最大流算法及其应用
最大流问题的求解方法及应用
最大流问题的求解方法及应用
最大流问题,是指在一个有向图中,从源点 s 到汇点 t 的最大
流量。
在实际应用中,最大流问题往往用于描述网络传输、油管输送等流量分配问题。
求解最大流问题的方法包括以下几种:
1. 网络流算法:这是一种基于图论和线性规划的算法。
通过构建网络流图,将最大流问题转化为最小割问题,再利用线性规划求解最小割问题的对偶问题来求解最大流问题。
2. 增广路算法:这是一种经典的最大流算法,其基本思想是不断找到增广路径,即从源点 s 到汇点 t 的一条路径,沿途边权
均有剩余容量,使得该路径上的边的剩余容量中的最小值最大化,最终得到最大流。
3. 矩阵树定理:这是一种基于图论和矩阵运算的算法,适用于有向图和无向图。
通过计算图的拉普拉斯矩阵的行列式等方法,求得图的生成树个数,从而计算最大流。
4. Dinic算法:是对增广路算法的改进。
在增广路算法中,每
次查找增广路径的过程需要遍历整个图,为了提高效率,
Dinic算法引入了分层图的概念,将图分层之后只在图的一层
中查找增广路径,最终求得最大流。
这些方法在实际应用中常常被用来解决路由选择、网络流量优化、模拟电路分析等问题。
例如,最大流可以被用来优化数据传输、流水线设计、流量管道的运营和管理,提高资源利用率和数据传输速度。
最大流常见算法
最大流常见算法最大流问题是图论中的一个重要问题,其求解方法有多种,本文将介绍最常见的几种算法。
一、最大流问题简介最大流问题是在一个网络中寻找从源点到汇点的最大流量的问题。
网络是由一些节点和连接这些节点的边构成的,每条边都有一个容量,表示该边所能承载的最大流量。
源点是流量的起点,汇点是流量的终点。
在网络中,还可能存在其他节点和边。
二、Ford-Fulkerson算法Ford-Fulkerson算法是最早用于解决最大流问题的算法之一。
该算法基于增广路径来不断增加流量,直到无法再找到增广路径为止。
1. 算法步骤(1)初始化:将所有边上的流量设为0。
(2)寻找增广路径:从源点开始进行深度优先或广度优先搜索,在搜索过程中只选择剩余容量不为0且没有被标记过的边,并记录路径上容量最小值min。
(3)更新路径上各个边上的流量:将路径上各个边上的流量加上min。
(4)返回第二步,直到无法找到增广路径为止。
2. 算法分析Ford-Fulkerson算法可以保证在有限步内求解出最大流,但是其时间复杂度与增广路径的选择有关,最坏情况下可能需要指数级的时间复杂度。
三、Edmonds-Karp算法Edmonds-Karp算法是基于Ford-Fulkerson算法的一种改进算法。
该算法使用BFS来寻找增广路径,可以保证在多项式时间内求解出最大流。
1. 算法步骤(1)初始化:将所有边上的流量设为0。
(2)寻找增广路径:从源点开始进行BFS,在搜索过程中只选择剩余容量不为0且没有被标记过的边,并记录路径上容量最小值min。
(3)更新路径上各个边上的流量:将路径上各个边上的流量加上min。
(4)返回第二步,直到无法找到增广路径为止。
2. 算法分析Edmonds-Karp算法相对于Ford-Fulkerson算法来说,在同样的网络中,其时间复杂度更低,可以保证在O(VE^2)的时间内求解出最大流。
但是在某些特殊情况下仍然可能需要指数级时间复杂度。
最大流算法及其应用
最大流算法及其应用随着社会经济的发展和科技的进步,许多问题需要通过优化算法来解决,最大流算法就是其中之一。
最大流算法是在一个有向图中找到从源点到汇点的最大可能流的算法。
该算法在网络设计,交通流量控制,通信网络等领域有着广泛的应用。
1. 最大流问题在一个有向图G=(V,E)中,包含源点s和汇点t,每条边(u,v)上有一个容量c,表示该边的最大流量。
现要从源点到汇点流过尽可能多的流量,问最大可能的流量是多少?这就是最大流问题,寻找的答案是最大流量F。
2. 最大流算法最大流算法有多种实现方法,其中最著名的是 Ford-Fulkerson算法。
该算法的核心是寻找增广路径。
增广路径是一条从源点到汇点的路径,并且在该路径上所有边的容量都大于0。
通过将增广路径上的每一条边的流量都增加相同的值,就可以增加当前的流量。
重复这个过程直到不能再找到增广路径为止。
算法的详细步骤如下:1. 初始化所有边流量为0。
2. 查找增广路径。
可以使用深度优先搜索或广度优先搜索实现。
每找到一条增广路径就更新整个图的流量。
3. 重复步骤 2 直到无法再找到增广路径。
4. 输出最大流F。
该算法的时间复杂度不稳定,最差情况下是指数级的,但是由于增广路径的挖掘和流量的增加都是“往前走一步”,因此这种最长路径的情况是非常少见的。
在实际应用中,最大流算法基本上可以忽略这种情况。
3. 最大流算法应用(1) 网络设计在网络设计中,如果可以量化每个设备之间的容量,比如光缆的传输带宽,那么就可以使用最大流算法确定网络的最大传输能力。
如果网络的总传输能力超过了最大数据需求,那么可以减少设备之间的传输带宽,从而节省成本。
(2) 交通流量控制在城市交通中,最大流算法可以用来确定道路的拥堵情况,以及交叉路口的物流控制。
在公路建设中,如果能够准确地预测车辆数量和流量,就可以使用最大流算法确定道路的最大承载能力,从而保证交通的顺畅。
(3) 通信网络最大流算法也可以用于网络协议的设计。
dinic(最大流)算法讲解
dinic(最⼤流)算法讲解“⽹络流博⼤精深”—sideman语⼀个基本的⽹络流问题感谢WHD的⼤⼒⽀持最早知道⽹络流的内容便是最⼤流问题,最⼤流问题很好理解:解释⼀定要通俗!如右图所⽰,有⼀个管道系统,节点{1,2,3,4},有向管道{A,B,C,D,E},即有向图⼀张. [1]是源点,有⽆限的⽔量,[4]是汇点,管道容量如图所⽰.试问[4]点最⼤可接收的⽔的流量?这便是简单的最⼤流问题,显然[4]点的最⼤流量为50死理性派请注意:流量是单位时间内的,总可以了吧!然⽽对于复杂图的最⼤流⽅法是什么呢,有EK,Dinic,SAP,etc.下⾯介绍Dinic算法()Dinic 算法Dinic算法的基本思路:1. 根据残量⽹络计算层次图。
2. 在层次图中使⽤DFS进⾏增⼴直到不存在增⼴路3. 重复以上步骤直到⽆法增⼴引⾃,相当简单是吧...⼩贴⼠:⼀般情况下在Dinic算法中,我们只记录某⼀边的剩余流量.残量⽹络:包含反向弧的有向图,Dinic要循环的,每次修改过的图都是残量⽹络,层次图:分层图,以[从原点到某点的最短距离]分层的图,距离相等的为⼀层,(⽐如上图的分层为{1},{2,4},{3})DFS:这个就不⽤说了吧...增⼴ :在现有流量基础上发现新的路径,扩⼤发现的最⼤流量(注意:增加量不⼀定是这条路径的流量,⽽是新的流量与上次流量之差)增⼴路:在现有流量基础上发现的新路径.(快来找茬,和上⼀条有何不同?)剩余流量:当⼀条边被增⼴之后(即它是增⼴路的⼀部分,或者说增⼴路通过这条边),这条边还能通过的流量.反向弧:我们在Dinic算法中,对于⼀条有向边,我们需要建⽴另⼀条反向边(弧),当正向(输⼊数据)边剩余流量减少I时,反向弧剩余流量增加I Comzyh的较详细解释(流程) :Dinic动画演⽰1. ⽤BFS建⽴分层图注意:分层图是以当前图为基础建⽴的,所以要重复建⽴分层图2. ⽤DFS的⽅法寻找⼀条由源点到汇点的路径,获得这条路径的流量I 根据这条路径修改整个图,将所经之处正向边流量减少I,反向边流量增加I,注意I是⾮负数3. 重复步骤2,直到DFS找不到新的路径时,重复步骤1注意(可以⽆视):Dinic(其实其他的好多)算法中寻找到增⼴路后要将反向边增加IDinic中DFS时只在分层图中DFS,意思是说DFS的下⼀个节点的Dis(距源点的距离)要⽐⾃⼰的Dis⼤1,例如在图1中第⼀个次DFS中,1->2->4 这条路径是不合法的,因为Dis[2]=1;Dis[4]=1;步骤2中"获得这条路径的流量I "实现:DFS函数有参量low,代表从源点到现在最窄的(剩余流量最⼩)的边的剩余流量,当DFS到汇点是,Low便是我们要的流量I对于反向弧(反向边)的理解:这⼀段不理解也不是不可以,对于会写算法没什么帮助,如果你着急,直接⽆视即可.先举⼀个例⼦(如右图):必须使⽤反向弧的流⽹络在这幅图中我们⾸先要增⼴1->2->4->6,这时可以获得⼀个容量为 2的流,但是如果不建⽴4->2反向弧的话,则⽆法进⼀步增⼴,最终答案为2,显然是不对的,然⽽如果建⽴了反向弧4->2,则第⼆次能进⾏ 1->3->4->2->5->6的增⼴,最⼤流为3.Comzyh对反向弧的理解可以说是"偷梁换柱",请仔细阅读: 在上⾯的例⼦中,我们可以看出,最终结果是1->2->5->6和1->2->4->6和 1->3->4->6.当增⼴完1->2->4->6(代号A)后,在增⼴ 1->3->4->2->5->6(代号B),相当于将经过节点2的A流从中截流1(总共是2)⾛2->5>6,⽽不⾛2->4>6了,同时B流也从节点4截流出1(总共是1)⾛4->6⽽不是4->2->5->6,相当于AB流做加法.简单的说反向弧为今后提供反悔的机会,让前⾯不⾛这条路⽽⾛别的路.Dinic算法的程序实现最⼤流算法⼀直有⼀个⼊门经典题: 或者是这两个是同⼀个题给出这道题的代码1 #include<cstdio>2 #include<cstring>3 #include<cmath>4 #include<iostream>5 #include<algorithm>6 #include<set>7 #include<map>8 #include<queue>9 #include<vector>10 #include<string>11#define Min(a,b) a<b?a:b12#define Max(a,b) a>b?a:b13#define CL(a,num) memset(a,num,sizeof(a));14#define eps 1e-1215#define inf 0x7fffffff1617//freopen("data.txt","r",stdin);18const double pi = acos(-1.0);19 typedef __int64 ll;20const int maxn = 300 ;21using namespace std;22int n , m;23int flow[maxn][maxn],dis[maxn] ;//dis[i],表⽰到原点 s 的层数2425int bfs()// 重新建图(按层数建图)26 {27 CL(dis,-1);28 dis[1] = 0 ;29 queue<int>que;30 que.push(1);31while(!que.empty())32 {33int k = que.front();que.pop() ;34for( int i = 1;i<= n;i++)35 {36if(flow[k][i] > 0 && dis[i] < 0 )// 如果可以可以到达但还没有访问37 {38 dis[i] = dis[k]+ 1 ;39 que.push(i) ;40 }41 }42 }4344if(dis[n] > 0) return1;45else return0 ;4647 }48int dfs(int x,int mx)// 查找路径上的最⼩的流量49 {5051int i , a ;52if(x == n) return mx ;5354for(i = 1;i<= n;i++)55 {56if(flow[x][i] > 0 && dis[i] == dis[x] + 1 && (a =dfs(i,min(mx,flow[x][i]))))57 {58 flow[x][i] -= a;59 flow[i][x] += a;60return a ;616263 }64 }65return0 ;66 }67int main()68 {69//freopen("data.txt","r",stdin);70int i ,s,e,c;71while(scanf("%d%d",&m,&n)!=EOF)72 {73 CL(flow,0);74for(i = 0 ; i < m;i++)75 {76 scanf("%d%d%d",&s,&e,&c);77 flow[s][e] += c;78 }79int ans = 0;80int res;8182while(bfs())83 {848586while(res = dfs(1,inf)) ans+= res ;8788 }89 printf("%d\n",ans);90 }9192 }更⾼效的 dinichdu 4292 Food#include<cstdio>#include<cstring>#include<cmath>#include<iostream>#include<algorithm>#include<set>#include<map>#include<queue>#include<vector>#include<string>#define INF 0x3fffffff#define F(x) (x)#define N(x) (205+(x))#define CPN(x) (410+(x))#define D(x) (615+(x))#define maxn 250#define CL(a,b) memset(a,b,sizeof(a))#define Pnum 210using namespace std;int next[maxn*20],dis[maxn*10];int s,e;int n, fnum ,dnum ,f[maxn],d[maxn],cnt;struct node{int to;int cap ;int next ;}p[200000] ;int que[maxn*maxn] ,idx;void add(int x,int y,int cap)// 建边注意反向边的流量为 0{p[cnt].to = y;p[cnt].cap = cap ;p[cnt].next = next[x];next[x] = cnt++ ;p[cnt].to = x;p[cnt].cap = 0;p[cnt].next = next[y];next[y] = cnt++ ;}int bfs()// 重新建图(按层数建图){memset(dis,0xff,sizeof(dis)) ;dis[s] = 0 ;queue<int>que;que.push(s);while(!que.empty()){int k = que.front();que.pop() ;for( int i = next[k];i!=-1;i = p[i].next){int v = p[i].to;int cap = p[i].cap ;if(cap > 0 && dis[v] < 0 )// 如果可以可以到达但还没有访问 {dis[v] = dis[k]+ 1 ;que.push(v) ;}}}if(dis[e] > 0) return1;else return0 ;}int dfs(int x,int mx)// 查找路径上的最⼩的流量{int i , a ,tf = 0;if(x == e) return mx ;for(i = next[x];i!= - 1;i = p[i].next){int v = p[i].to ;int cap = p[i].cap ;if(cap > 0 && dis[v] == dis[x] + 1 && (a =dfs(v,min(cap,mx)))){p[i].cap -= a;p[i^1].cap += a;return a;}}if(!tf) dis[x] = -1;// 没有找到最⼩流量,说明从这个点到不了终点,所以标记⼀下return tf ;}int main(){int i , j ;char c[250] ;//freopen("data.txt","r",stdin) ;while(scanf("%d%d%d",&n,&fnum,&dnum)!=EOF){CL(next,-1) ;cnt = 0;s = 0;e = 2000;for(i = 1 ; i <= fnum;i++){scanf("%d",&f[i]);}for(i = 1 ; i<= dnum;i++){scanf("%d",&d[i]) ;}for(i = 1; i <= n;i++)// ⼈和吃的{scanf("%s",c);for(j = 0 ; j< fnum ;j++){if(c[j] == 'Y'){add(j + 1,i + Pnum,1) ;}}}for(i = 1; i<= n;i++)// ⼈和喝的{scanf("%s",c);for(j = 0 ; j< dnum ;j++){if(c[j] == 'Y'){add(i + Pnum*2,j + Pnum*3 + 1,1) ;}}}for(i = 1; i <= fnum;i++)//增加源点{add(0,i,f[i]) ;}for(i = Pnum*3 + 1,j = 1; j <= dnum;i++,j++)//增加汇点 {add(i,e,d[j]) ;}for(i = 1; i <= n;i++)// 将⼈拆分{add(i + Pnum,i +Pnum*2,1);}int ans = 0;int res;while(bfs()){while(res = dfs(s,INF)) ans+= res ;}printf("%d\n",ans);}}。
最大流算法原理
最大流算法原理
最大流算法是一种用于解决网络流问题的重要算法。
在网络流问题中,我们需要在一个有向图中找到从源点到汇点的最大流量,即图中能够通过的最大流量。
最大流算法可以用来解决很多实际问题,如物流调度、交通规划、电力调度等。
最大流算法的核心在于不断地寻找增广路径,即在网络中找到一条从源点到汇点的路径,使得路径上所有边的流量都可以增加。
通过不断地寻找增广路径,最大流算法可以找到网络中的最大流量。
最常用的最大流算法是“Ford-Fulkerson算法”,这种算法通过不断地寻找增广路径来求解最大流问题。
具体实现中,
Ford-Fulkerson算法使用深度优先搜索来寻找增广路径,并使用最小割定理来确定最大流量。
最大流算法是一种重要的算法,它在解决网络流问题方面具有广泛的应用。
随着网络流问题的不断增多,最大流算法的研究也变得越来越重要。
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(毕业设计论文)最大流问题及应用
扒开黑体辐射的疑云学习目标知识脉络1.了解什么是热辐射及热辐射的特性,了解黑体与黑体辐射.(重点)2.了解黑体辐射的实验规律,了解黑体辐射的强度与波长的关系.(重点)3.了解能量子的概念,理解能量量子化.(难点)第二朵“乌云”——紫外灾难[先填空](1)热辐射物体在任何温度下,都会发射电磁波,温度不同,所发射的电磁波的频率、强度温度有关.(2)黑体能够完全吸收投射到其表面的电磁波而不产生反射的物体,咱们称之为绝对黑体,简称黑体.(3)黑体辐射的实验规律黑体辐射电磁波的本领按波长的散布只与黑体的温度有关.①随着温度的升高,各类波长的辐射本领都增加;②随着温度的升高,辐射本领的最大值向波长较短的方向移动.2.“紫外灾难”科学家从理论上说明黑体辐射的规律有维恩公式和瑞利公式.(1)维恩公式德国物理学家维恩从热力学理论动身,取得的公式只是在短波部份与实验相符,长波部份存在明显不同.(2)瑞利公式英国物理学家瑞利从经典电磁理论动身,取得的公式在长波部份与实验吻合,短波部份误差较大,尤其在紫外线一端,当波长趋于零时,辐射本领趋于无穷大,人们称之为“紫外灾难”.[再判定]1.能吸收各类电磁波而不反射电磁波的物体叫黑体.(√)2.温度越高,黑体辐射电磁波的强度越大.(√)3.热辐射必然在高温下才能发生.(×)[后试探]黑体是指黑颜色的物体吗?【提示】黑体不是指黑颜色的物体,是指能完全吸收电磁波的物体.[核心点击]绝对的黑体事实上是不存在的,但能够用某装置近似地代替.如图211所示,若是在一个空腔壁上开一个小孔,那么射入小孔的电磁波在空腔内表面会发生多次反射和吸收,最终不能从空腔射出,那个小孔就成了一个绝对黑体.图211热辐射特点吸收、反射特点一般物体辐射电磁波的情况与温度有关,与材料的种类及表面状况有关既吸收又反射,其能力与材料的种类及入射波长等因素有关黑体辐射电磁波的强度按波长的分布只与黑体的温度有关完全吸收各种入射电磁波,不反射(1)温度一按时,黑体辐射强度随波长的散布有一个极大值.(2)随着温度的升高①各类波长的辐射强度都有增加;②辐射强度的极大值向波长较短的方向移动.如图212所示.图2121.黑体辐射的实验规律如图213所示,由图可知( )图213A.随温度升高,各类波长的辐射强度都增加B.随温度降低,各类波长的辐射强度都增加C.随温度升高,辐射强度的极大值向波长较短的方向移动D.随温度降低,辐射强度的极大值向波长较长的方向移动E.温度降低,辐射强度的极大值向波长较短的方向移动【解析】由图可知,随温度升高,各类波长的辐射强度都增加,且辐射强度的极大值向波长较短的方向移动,当温度降低时,上述转变都将反过来,故A、C、D正确,B、E错误.【答案】ACD2.以下表达正确的选项是( )【导学号:】【解析】依照热辐射概念知A对;依照热辐射和黑体辐射的特点知一样物体辐射电磁波的情形除与温度有关外,还与材料种类和表面状况有关,而黑体辐射电磁波的强度按波长的散布只与黑体温度有关,B、C错、D对;依照黑体概念知E对.【答案】ADE(1)热辐射不必然需要高温,任何温度的物体都发出必然的热辐射,只是温度低时辐射弱,温度高时辐射强.(2)在必然温度下,不同物体所辐射的光谱成份显著不同.普朗克假设驱“乌云”[先填空]德国物理学家普朗克对黑体辐射问题进行了系统的理论研究,推导出了普朗克公式,把它与实验数据进行比较,发觉与实验结果“令人中意地相符”.黑体的空腔壁是由大量振子组成的,其能量E只能是某一最小能量值hν的整数倍,即E=nhν(n=1,2,3,…)式中ν为振子的频率,h是一个常量,h=×10-34_J·s.最小能量hν叫做能量子 .在微观世界中能量不能持续转变,只能取分立值,这种现象叫做能量的量子化.普朗克能量子假设,令人类对微观世界的本质有了全新的熟悉,对现代物理学的进展产生了革命性的阻碍.[再判定]1.微观粒子的能量只能是能量子的整数倍.(√)2.能量子的能量不是任意的,其大小与电磁波的频率成正比.(√)3.滑腻水平桌面上匀速运动的小球的动能也是量子化的.(×)[后试探]为了得出同实验相符的黑体辐射公式,普朗克提出了什么样的观点?【提示】普朗克提出了量子化的观点.量子化是微观世界的大体特点,其所有的转变都是不持续的.[核心点击]1.普朗克的能量子假设,令人类对微观世界的本质有了全新的熟悉,对现代物理学的进展产生了革命性的阻碍,成为物理学进展史上一个重大转折点.h 是自然界最大体的常量之一,它表现了微观世界的大体特点.3.关于带电微粒的辐射和吸收能量时的特点,以下说法正确的选项是( )E.辐射的能量是量子化的,吸收的能量是持续的【解析】 带电微粒的辐射和吸收能量时是以最小能量值—能量子E 的整数倍一份一份地辐射或吸收的,是不持续的.应选项A 、B 、D 正确,C 、E 选项错.【答案】 ABD4.氦氖激光器发射波长为6 328 A 。
最大流算法及其应用
一个割的例子
3 s
5
v1
2
v
21
2 3
v 3
4
v
6
t
1
2
4
v
v
4
6
5
上图中割将顶点分为两个集合:{s, v1, v4}和{v2, v3, v5, v6, t}。割的容量为2+2+1+6=11
残留网络 (Residual Network)
给定一个流网络G=(V,E)和流f,由f压得的 G的残留网络Gf=(V,Ef),定义cf(u,v)为残留
POJ 3281 Dining
再来看一道最大流的建模题 题目意思比较简单,就是说现在有N只奶牛,
F种食物和D种饮料,每只奶牛喜欢其中的 一些食物和饮料。现在每种食物和饮料只 能分给一只奶牛,每只奶牛也只能吃一种 食物和一种饮料,问最多能使多少奶牛既 吃到食物又喝到饮料。
初步想法
这个题和二分图匹配有相似之处,但又不完全相 同,我们可以沿着二分图匹配的建模方式继续思 考。
允许弧和允许路
如果残留网络Gf中的一条弧(i,j)满足 d(i)=d(j)+1,我们称(i,j)是允许弧,由允许 弧组成的一条s-t路径是允许路。显然,允 许路是残留网络Gf中的一条最短增广路。 当找不到允许路的时候,我们需要修改某 些点的d(i)。
SAP算法伪代码
SAP-ALGORITHM (G, s, t)
二、最大流和最小割问题
最大流问题
对于一个流网络G=(V,E),其流量|f|的最大 值称为最大流,最大流问题就是求一个流 网络的最大流。
增广路定理
当且仅当由当前的流f压得的残留网络Gf中不存在 增广路径时,流f的流量|f|达到最大。
数据结构之的最大流算法FordFulkerson算法原理和实现
数据结构之的最大流算法FordFulkerson算法原理和实现数据结构之最大流算法Ford-Fulkerson算法原理和实现最大流算法是图算法中的一种重要算法,被应用于解决许多实际问题,例如电力分配、网络流量优化等。
Ford-Fulkerson算法是最经典的最大流算法之一,下面将详细介绍其原理和实现。
一、Ford-Fulkerson算法原理Ford-Fulkerson算法基于残余网络的概念来寻找增广路径,通过不断地增加流量来求解最大流问题。
它的基本思想是在图中找到一条从源点到汇点的路径,并在该路径上增加流量,直到没有增广路径为止。
具体步骤如下:1. 初始化流网络:将每条边的流量设置为0。
2. 在残余网络中找到增广路径:使用深度优先搜索或广度优先搜索来寻找一条从源点到汇点的路径。
残余网络中的边是指原有流量未满的边以及流量超过了容量的边。
3. 计算路径上的最小流量:在增广路径中找到最小的残余容量,记为min_flow。
4. 更新路径上的流量:将路径上的每条边的流量增加min_flow。
5. 更新残余容量:对于每条增广路径上的边,更新其残余容量。
原有流量未满的边的残余容量等于该边的容量减去当前流量,流量超过容量的边的残余容量为0。
6. 重复步骤2-5直到没有增广路径。
7. 最大流量即为源点流出的总流量。
二、Ford-Fulkerson算法实现下面以Python语言为例,给出Ford-Fulkerson算法的实现。
```pythonclass Graph:def __init__(self, graph):self.graph = graphself.row = len(graph)def bfs(self, s, t, parent):visited = [False] * self.rowqueue = []queue.append(s)visited[s] = Truewhile queue:u = queue.pop(0)for idx, val in enumerate(self.graph[u]):if visited[idx] == False and val > 0:queue.append(idx)visited[idx] = Trueparent[idx] = uif idx == t:return Truereturn Falsedef ford_fulkerson(self, source, sink):parent = [-1] * self.rowmax_flow = 0while self.bfs(source, sink, parent):path_flow = float("Inf")s = sinkwhile s != source:path_flow = min(path_flow, self.graph[parent[s]][s]) s = parent[s]max_flow += path_flowv = sinkwhile v != source:u = parent[v]self.graph[u][v] -= path_flowself.graph[v][u] += path_flowv = parent[v]return max_flow# 测试用例graph = [[0, 16, 13, 0, 0, 0],[0, 0, 10, 12, 0, 0],[0, 4, 0, 0, 14, 0],[0, 0, 9, 0, 0, 20],[0, 0, 0, 7, 0, 4],[0, 0, 0, 0, 0, 0]]g = Graph(graph)source = 0sink = 5print("最大流量为:%d" % g.ford_fulkerson(source, sink)) ```上述代码首先定义了一个Graph类,其中包含了两个方法:bfs和ford_fulkerson。
最大流算法在网络优化中的应用
最大流算法在网络优化中的应用最大流算法是一种常用的图论算法,用于解决网络中流量分配的问题。
它在许多领域中都有广泛的应用,尤其在网络优化中发挥着重要的作用。
本文将介绍最大流算法的原理和几个具体应用案例。
一、最大流算法原理最大流算法的核心思想是通过构建一个有向图来描述网络流量的传递。
在图中,节点代表网络中的顶点或交叉点,边表示两个节点之间的连接。
每条边上都有一个容量,表示该边能够传递的最大流量。
最大流算法通过从源节点(Source)向汇节点(Sink)不断推送流量,并更新路径上的容量,直到不能再推送为止。
这样,最终的结果就是源节点向汇节点的最大流量。
二、最大流算法的应用1. 网络流量优化在计算机网络中,最大流算法被广泛应用于网络流量的优化问题。
通过最大流算法,可以确定从源节点到汇节点的最大可用带宽,从而实现网络资源的合理分配和利用。
在网络拓扑结构复杂的大型系统中,最大流算法能够帮助我们优化网络性能,提高数据传输效率。
2. 电力网络调度在电力系统中,最大流算法可以用来解决电力网络调度问题。
通过最大流算法,可以确定发电站到用户之间的最大功率传输,从而实现电力的高效分配。
在电力系统的规划和管理中,最大流算法能够帮助我们确保电力供需平衡,提高电网的可靠性和稳定性。
3. 交通网络优化最大流算法还可以用于交通网络的优化。
通过最大流算法,可以确定交通网络中各路段的最大通过能力,从而实现交通流量的合理调度。
在城市交通规划和管理中,最大流算法能够帮助我们减少交通拥堵,提高交通效率,优化交通资源的利用。
4. 供应链管理在供应链管理中,最大流算法可以用来优化物流路径和资源分配。
通过最大流算法,可以确定供应链中各个节点之间的最大货物流量,从而实现供应链的高效运作。
在供应链的规划和执行中,最大流算法能够帮助我们减少成本,提高服务水平,实现资源的最优配置。
三、总结最大流算法在网络优化中具有广泛的应用。
通过构建有向图模型,最大流算法能够帮助我们解决网络中的流量分配问题,实现资源的最优配置和利用。
最大流算法
问题1:奶牛的新年晚会
奶牛们要举办一次别开生面的新年晚会。每头奶牛会做 一些不同样式的食品(单位是盘)。到时候他们会把自己最 拿手的不超过k样食品各做一盘带到晚会,和其他奶牛一起 分享。但考虑到食品太多会浪费掉,他们给每种食品的总盘 数都规定了一个不一定相同的上限值。这让他们很伤脑筋, 究竟应该怎样做,才能让晚会上食品的总盘数尽量的多呢? 例如:有4头奶牛,每头奶牛最多可以带3盘食品。一 共有5种食品,它们的数量上限是2、2、2、2、3。奶牛1会 做食品1…4,奶牛2会做食品2…5,奶牛3会做食品1、2、4, 奶牛4会做食品1…3。那么最多可以带9盘食品到晚会上。 即奶牛1做食品2…4,奶牛2做食品3…5,奶奶3做食品1、2, 奶牛4做食品1。这样,4种食品各有2、2、2、2、1盘。
网络流初步
◆ 最大流算法
◆ 最小费用最大流
◆ 最大流最小割定理
网络流之一
最大流算法
实例:
有一自来水管道输送系统,起点是S,目标是T, 途中经过的管道都有一个最大的容量。
4 7 4 1S 6 2 4 6 3 3
4
t
2
8 5
• 问题:问从S到T的最大水流量是多少?
4 7 1S 6
3 2
3 4 4
2 2-1=1
3
4
2
5
2
4
3
2 1
1
6
2 1
2
4
5
2 1
4、一条增广路径:
13 5
d=min{6-1,4-2} =2
2 2-1=1
3
4
2 2 1
5
增加流量: 2
Sum=5+2=7
2
4
3
最大流问题的几种经典解法综述
最⼤流问题的⼏种经典解法综述⼀、什么是最⼤流问题假设现在有⼀个地下⽔管道⽹络,有m根管道,n个管道交叉点,现在⾃来⽔⼚位于其中⼀个点,向⽹络中输⽔,隔壁⽼王在另外⼀个点接⽔,已知由于管道修建的年代不同,有的管道能承受的⽔流量较⼤,有的较⼩,现在求在⾃来⽔⼚输⼊的⽔不限的情况下,隔壁⽼王能接到的⽔的最⼤值?为解决该问题,可以将输⽔⽹络抽象成⼀个联通的有向图,每根管道是⼀条边,交叉点为⼀个结点,从u流向v的管道能承受的最⼤流量称为容量,设为cap[u][v],⽽该管道实际流过的流量设为flow[u][v],⾃来⽔⼚称为源点s,隔壁⽼王家称为汇点t,则该问题求的是最终流⼊汇点的总流量flow的最⼤值。
⼆、思路分析关于最⼤流问题的解法⼤致分为两类:增⼴路算法和预流推进算法。
增⼴路算法的特点是代码量⼩,适⽤范围⼴,因此⼴受欢迎;⽽预流推进算法代码量⽐较⼤,经常达到200+⾏,但运⾏效率略⾼,如果腹⿊的出题⼈要卡掉⼤多数⼈的code,那么预流推进则成为唯⼀的选择。
( ⊙ o ⊙ )咳咳。
先来看下增⼴路算法:为了便于理解,先引⼊⼀个引理:最⼤流最⼩割定理。
在⼀个连通图中,如果删掉若⼲条边,使图不联通,则称这些边为此图的⼀个割集。
在这些割集中流量和最⼩的⼀个称为最⼩割。
最⼤流最⼩割定理:⼀个图的最⼤流等于最⼩割。
⼤开脑洞⼀下,发现此结论显⽽易见,故略去证明(其实严格的证明反⽽不太好写,但是很容易看出结论是对的,是吧)。
这便是增⼴路算法的理论基础。
在图上从s到t引⼀条路径,给路径输⼊流flow,如果此flow使得该路径上某条边容量饱和,则称此路径为⼀条增⼴路。
增⼴路算法的基本思路是在图中不断找增⼴路并累加在flow中,直到找不到增⼴路为⽌,此时的flow即是最⼤流。
可以看出,此算法其实就是在构造最⼩割。
增⼴路算法⽽预流推进算法的思路⽐较奇葩(没找到⽐较好的图,只能⾃⾏脑补⼀下了。
= =#):先将s相连的边流⾄饱和,这种边饱和的结点称为活动点,将这些活动点加⼊队列,每次从中取出⼀个点u,如果存在⼀个相邻点v是⾮活动点,则顺着边u->v 推流,直到u变为⾮活动点。
最大流算法在矿井通风系统中的应用
最大流算法在矿井通风系统中的应用摘要特定通风系统的最大和最小风量总通过能力是有限制的,可以归结为网络的极值流问题,而其最重要的问题是最大流问题。
本文介绍了最大流算法的发展史并介绍了几种经典的组合算法,最后通过通路法对某矿通风网络图确定其最大流,证明了最大流算法在矿井通风系统中的实用性。
关键词通风系统;通风网络;最大流算法;通路法中图分类号td712 文献标识码a 文章编号1674-6708(2012)78-0174-020 引言在实际生产、生活过程当中,真实网络的结点和边都是有容量限制的,我们一般需要知道这样一个网络中源和汇这两个指定结点之间传输的最大流量,并找出达到这个最大流量的具体办法,网络最大流问题就是描个问题的数学模型。
矿井通风系统设计所需的一个重要的主要参数就是矿井通风所需最小风量,它也是对各种分风算法进行选择的前提条件。
矿井通风系统形成之后,矿井最小总风量就是不受分风算法影响的一个定值。
但是由于风速太大时会导致粉尘增多等现象,针对不同的巷道先顶了不同的风速上限,因此对于通风系统来说其最大风量和最小风量都是有限制的,最终都归结到网络的极值流问题,其中重要的也就是最大流问题。
1 最大流算法最大流问题是网络流理论的核心问题之一,它牵涉到特殊的线性规划,是一个经典的优化组合问题。
通俗地讲,最大流问题就是在网络当中以最快捷的办法把特定物质从某处输送至另一处。
该问题源于美苏之间的争端,美国想准确获得有关苏联能够最快的获得国际补给的铁路线路,以及如何最大限度地切断其补给线路。
最终通过调查计算发现这两个问题相互联系,不可分割对待,并且最大流问题得到合理处理的同时,也解决了最彻底地切断苏联补给的最小割问题。
最大流问题发展到今天,学者们建立了一系列较为完善的理论,也寻找出了许多的算法。
如ford-fulkson算法、dinic算法、gold-berg推进和重标号算法以及gold-berg和rao的二分长度阻塞流算法等等,这些经典算法及相关技术对网络最大流问题的研究起到了非常重要的推动作用。
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。
几类求解最大流问题算法在运输问题中的应用
几类求解最大流问题算法在运输问题中的应用摘要:本文将介绍几种求解最大流问题的算法在运输问题中的应用,包括Ford-Fulkerson算法、Edmonds-Karp算法、Dinic 算法和Push-Relabel算法。
通过比较几种算法在运输问题中的效率和计算复杂度,找出适用于不同场景的最佳算法。
本文还将列举实际案例,展示这些算法在实际应用中的效果。
关键词:最大流问题;运输问题;Ford-Fulkerson算法;Edmonds-Karp算法;Dinic算法;Push-Relabel算法;计算复杂度正文:1. 引言最大流问题是图论中的经典问题之一,其应用广泛,尤其是在运输问题中。
运输问题是指在一定的限制条件下,如何通过最小的代价(费用)将各种物品从一些供给点运输到一些需求点上的问题。
这里的限制条件可能是供应量、需求量、容量等,因此求解最大流问题对解决运输问题具有重要意义。
目前,常见的求解最大流问题的算法包括Ford-Fulkerson算法、Edmonds-Karp算法、Dinic算法和Push-Relabel算法。
2. Ford-Fulkerson算法Ford-Fulkerson算法是最早被提出的求解最大流问题的算法之一。
该算法通过不断寻找增广路径(即残量网络中一条从源点到汇点的路径,其边权的最小值称为该路径的剩余容量)来不断增加流量,直到无法找到增广路径为止。
该算法的时间复杂度取决于增广路径的数量,因此时间复杂度可能非常高,且可能存在无穷增广路径的情况。
尽管如此,Ford-Fulkerson算法仍然是求解最大流问题的基础,而且可以通过改进来提高其效率,如通过贪心算法选择增广路径。
3. Edmonds-Karp算法Edmonds-Karp算法是在Ford-Fulkerson算法的基础上进一步优化而来的算法。
该算法在寻找增广路径时,使用BFS(广度优先搜索)替代了Ford-Fulkerson算法中的DFS(深度优先搜索),从而保证了每次找到的增广路径具有最小距离,其时间复杂度为O(V*E^2),其中V为节点数,E为边数。
学习图的最大流理论
学习图的最大流理论图的最大流理论(Maximum Flow Theory)是图论中的一个重要分支,研究如何在一个网络中寻找最大的流量。
在现实生活中,最大流理论被广泛应用于交通流量优化、电力网络调度、通信网络设计等领域。
本文将介绍最大流理论的基本概念和算法,并探讨其应用。
【引言】最大流理论是在有向图中研究流网络的一种理论,其中图的边表示容量,节点表示流量,并在这个网络中寻找最大的流量。
最大流理论的解决方法主要有 Ford-Fulkerson 算法、Edmonds-Karp算法以及 Dinic 算法等。
这些算法使用不同的策略来搜索图中的增广路径,从而不断增大流的总量,直到达到最大流。
【基本概念】在介绍算法之前,首先需要了解一些最大流理论中的基本概念:1. 流网络(Flow Network):一个流网络由有向图表示,其中每条边都有一个非负的容量值,表示这条边上能通过的最大流量。
2. 源点和汇点(Source and Sink):在流网络中,有一个特殊的源点和汇点,分别用来表示流量的起点和终点。
3. 流(Flow):在流网络中,流表示从源点到汇点的所有路径上通过的流量。
4. 可行流(Feasible Flow):可行流指的是满足容量限制的流,即每条边上的流量都不超过其容量。
5. 割(Cut):一个割是将流网络的节点划分为两个不相交的集合的边的集合,其中源点在一个集合中,汇点在另一个集合中。
6. 容量(Capacity):容量指的是边的最大流量。
7. 残余网络(Residual Network):残余网络是指在给定流量分布下,可以进一步增加的流,其容量等于原始容量减去当前流量。
【Ford-Fulkerson算法】Ford-Fulkerson算法是最大流理论中最经典的算法之一,其基本思想是不断寻找增广路径,并根据这些路径上的残余容量增加流量,直到无法找到增广路径为止。
算法的具体步骤如下:1. 初始化所有边的流量为0。
三种网络流(最大流)的实现算法讲解与代码
三种⽹络流(最⼤流)的实现算法讲解与代码[洛⾕P3376题解]⽹络流(最⼤流)的实现算法讲解与代码定义对于给定的⼀个⽹络,有向图中每个的边权表⽰可以通过的最⼤流量。
假设出发点S⽔流⽆限⼤,求⽔流到终点T后的最⼤流量。
起点我们⼀般称为源点,终点⼀般称为汇点内容前置1.增⼴路在⼀个⽹络从源点S到汇点T的⼀条各边剩余流量都⼤于0(还能让⽔流通过,没有堵住)的⼀条路。
2.分层预处理出源点到每个点的距离(每次寻找增⼴路都要,因为以前原本能⾛的路可能因为⽔灌满了,导致不能⾛了).作⽤是保证只往更远的地⽅放⽔,避免兜圈⼦或者是没事就⾛回头路(正所谓⼈往⾼处⾛⽔往低处流).3.当前弧优化每次增⼴⼀条路后可以看做“榨⼲”了这条路,既然榨⼲了就没有再增⼴的可能了。
但如果每次都扫描这些“枯萎的”边是很浪费时间的。
那我们就记录⼀下“榨取”到那条边了,然后下⼀次直接从这条边开始增⼴,就可以节省⼤量的时间。
这就是当前弧优化具体怎么实现呢,先把链式前向星的head数组复制⼀份,存进cur数组,然后在cur数组中每次记录“榨取”到哪条边了。
[#3 引⽤⾃]()解决算法Ford-Fulkerson 算法(以下简称FF算法)FF算法的核⼼是找增⼴路,直到找不到为⽌。
(就是⼀个搜索,⽤尽可能多的⽔流填充每⼀个点,直到没有⽔⽤来填充,或者没有多余的节点让⽔流出去)。
但是这样的⽅法有点基于贪⼼的算法,找到反例是显⽽易见的,不⼀定可以得到正解。
为了解决这种问题,我们需要⼀个可以吃后悔药的⽅法——加反向边。
原本我们的DFS是⼀条路⾛到⿊的,现在我们每次进⼊⼀个节点,把⽔流送进去,同时建⽴⼀个权值与我们送⼊的⽔流量相等,但是⽅向相反的路(挖⼀条路让⽔流能够反向流回来,相当于给⽔流吃⼀颗后悔药)。
我们给了FF算法⼀颗后悔药之后就可以让他能够找到正确的最⼤流。
Ford-Fulkerson算法的复杂度为O(e×f) ,其中 e 为边数, f为最⼤流上代码。
最大流问题(maxflow)
取 min ij ,显然 0。 f 1 : • 我们把 f 修改为 f ij vi , v j 为 上前向边 f1 f ij vi , v j 为 后向边 f ij 其余 f1仍为可行流(即满足容量限制条件与 • 不难验证 平衡条件),但是 f1的总流量等于 f 的流加 , 这与 f 为最大流矛盾,所以 vt不属于 S 。
• 检查与 v5 点邻接的未标号点有 v1 , vt,发现 v1 , 点满足 v1 , v5 E且 f15 3 0 ,令 v1 min 3, 2 2, 则给 v1点以标号 v5 , 2 。 , • v4 点未标号,与 v1邻接,边 v1 , v4 E且 f14 2 c14 5,所以令 v 4 min 3, 2 2, 给 v4 以标 号 v1, 2 。 • vt 类似前面的步骤,可由 v4得到标号 v4 , 2。 • 由于 vt 已得到标号,说明存在增广链,所 以标号过程结束,见图5-44。
• 但流量W又满足
W
cij fij 0
vi S , v j S
v j S , vi S
vi S ,v j S
fij f Ji
vi S ,v j S
cij
• 所以最大流的流量等于最小割的容量,定理得到 证明。 • 定义22 容量网络G,若 为网络中从vS到 vt的一 条链,给 定向为从vS到 vt, 上的边凡与 同向称 为前向边,凡与 反向称为后向边,其集合分别 用和 表示,f是一个可行流,如果满足
(3)重复(2)直到收点 vt 被标号或不再有顶点 可标号时为止。 • 如若 vt 得到标号,说明存在一条可增广链,转 (第2步)调整过程。若 vt 未获得标号,标号过 程已无法进行时,说明f已是最大流。 2. 调整过程 f ji 若 vi , v j 是可增广链上的前向边 f ji 若 v , v 是可增广链上的后向边 (1)令 fij i j 若 vi , v j 不存在可增广链上 f ji (2)去掉所有标号,回到第1步,对可行流 f 重 新标号。
最大流算法在网络优化中的应用
最大流算法在网络优化中的应用网络优化是计算机科学领域的一个重要研究方向,其中最大流算法是一种常见且高效的方法。
最大流算法通过在网络中寻找最大流量的路径,来解决各种实际问题,如交通流量优化、电力网络调度等。
本文将介绍最大流算法的原理、应用场景以及其在网络优化中的应用。
一、最大流算法原理最大流算法是基于网络流理论的一种求解方法,它通过在网络中寻找一条路径,使该路径上的流量最大化。
其核心思想是从源点到汇点进行遍历,通过调整各个边的流量以及容量,不断更新最大流量值,直到找到无法再增加流量的路径为止。
常用的最大流算法有Ford-Fulkerson算法和Edmonds-Karp算法。
其中Ford-Fulkerson算法采用增广路径的方式,利用深度优先搜索来寻找增加流量的路径,直至无法找到增广路径为止。
而Edmonds-Karp算法则通过广度优先搜索来寻找增广路径,相比于Ford-Fulkerson算法,它能够更快地求解最大流问题。
二、最大流算法的应用场景最大流算法在许多实际问题中发挥着重要作用,下面将介绍其在网络优化中的应用场景。
1. 交通流量优化城市交通拥堵问题一直是我们关注的焦点之一。
最大流算法可以应用于交通流量优化中,通过分析道路网络以及车辆流量,确定最优的路线规划以减少交通拥堵。
通过将道路视为网络的边,车辆流量视为网络的流量,最大流算法可以帮助我们找到最优的车流分配方案,从而提高道路利用效率,减少交通拥堵。
2. 电力网络调度电力系统中的电力调度问题也可以通过最大流算法来解决。
在电力网络中,最大流算法可以帮助我们确定电力输送的最大容量,从而实现电力资源的合理分配。
通过分析电力网络的拓扑结构以及负载情况,最大流算法可以帮助我们优化电网的调度方案,提高供电的稳定性和效率。
3. 网络通信优化在计算机网络中,最大流算法也有广泛的应用。
比如,可以利用最大流算法来优化网络通信的传输效率和质量。
通过分析网络拓扑结构、传输容量以及数据流量,最大流算法可以帮助我们确定网络中数据流动的最优路径,从而提高网络传输的速度和可靠性。
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begin
记录j在允许路上的前驱结点i
i:=j;
if i
i:=s;
end;
end
else
if i出发有弧 then
d(i)=min{ d(j)+1 | (i,j)在残留网络中}
else
begin
d(i):=n; //禁止以后再考虑顶点i
这个方法的最大问题就在于怎样快速地找 到一条增广路径。当然我们可以用最基本 的搜索(DFS或BFS),但是这种方法肯定 不够高效,这时我们就需要更高效的算法。
本文将重点介绍一种高效且实用的最大流 算法:SAP算法(最短增广路算法)。
最短增广路算法
即每次寻找包含弧的个数最少的增广路进 行增广,可以证明,此算法最多只需要进 行mn/2次增广。并且引入距离标号的概念, 可以在O(n)的时间里找到一条最短增广路。 最终的时间复杂度为O(n2m),但在实践中, 时间复杂度远远小于理论值(特别是加了 优化之后),因此还是很实用的。(此段 中n表示顶点数|V|,m表示边数|E|)
f (u, v) 0
vV
流量
整个流网络G的流量:
f f (s,v) vV
f f (u,t) uV
割 (Cut)
流网络G=(V,E)的割(S,T)将划分成S和T=V-
S两部分,使得s∈S,t∈T。定义割(S,T)的
容量为c(S,T),则:
c(S,T ) c(u,v) uS ,vT
二、最大流和最小割问题
最大流问题
对于一个流网络G=(V,E),其流量|f|的最大 值称为最大流,最大流问题就是求一个流 网络的最大流。
增广路定理
当且仅当由当前的流f压得的残留网络Gf中不存在 增广路径时,流f的流量|f|达到最大。(证明在此 略去,可以参见相关书籍)
根据增广路定理,我们可以设计出最基本的求最 大流的方法,一开始将流网络G=(V,E)的流f置为
距离标号
对于每个顶点i赋予一个非负整数值d(i)来描 述i到t的“距离”远近,称它为距离标号, 并且满足以下两个条件:
d(t)=0 对于残留网络Gf中的一条弧(i,j),d(i)≤d(j)+1。
允许弧和允许路
如果残留网络Gf中的一条弧(i,j)满足 d(i)=d(j)+1,我们称(i,j)是允许弧,由允许 弧组成的一条s-t路径是允许路。显然,允 许路是残留网络Gf中的一条最短增广路。 当找不到允许路的时候,我们需要修改某 些点的d(i)。
当i≠s时退回到前一步
end;
end;
End;
最小割问题
最小割是指流网络中容量最小的割。 Ford-Fulkerson定理(最小割最大流定
理):在流网络中,最小割的容量等于最 大流的流量。(证明也在此略去) 根据这个定理,我们就可以通过求流网络 的最大流来得到最小割。
最大流算法
前面所讲的只是求最大流的一种方法,但 怎样高效地实现还是一个问题。
个特别的顶点:源点s和汇点t。
图1 一个流网络的例子
3 s
5
2
v1
2
v 3
1
v
21
3
v4
6
t
2
4
v
v
4
6
5
流 (Flow)
G的流是一个实值函数f,f(u,v)表示顶点u到顶 点v的流,它可以为正,为零,也可以为负, 且满足下列三个性质:
容量限制:对所有u,v∈V,要求f(u,v)≤c(u,v)。 反对称性:对所有u,v∈V ,要求f(u,v)=-f(v,u)。 流守恒性:对所有u,v∈V-{s,t},要求
算法基本架构
Procedure Shortest_Augmenting_Path; Var …… Begin 预处理流为零流,建立残留网络 计算距离函数d(i) //实际上一开始没有必要用BFS计算,清零就行了 i:=s;
while d(s)<n do
begin
if i出发有允许弧(i,j) then
最大流算法及其应用
提要
网络流相关的一些概念 最大流和最小割问题 最大流算法的应用 总结
一、网络流相关的一些概念
流网络 (Flow Network)
流网络是一个有向图G=(V,E),其中每条边
(u,v)∈E均有一非负容量c(u,v)≥0。如果 (u,v)∈E,则假定c(u,v)=0。流网络中有两
残留网络 (Residual Network)
给定一个流网络G=(V,E)和流f,由f压得的G 的残留网络Gf=(V,Ef),定义cf(u,v)为残留网
络Gf中边(u,v)的容量。如果弧(u,v)∈E或弧 (v,u)∈E,则(u,v)∈Ef,且cf(u,v) =c(u,v)-
f(u,v)。在下面的各种概念和方法中,我们 只考虑残留网络中容量大于0的弧,但是编 程时为了方便还是保留了。
增广路径 (Augmenting Path)
对于残留网络Gf中的一条s-t路径p称其为增 广路径,定义增广路径p的残留容量为p上 弧容量的最小值。后面求最大流要用到增 广路径这个概念。
增广 (Augment)
对 的于意残思留就网是络 对于Gf中每的一一条条属增于广p的路弧径(up,,v)增,广将 f(u,v)增加p的残留容量,将f(v,u)减少p的残 留容量。这样的话,新的流f仍然满足流的 三条性质,并且原流网络的流量|f|增加了。 一般来说,增广过后就会修改残留网络, 易得对于每一条属于p的弧(u,v),要将cf(u,v) 减去p的残留容量, cf(v,u)加上p的残留容 量。(程序实现基本都是通过直接修改残 留网络来实现增广的)
零流,即对于(u,v)∈E时,f(u,v)=0。然后构建残
留网络,寻找增广路径增广,再修改残留网络, 重复此过程,直到无法找到增广路径。此方法 (之所以不是算法,是因为实现方法很多)称为 Ford-Fulkerson方法。
Ford-Fulkerson方法的伪代码
FORD-FULKERSON-METHORD (G, s, t) 1 initialize flow f to 0 2 while there exists an augmenting path p 3 do augment flow f along p 4 return f