurr_node = end_nodemin_flow = float('inf')while curr_node != start_node:prev_node = pred[curr_node]min_flow = min(min_flow,graph[prev_node][curr_node])curr_node = prev_nodecurr_node = end_nodewhile curr_node != start_node:prev_node = pred[curr_node]graph[prev_node][curr_node] -= min_flowgraph[curr_node][prev_node] += min_flowcurr_node = prev_nodemax_flow += min_flowreturn max_flowif __name__ == '__main__':graph = [[0, 1, 0, 1, 0],[0, 0, 1, 0, 1],[0, 0, 0, 1, 0],[0, 0, 0, 0, 1],[0, 0, 0, 0, 0]]start_node = 0end_node = 4max_flow = edmonds_karp(graph, start_node, end_node)print("The maximum flow in the network is:", max_flow) ```在这个例子中,我们构建了一个有向图,其中每条边的容量均为1。

网络流题目+题解

网络流题目+题解

网络流建模汇总 by Edelweiss目录最大流 (4)《POJ 1149 PIGS》 (4)《POJ 1637 Sightseeing tour》 (8)《POJ 2391 Ombrophobic Bovines》 (9)《POJ 2699 The Maximum Number of Strong Kings》 (10)《POJ 3281 Dining》 (11)《JOJ 2453 Candy》 (11)《ZOJ 2760 How Many Shortest Path》 (12)《WOJ 1124 Football Coach》 (12)《SGU 326 Perspective》 (13)《SGU 438 The Glorious Karlutka River =)》 (14)《SPOJ 287 Smart Network Administrator》 (14)《SPOJ 962 Intergalactic Map》 (15)《小结》 (15)最小割 (15)《HOJ 2634 How to earn more》 (16)《HOJ 2713 Matrix1》 (16)《POJ 1815 Friendship》 (17)《ZOJ 2532 Internship》 (17)《Ural 1277 Cops and Thieves》 (18)《SPOJ 839 Optimal Marks》 (18)《SPOJ 1693 Coconuts》 (19)《Beijing Regional 2008 Problem A Destroying the bus stations》 (19)《小结》 (20)有上下界 (21)《POJ 2396 Budget》 (21)《小结》 (22)最小费用流 (22)《HOJ 2543 Stone IV》 (22)《HOJ 2715 Matrix3》 (23)《HOJ 2739 The Chinese Postman Problem》 (23)《POJ 3680 Intervals》 (24)《SPOJ 371 Boxes》 (24)《BASHU 2445 餐巾问题》 (25)《剪刀石头布》 (25)《小结》 (26)最大流《POJ 1149 PIGS》【题目大意】有M个猪圈,每个猪圈里初始时有若干头猪。

Chap.6-网络最大流解析

Chap.6-网络最大流解析
16
11

饱和弧:(s,v1),(v2,v4),(v3,t); 其他的弧都是非饱和弧; (v3,v2)是零流弧.
v1
8(8)
9(4)
v3
cij ( fij )
5(5) 2(0) 5(4) 6(1)
s
7(5)
t
10(8)
v2
9(9)
v4
如图,在链(s,v1,v2,v3,v4,t)中, μ+={(s,v1),(v1,v2),(v4,t)}, μ-={(v3, v2),(v4,v3)}.
s
7(5)
2(0) 5(4)
6(1)
t
10(8)
v2
9(9)
v4
如图,链μ=(s,v2,v1,v3,v4,t)就是一条增广链。
14
当有增广链存在时,令
ci fi , min , fi
再令
for for

fi , for f f i , for f , other i
Cij
5 6 10
t
每条弧旁边的权就是对应的容量(最大通过能力)。 要求指定一个产品运输方案,使得从s→t的货运量最大, 这是寻求网络系统的最大流问题,即从发点s到收点t允 2 许通过的最大流量。
§5 网络的最大流
二 基本概念 定义 设一个加权有向图D(V,A),在V中指定一 个发点 s 和一个收点 t, 其他的点叫做中间点。 对于 D 中的弧 (vi,vj)∈A, 都有一个权 cij 叫做 弧的容量。这样的图 D 称做一个网络系统,简 称网络,记做 D(V,A,C)。
§5 网络的最大流

一 引言 在许多实际的网络系统中都存在着流量和最大 流问题。例如铁路运输系统中的车辆流,城市 给排水系统的水流问题等等。而网络系统的最 大流问题是图与网络流理论中的最优化问题, 它对于解决生产实际问题起着十分重要的作用。

网络流专题

网络流专题

(4,10)
v0
(0,3)
(4,4)
(6,6) vn (4,10)
(5,5)
v3
(0,3)
(4,5)
v1 (6,6) (0,3) (2,2) v5 (0,3) (0,4) v4 (3,5) v2
(4,10)
v0
(0,3)
(4,4)
(6,6) vn (4,10)
(5,5)
v3
(0,3)
(4,5)
v1 (6,6) (0,3) (2,2) v5 (0,3) (0,4) v4 (3,5) v2
可行流
可行流 对于网络流图G,每一条弧(i,j)都给定一个非负数f(i,j)(即某一 次流过弧(i,j)的流量),这一组数满足下列三条件时称为这网 络的可行流,用f表示它。 s (2,4) (0,3) 1. 每一条弧(i,j)有fij≤Cij (2,2) 2. 流量平衡 v1 v2 除源点S和汇点T以外的所有的点vi,恒有: (0,4) (2,2) ∑j(fij)= ∑k(fjk) t 该等式说明中间点vi的流量守恒,输入与输出量相等。 3. 对于源点S和汇点T有 , ∑i(fSi)= ∑j(fjT)= V(f),即从s点流出的量等于流入t点的量
(7,10)
v0
(0,3)
(4,4)
(6,6) vn (7,10)
(5,5)
v3
(0,3)
(4,5)
v1 (6,6) (3,3) (2,2) v5 (3,3) (0,4) v4 (3,5) v2
(7,10)
v0
(0,3)
(4,4)
(6,6) vn (7,10)
(5,5)
v3
(0,3)
(4,5)

最大流算法及其应用

最大流算法及其应用

01
【输入样例】
06
3 3
05
3 4
02
5
04
2 3 4 5
07
4 2
10
4
09
【输出样例】
03
2 3
08
5 3
【样例说明】 选择建立1、2、3号中转站,则需要投入成本6,获利为10,因此得到最大收益4。 【评分方法】 本题没有部分分,你的程序的输出只有和我们的答案完全一致才能获得满分,否则不得分。 【数据规模和约定】 80%的数据中:N≤200,M≤1 000。 100%的数据中:N≤5 000,M≤50 000,0≤Ci≤100,0≤Pi≤100。
关于二分图的最大二分匹配还有另外一种算法:匈牙利算法,具体的内容可以参阅其他资料。
分析(续)
最小割问题是网络流建模里的一个难点,由于最小割模型在原问题中往往很隐蔽,有时确实需要凭感觉。
01
02
看一道比较有难度的例题《最大获利》(NOI2006第二试):
最小割模型
新的技术正冲击着手机通讯市场,对于各大运营商来说,这既是机遇,更是挑战。THU集团旗下的CS&T通讯公司在新一代通讯技术血战的前夜,需要做太多的准备工作,仅就站址选择一项,就需要完成前期市场研究、站址勘测、最优化等项目。
0.06
0.06
0.10
TLE
TLE
程序2
0.02
0.02
0.02
0.02
0.01
0.01
0.02
1.62
1.64
程序3
0.02
0.02
0.03
0.03
0.04
0.03
0.05
TLE
TLE

网络流应用练习题解析实际问题的网络流与最大流最小割定理

网络流应用练习题解析实际问题的网络流与最大流最小割定理

网络流应用练习题解析实际问题的网络流与最大流最小割定理网络流问题是图论中重要的研究领域之一,它在许多实际问题的建模和解决中起着重要作用。

其中,最大流最小割定理是网络流问题中的重要定理,它提供了求解最大流问题的有效方法。

本文将通过解析一些实际问题的网络流应用练习题,来深入探讨网络流与最大流最小割定理。

1. 垃圾分类问题假设有一个城市,有三个垃圾处理站A、B、C,以及六个垃圾源头节点S1、S2、S3、T1、T2、T3。

现在需要将这些垃圾源头节点分配到垃圾处理站,每个垃圾源头节点只能被分配到一个垃圾处理站,且每个垃圾处理站的容量是有限的。

我们的目标是使得分配到同一个垃圾处理站的垃圾源头节点之间的运输流量最小。

解决这个问题可以通过网络流建模。

首先,将每个垃圾源头节点S1、S2、S3连接到源点节点S,并设置边的容量为1,表示每个垃圾源头节点只能分配到一个垃圾处理站。

然后,将垃圾处理站A、B、C连接到汇点节点T,并设置边的容量为各垃圾处理站的容量限制。

通过最大流最小割定理,我们可以求解出最小的割,从而得到最小的运输流量,即分配到同一个垃圾处理站的垃圾源头节点之间的运输流量最小的方案。

2. 电网规划问题假设一个城市需要建设一张电网来满足居民和工业的用电需求。

城市中共有N个节点,其中有一个节点表示电厂,另一个节点表示消费者。

每个节点之间需要建设输电线路,每条线路都有一个最大输送电流的限制。

解决这个问题可以通过网络流建模。

首先,将电厂节点连接到源点节点S,并设置边的容量为电厂的最大发电能力。

然后,将消费者节点连接到汇点节点T,并设置边的容量为消费者的用电需求。

接下来,对于每对节点i和节点j之间需要建设的输电线路,将节点i连接到节点j,并设置边的容量为线路的最大输送电流限制。

通过最大流最小割定理,我们可以求解出最小的割,从而得到电网规划方案中的最大输送电流。

综上所述,网络流与最大流最小割定理在解决实际问题时具有广泛的应用。

pv经典例题详解(一)

pv经典例题详解(一)

pv经典例题详解(一)PV经典例题PV(Page Views)是衡量网站流量的指标之一。

下面将介绍一些PV经典例题,帮助大家更好地理解和掌握PV的概念和计算方法。

例题1一个网站在一天之内共有1000名用户访问,每个用户平均浏览了5页,那么该网站当天的PV是多少?解析:PV = 访问次数× 平均浏览页数访问次数 = 1000(题目中已经给定)平均浏览页数 = 5(题目中已经给定)因此,该网站当天的PV为:PV=1000×5=5000例题2一个月内有5000名用户访问了某个网站,其中75%的用户访问了该网站的首页,其余的用户平均浏览了20页。

那么该网站这个月的PV 是多少?解析:PV = 访问次数× 平均浏览页数访问次数 = 首页访问次数 + 其他页面访问次数首先,已知访问了首页的用户数量为5000 × 75% = 3750。

其他页面的平均浏览页数为20页,因此可计算出其他页面访问次数:其他页面访问次数 = (5000 - 3750) × 20 = 25000最后,求得PV:PV=访问次数×平均浏览页数=(3750+25000)×((3750×75例题3某网站一天内的PV为20000,其中20%的访问来自搜索引擎,每个搜索引擎用户平均浏览了8页,其余的用户平均浏览了5页。

那么该网站搜索引擎用户和非搜索引擎用户的数量分别是多少?解析:PV = 搜索引擎用户访问次数×平均浏览页数+ 非搜索引擎用户访问次数×平均浏览页数已知PV=20000,平均浏览页数分别为8页和5页,因此有:搜索引擎用户访问次数×8 + 非搜索引擎用户访问次数×5 = 20000又已知搜索引擎用户的访问比例为20%,因此有:搜索引擎用户访问次数÷(搜索引擎用户访问次数 + 非搜索引擎用户访问次数) = 20%化简上式,得:搜索引擎用户访问次数= 20000 × 20% × (5 ÷ 3)代入第一个式子中,得:(20000 × 20% × (5 ÷ 3))×8 + 非搜索引擎用户访问次数×5 = 20000化简,得:非搜索引擎用户访问次数 = 20000 − (20000 × 20% × (5 ÷ 3))×8) ÷ 5 ≈ 24960最终得到,搜索引擎用户的数量≈ 6667非搜索引擎用户的数量≈ 13333总结PV是衡量网站流量的重要指标,通过掌握PV的计算方法和经典例题,可以更好地了解和掌握PV的概念和计算方法。

网络流算法详解

网络流算法详解

v1 15 s 4 8 v2 3
12
v3 16
9
7 v4
2 5
t
6
图 1 网络流的一个例子
v1 10/15 s 4/4 5/8 0/3 v2
5/12 0/9 4/7 5/6
v3 9/16 0/2 v4 5/5 t
图 2 图 1 的一条流 f
v1 5 s 4 10 3 8
7 5 13 3
v3 9 2 v4
网络流算法详解
网 络 流 算 法 在 许 多 实 际 问 题 中 有 应 用 , 如 匹 配 问 题 , 著 名 的 Hall 婚 姻 定 理 。 这里不证明“最大流最小割定理” ,简单解释求最大流的 Ford-Fulkerson 算法。接下来分别 详述时间复杂度为 O(VE2)的 Edmonds-Karp 算法和时间复杂度为 O(V2E)的 Dinic 算法。至 于较新的预留推进算法就不介绍了,这个算法证明比较难,感兴趣的可以看看算法导论。 本文所用到的网络流如图 1,s 为原点,t 为汇点,边上的值表示边的容量 c(u,v),如 c(s,v1)=15,c(v1,v2)=8。流用符号 f(u,v)表示,如图 2,流的容量 f(s,v1)=10,f(v1,v2)=5。剩 余容量 cf (u,v)=c(u,v)-f(u,v)。在原剩余网络中找到一条流后,修改原网络边的剩余容量得到 剩余网络 Gf,如图 3 所示。注意剩余网络中有一些新添加的边即反向边的容量,为流的反 馈。在图 3 中,有 f(v1,v3)=5,那么有 f(v3,v1)=- f(v1,v3)=-5,然后 cf(v3,v1)=c(v3,v1)-f(v3,v1)=0-(5)=5。
△ f=3。
v1 5 s 4 10 3 8 v2 7 5 13 3 v4 v3 9 2 5 t 7

网络流题选讲课件

网络流题选讲课件
❖ 每个a[i]抽象为点

相邻点连边,容量+∞ ,费用1。
❖ 若a[i]<-d,则至少要从别的地方拿 −
个1,且不能多于 + 个;因此从点i向t
连边,容量下界 − ,上界 + ,
费用0。

类似,若a[i]>d,则从s向i连边,容量下界为
− ,上界[] + ,费用0
❖ 最小费用可行流

建设乌托乡
一张图,有特殊点和一般点
❖ 每条边的端点中至少一个特殊点
❖ 每个点有权值L,特殊点可以修改,代价为
c*|ΔL[i]|
❖ 边(i,j)要计算代价,为e*|L[i]-L[j]|
❖ 求min{c*Σ|ΔL[i]|+e*Σ|L[i]-L[j]|}
❖ L只能为1~20的整数

有道难题2010总决赛题
容量为(counti,j+1)/2。
❖ 费用为0

Road
数列h
❖ 修改,使之满足:相邻项差小于d
❖ 总修改代价为 Σ|Δh[i]|

NOI2009 湖南省选题

有别的算法,但是可以用网络流做
令a[i]=h[i]-h[i+1]
❖ h[i]加1 a[i-1]减1 且 a[i]加1。
❖ 将a重新分配,使得每个a都在[-d,d]范围内。
X[2]+X[3]-Y[3]-4=0




X[1]-Y[1]-2=0
X[1]+X[2]-Y[2]-3=0
X[2]+X[3]-Y[3]-4=0
0=0


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网络流例题详解最大流 sap用法和模板typedef struct node{int v, w;struct node *nxt, *op;}NODE;NODE edg[MM]; // 保存所有的边NODE *link[NN]; // 记录节点所在链表的首节点int h[NN]; // 距离标号,记录每个点到汇点的距离,这里的距离指的是层数int num[NN]; // gap优化,标号为i的顶点个数int M, N, idx, S, T, n; // S 表示源点,T表示汇点,n表示节点个数void add(int u, int v, int c){idx++;edg[idx].v = v;edg[idx].w = c;edg[idx].nxt = link[u];edg[idx].op = edg + idx + 1;link[u] = edg + idx;idx++;edg[idx].v = u;edg[idx].w = 0;edg[idx].nxt = link[v];edg[idx].op = edg + idx - 1;link[v] = edg + idx;}int Min(int a, int b){return a < b ? a : b;}int aug(int u, int flow){if (u == T) return flow;int l = flow; // l表示剩余容量int tmp = n - 1;for (NODE *p = link[u]; p; p = p->nxt){if (h[u] == h[p->v] + 1 && p->w){int f = aug(p->v, Min(l, p->w));l -= f;p->w -= f;p->op->w += f;if (l == 0 || h[S] == n) return flow - l; // gap}// 这里是有剩余容量的可行边if (p->w > 0 && h[p->v] < tmp){tmp = h[p->v];}}if(l == flow){// 如果没有找到增流,才修改标号,刚开始写错了,也杯具的过了好多题num[h[u]]--; // gapif (num[h[u]] == 0) h[S] = n; // gap,每个点的距离值最多为n - 1,这里设为n 表示断层了else{h[u] = tmp + 1;num[h[u]]++; // gap}}return flow - l;}/*n表示总点的个数,包括源点和汇点*/void sap(){int ans = 0;memset(h, 0, sizeof(h)); // h 保存的是距离标号(到汇点的)memset(num, 0, sizeof(num));num[0] = n;while(h[S] < n){ans += aug(S, INF);}printf("%d\n", ans);}pku1149 最大流(EK算法)用EK就能做。

盗用大牛讲解:题目大意:∙有M 个猪圈(M ≤ 1000),每个猪圈里初始时有若干头猪。

∙一开始所有猪圈都是关闭的。

∙依次来了N 个顾客(N ≤ 100),每个顾客分别会打开指定的几个猪圈,从中买若干头猪。

∙每个顾客分别都有他能够买的数量的上限。

∙每个顾客走后,他打开的那些猪圈中的猪,都可以被任意地调换到其它开着的猪圈里,然后所有猪圈重新关上。

详解见:原创博客这题关键:建一个超级源点,连上所有的商人,边权置为每个顾客能打开的猪圈里猪的总数,建一个超级汇点,每个顾客都连上这个汇点,权值为每个顾客的购买上限,如果猪圈i先被顾客p1打开,紧接着又被p2打开,加一条从p1到p2的边,边权为INF。

我EK写了两遍:第一个:407ms#include<queue>#include<stdio.h>using namespace std;#define NN 104#define INF 0x5fffffffint M, N;int c[NN][NN];int mark[NN];int pre[NN];void CreateGraph(){int i, j, cnt, t, x[1004], flag[1004];for (i = 0; i <= N + 1; i++){for (j = 0; j <= N + 1; j++){c[i][j] = 0;}}for (i = 1; i <= M; i++){scanf("%d", &x[i]);flag[i] = -1; // 标记第i个猪圈刚被哪个商人打开过}for (i = 1; i <= N; i++){scanf("%d", &cnt);for (j = 1; j <= cnt; j++){scanf("%d", &t);if (flag[t] != -1){c[flag[t]][i] = INF;}else{c[0][i] += x[t];}flag[t] = i;}scanf("%d", &t);c[i][N + 1] = t;}}int Bfs(){int que[NN];memset(mark, 0, sizeof(mark));mark[0] = 1;que[0] = 0;int cur, i;int flow = INF;int j, num = 1;for (j = 0; j < num; j++) {cur = que[j];for (i = 0; i <= N + 1; i++){if (c[cur][i] > 0 && !mark[i]){mark[i] = 1;if (c[cur][i] < flow){flow = c[cur][i];}pre[i] = cur;if (i == N + 1){return flow;}que[num++] = i;}}}return -1;}void Edmonds_Karp(){int maxFlow = 0;int flow, tmp;while ((flow = Bfs()) != -1){maxFlow += flow;tmp = N + 1;while (tmp != 0){c[pre[tmp]][tmp] -= flow;c[tmp][pre[tmp]] += flow;tmp = pre[tmp];}}printf("%d\n", maxFlow);}int main(){scanf("%d%d", &M, &N);CreateGraph();Edmonds_Karp();return 0;}第二个:16ms#include<queue>#include<stdlib.h>#include<stdio.h>using namespace std;#define NN 104#define INF 0x5fffffffint M, N;int c[NN][NN];int mark[NN];int pre[NN];void CreateGraph(){int i, j, cnt, t, x[1004], flag[1004];for (i = 0; i <= N + 1; i++){for (j = 0; j <= N + 1; j++){c[i][j] = 0;}}for (i = 1; i <= M; i++){scanf("%d", &x[i]);flag[i] = -1; // 标记第i个猪圈刚被哪个商人打开过}for (i = 1; i <= N; i++){scanf("%d", &cnt);for (j = 1; j <= cnt; j++){scanf("%d", &t);if (flag[t] != -1){c[flag[t]][i] = INF;}else{c[0][i] += x[t];}flag[t] = i;}scanf("%d", &t);c[i][N + 1] = t;}}int Bfs(){int que[NN];memset(mark, 0, sizeof(mark));mark[0] = 1;que[0] = 0;int cur, i;int j, num = 1;for (j = 0; j < num; j++) {cur = que[j];for (i = 0; i <= N + 1; i++){if (c[cur][i] > 0 && !mark[i]){mark[i] = 1;pre[i] = cur;if (i == N + 1){return 1;}que[num++] = i;}}}return -1;}void Edmonds_Karp(){int maxFlow = 0;int flow, tmp;while (Bfs() == 1){/*查找最小增流的时候,只查找最短路径上的点*/flow = INF;tmp = N + 1;while(tmp != 0){if (c[pre[tmp]][tmp] < flow){flow = c[pre[tmp]][tmp];}tmp = pre[tmp];}maxFlow += flow;tmp = N + 1;while (tmp != 0){c[pre[tmp]][tmp] -= flow;c[tmp][pre[tmp]] += flow;tmp = pre[tmp];}}printf("%d\n", maxFlow);}int main(){scanf("%d%d", &M, &N);CreateGraph();Edmonds_Karp();//system("pause");return 0;}两个代码的区别在于,在查找最小的流值的增量时候,第一个是在搜到的所有节点中找,第二个是在最短路径上找的,范围比第一个小,增量就增加的快,BFS的次数就减少了。

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