最大流算法及其应用

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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

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

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

(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

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。

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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
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