标签:for algo 进制 水平 接下来 关注 space 表示 小流量
我们想象一下自来水厂到你家的水管网是一个复杂的有向图,每一节水管都有一个最大承载流量。自来水厂不放水,你家就断水了。但是就算自来水厂拼命的往管网里面注水,你家收到的水流量也是上限(毕竟每根水管承载量有限)。你想知道你能够拿到多少水,这就是一种网络流问题。
在网上找了很久资料,虽然讲解网络流的资料很多但是浅显易懂的很少(可能是我太蒻了吧),写这篇文章只希望点进来的人都能学会网络流(都能点赞)
我尽量用通俗易懂的语言讲解,同时结合图示理解。
我将讲解以下网络流算法:
最大流
最小费用最大流
何为最大流问题?
简单来说就是水流从一个源点s通过很多路径,经过很多点,到达汇点t,问你最多能有多少水能够到达t点。
结合图示理解:
从s到t经过若干个点,若干条边,每一条边的水流都不能超过边权值(可以小于等于但不能大于),所以该图的最大流就是10+22+45=77。
如果你还是不能理解,我们就换一种说法,假设s城有inf个人想去t城,但是从s到t要经过一些城市才能到达,(以上图为例)其中s到3城的火车票还剩10张,3到t的火车票还剩15张,其他路以此类推,问最终最多能有多少人能到达t城?(假设这个地区只有火车,没有汽车飞机,步行和骑自行车会累死就不考虑了,再假设所有人都买得起火车票。)
那怎么么解决这个问题呢?
对于这个问题,刚看到时,你有什么想法?
或许你会有一个这样的思路:从s开始找所有能到达t的路径,然后找每条路径上权值最小的边(或者说能承受水流最小的管子),再进行其它操作,就能找到这张图的最大流。
然后我们有
这里我就不介绍那么多公式定理之类的了(为了通俗易懂,并且不把你绕晕),为方便讲解,引入一个概念:
增广路是指从s到t的一条路,流过这条路,使得当前的流(可以到达t的人)可以增加。
具体怎么操作呢?
其实很简单,直接从s到t广搜即可,从s开始不断向外广搜,通过权值大于0的边(因为后面会减边权值,所以可能存在边权为0的边),直到找到t为止,然后找到该路径上边权最小的边,记为mi,然后最大流加mi,然后把该路径上的每一条边的边权减去mi,直到找不到一条增广路(从s到t的一条路径)为止。(为什么要用mi呢?你要争取在这条路上多走更多人,但又不能让人停在某个城市)
具体操作:
找增广路:
bool bfs(){
queue<int>q;
memset(inque,0,sizeof(inque));
memset(pre,-1,sizeof(pre));
inque[s]=1;
q.push(s);
while(!q.empty()){
int u=q.front();
q.pop();
for(int i=head[u];i;i=node[i].next){
int d=node[i].v;
if(!inque[d]&&node[i].val){//node[i].val==0则已经该路径满了
inque[d]=1;
pre[d].v=u;
pre[d].edge=i;
if(d==t)return 1;
q.push(d);
}
}
}
return 0;
}//是否有增广路
那个pre数组是由来记录路径的,它长这样:
struct Pre{
int v;//该点的前一个点(从起点过来)
int edge;//与该点相连的边(靠近起点的)
}pre[101010];
然后直接累加最大流(注意加的时候要把改边边权减去相应的流量,防止一直重复加同一段流)
那代码是长这样的吗?
int EK(){
int ans=0;
while(bfs()){
int mi=inf;
for(int i=t;i!=s;i=pre[i].v){
mi=min(mi,node[pre[i].edge].val);
}
for(int i=t;i!=s;i=pre[i].v){
node[pre[i].edge].val-=mi;
}
ans+=mi;
}
return ans;
}
当然不是,万一第一次流错了使得这样的流法无法得到最大流怎么办? 还是以刚才那张图为例,为了防止你再翻上去,我直接再放一次:
如果你第一次的增广路是:s->3->5->t流量显然是10,第二次的增广路是s->4->5->t流量显然是35(因为5->t的流量有10点被3号点来的人占领了)。
而这种方案显然不如:s->4->5->t流量为45,s->3->t流量为10。
那程序怎么知道哪种方案最优?
它当然不知道,我们要把所有情况都找一遍,难道要回溯?
当然不,这里使用一种高级技巧,加反向边。什么意思?
以下图为例:
这是刚才那张图,我们在每条边都加了一条反向的,权值为0的边(红色的边)。
有什么用呢?
占空间?拖时间?显然不是。
先不管有什么用,加了反向边,我们再跑一次EK,这次,除了要给增广路上的边都减去该路上的最小流量以外,还要给反向边加上最小流量。为什么?先别管。
先找增广路,比如说我们走了s->3->5->t,那么图会变成:
再找一次增广路,这次比如说我们走s->4->5->t。
再找一次增广路,这次我们找s->4->5->3->t
好像有点奇怪。你可能会想:为什么这次搜索的时候走了反向边(红色)的边,为什么走了反向边(红色)的边会加正向边(黑色)的边?
这就好像是45个人沿着s->4->5->t的路线想去t城,到了5城却发现有10个来自3城的人先定了5->t的票!他们十分焦急,总不能让他们在5城等吧。
怎么办呢?他们通过反向边上的标记发现了那10个人是来自3城的,利用标记,他们发现那10个人可以直接从3城到t城,于是他们(利用了哆啦A梦的时光机)告诉还在3城时的那10个人可以直接走3->t这条路,然后他们就可以买到空出来的5->t的10张票了。
理解了反向边的作用,恭喜你已经理解了EK求解最大流算法的原理了。
下面讲解关于反向边在代码中的实现:
关于反向边在加正向边时要一起加上,边权为0,然后在寻找增广路时就没必要关注一条边是正向边还是反向边了,在统计最大流时,要把每一条经过的边的边权减去这条增广路的流(最小流量),每条经过的边的反向边(反向边的反向边是正向边,负负得正)加上这条增广路的流。
由于正向边和反向边是一起加的,所以反向边的编号与正向边的编号只相差1。
那就好办了。
如果第一条边的编号是偶数,就有
正向边的编号^1==反向边的编号;反向边的编号^1==正向边的编号。(?为什么?)
那么接下来就来证明:当正向边的编号为2n时反向边的编号为2n+1。设n的二进制表示为XXXXX,则2n==n<<1 因此2n的二进制表示:XXXXX0,而2*n+1的二进制表示:XXXXX1。 那肯定(2n)^1==2n+1;(2n+1)^1==2n。
都讲完了,那就附上完整代码:
//EK算法求解最大流
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<queue>
using namespace std;
const int inf=1<<30;
int n,m,s,t;
struct Node{
int v;
int val;
int next;
}node[201010];
int top=1,head[101010];//top必须从一个奇数开始,一般用-1但我不习惯,解释见下方
inline void addedge(int u,int v,int val){
node[++top].v=v;
node[top].val=val;
node[top].next=head[u];
head[u]=top;
}
inline int Read(){
int x=0;
char c=getchar();
while(c>‘9‘||c<‘0‘)c=getchar();
while(c>=‘0‘&&c<=‘9‘)x=x*10+c-‘0‘,c=getchar();
return x;
}
int inque[101010];//点是访问过里
struct Pre{
int v;//该点的前一个点(从起点过来)
int edge;//与该点相连的边(靠近起点的)
}pre[101010];
inline bool bfs(){
queue<int>q;
memset(inque,0,sizeof(inque));
memset(pre,-1,sizeof(pre));
inque[s]=1;
q.push(s);
while(!q.empty()){
int u=q.front();
q.pop();
for(int i=head[u];i;i=node[i].next){
int d=node[i].v;
if(!inque[d]&&node[i].val){//node[i].val==0则已经该路径满了
pre[d].v=u;
pre[d].edge=i;
if(d==t)return 1;
inque[d]=1;
q.push(d);
}
}
}
return 0;
}//是否有增广路
int EK(){
int ans=0;
while(bfs()){
int mi=inf;
for(int i=t;i!=s;i=pre[i].v){
mi=min(mi,node[pre[i].edge].val);//每次只能增加增广路上最小的边的权值
}
for(int i=t;i!=s;i=pre[i].v){
node[pre[i].edge].val-=mi;
node[pre[i].edge^1].val+=mi;
//反向的边的编号是正向边的编号^1
//这就是为什么top开始时必须是奇数
}
ans+=mi;
}
return ans;
}
int main(){
register int i;
n=Read(),m=Read(),s=Read(),t=Read();
int u,v,w;
for(i=1;i<=m;i++)
u=Read(),v=Read(),w=Read(),addedge(u,v,w),addedge(v,u,0);
printf("%d",EK());
return 0;
}
题目是:【模板】网络最大流
那么这个(乱七八糟的)算法有什么用呢?
什么意思?
给两个集合:A,B,其中A有一些元素a1,a2,a3……,B有一些元素b1,b2,b3……
其中a1想和b1,b4,……中的一个配对,a2想和b1,b250,b2500……(这些数字没什么特别含义)配对,为最优情况下能有多少组配对成功。
二分匹配模板题: 飞行员配对方案问题
怎么做呢?
其实二分匹配问题可以转换为网络流问题。
把集合A当成起点,集合B当成终点,若集合一中元素a可以对应集合二中元素b,则加一条a指向b流量为一的边
新增加两个点,s和t,s有指向所有起点的边,所有终点有指向t的边,只需计算s到t的最大流,用EK算法即可。
本题要求记录配对方案,只需在找增广路时加个标记即可。
附上代码:
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<queue>
using namespace std;
int n,m;
const int mx=1<<30;
struct Node{
int v;
int val;
int nxt;
}node[5010];
int top=1;
int s=1008,t=1009;
int ansk[1050];//标号为i的外籍飞行员和标号为ansk[i]-n的英国飞行员对应
struct P{
int fa;
int edge;
}pre[1010];//在一条增广路中,节点的前一个节点和与之相连的边
int head[1010];
int inque[1010];
inline int Read(){
int x=0,f=1;
char c=getchar();
while(c>‘9‘||c<‘0‘){
if(c==‘-‘)f=-1;
c=getchar();
}
while(c>=‘0‘&&c<=‘9‘)x=x*10+c-‘0‘,c=getchar();
return x*f;
}
inline void addedge(int u,int v,int val){
node[++top].v=v;
node[top].val=val;
node[top].nxt=head[u];
head[u]=top;
}
bool addroad(){
memset(pre,-1,sizeof(pre));
memset(inque,0,sizeof(inque));
queue<int>q;
q.push(s);
inque[s]=1;
while(!q.empty()){
int u=q.front();
q.pop();
for(int i=head[u];i;i=node[i].nxt){
int d=node[i].v;
int val=node[i].val;
if(val!=0&&inque[d]==0){
pre[d].fa=u;
pre[d].edge=i;
if(d==t)return 1;
q.push(d);
inque[d]=1;
}
}
}
return 0;
}//寻找增广路
int EK(){
int ans=0;
while(addroad()){
int mi=mx;
for(int i=t;i!=s;i=pre[i].fa)mi=min(mi,node[pre[i].edge].val);
for(int i=t;i!=s;i=pre[i].fa)ansk[pre[i].fa]=i,node[pre[i].edge].val-=mi,node[pre[i].edge^1].val+=mi;
ans+=mi;
}
return ans;
}//EK求最大流
int main(){
m=Read(),n=Read();
register int i;
//英国飞行员用n+i号点表示,外籍飞行员用i号点表示
for(i=1;i<=n;i++)addedge(i+n,t,1),addedge(t,i+n,0);//使所有英国空军和汇点相连
for(i=1;i<=m;i++)addedge(s,i,1),addedge(i,s,0);//使所有外籍空军和源点相连
int u,v;
while(1){
u=Read(),v=Read();
if(u==-1&&v==-1)break;
addedge(u,v+n,1);
addedge(v+n,u,0);
}
printf("%d\n",EK());
for(i=1;i<=n;i++)if(ansk[i]!=0)printf("%d %d\n",i,ansk[i]-n);
return 0;
}
其实相比于网络流,二分匹配还有更快的方法,匈牙利算法,这里就不详细讲解了,今天的重点是网络流。
对于这道题,网络流会超时,匈牙利算法不会超时: 【模板】二分图匹配
感兴趣的可以自行研究,还是给出代码吧:
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<cstdio>
using namespace std;
int n,m,e;
int to[1010][1010];
int used[1010],y[1010];//m集合中的点是否使用过,若使用过,与它匹配的是谁
inline int Read(){
int x=0;
char c=getchar();
while(c>‘9‘||c<‘0‘)c=getchar();
while(c>=‘0‘&&c<=‘9‘)x=x*10+c-‘0‘,c=getchar();
return x;
}
int find(int x){
for(register int i=1;i<=m;i++){
if(to[x][i]==1&&used[i]==0){
used[i]=1;
if(y[i]==0||find(y[i])==1){
y[i]=x;
return 1;
}
}
}
return 0;
}
int findans(){
int ans=0;
for(register int i=1;i<=n;i++){
memset(used,0,sizeof(used));
ans+=find(i);
}
return ans;
}
int main(){
n=Read(),m=Read(),e=Read();
register int i;
int u,v;
for(i=1;i<=e;i++){
u=Read(),v=Read();
if(u>n)continue;
if(v>m)continue;
to[u][v]=1;
}
printf("%d",findans());
return 0;
}
听名字就和上面讲的差不多。
什么是最小费用最大流呢?
以下图为例
上图中没打()的为边权(最大流量),打()的为单位流量的价格
还是用刚才那种通俗易懂的解释方法
假设s城有inf个(穷)人想去t城,但是从s到t要经过一些城市才能到达,其中s到3城的火车票还剩10张票价为6元/人,3到t的火车票还剩15张票价为7元/人,其他路以此类推,问最终最多能有多少人能到达t城?
(由于是穷人)他们希望能在最多人到达t城的同时花最少的钱,问最少的钱是多少?
有了刚才学习最大流的基础,相信接下来的讲解应该很容易看懂。
还是找增广路的思想,但是这次我们找花费最小(即s到t费用最小)的增广路。
怎么实现呢?
看到那个(即s到t费用最小)了吗?
想到了什么?
最短路算法!
也就是说我们在找增广路时,把bfs换成spfa就可以了!
附上代码(相信看到这里,不用看我打的代码你都能自己打出来了):
bool spfa(){
memset(pre,0,sizeof(pre));
memset(dist,0x3f,sizeof(dist));
memset(inque,0,sizeof(inque));
queue<int>q;
q.push(s);
inque[s]=1;
dist[s]=0;
while(!q.empty()){
int u=q.front();
inque[u]=0;
q.pop();
register int i,d,w;
for(i=head[u];i;i=node[i].next){
d=node[i].v;
w=node[i].w;
if(node[i].val&&dist[d]>dist[u]+w){
//这里dist表示从s到某个点d的单位最小费用
dist[d]=dist[u]+w;
pre[d].fa=u;
pre[d].adge=i;
if(inque[d]==0){
q.push(d);
inque[d]=1;
}
}
}
}
return dist[t]!=0x3f3f3f3f;
}//寻找费用最小的增广路
还有一点要注意:反向边的花费为正向边的相反数。
?
其实很好理解,如果那几个人不走这条路,那么这条路的钱就不用花了,但是因为刚才(前面走过的增广路)走过时花了钱,这次走反向边要退钱。
然后就是计算最大流和对应的最小费用了
int EK(){//最小费用最大流的EK算法
maxflow=0;
cost=0;
int mi;
register int i;
while(spfa()){
mi=inf;
for(i=t;i!=s;i=pre[i].fa)mi=min(mi,node[pre[i].adge].val);
for(i=t;i!=s;i=pre[i].fa){
node[pre[i].adge].val-=mi;
node[pre[i].adge^1].val+=mi;
}
maxflow+=mi;
cost+=mi*dist[t];
//本增广路最多能流的流量*从s到t的单位费用
}
return maxflow;
}
这道题是 【模板】最小费用最大流
附上完整代码:
//EK算法求解最小费用最大流
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<cstdio>
#include<queue>
using namespace std;
int maxflow;//最大流
int cost;//最小费用
int top=1,head[5010];
const int inf=1<<30;
int dist[5010];
int inque[5010];
int n,m,s,t;
struct Node{
int v;
int w;//该边单位流量的费用
int next;
int val;//该边最大流量
}node[101100];
struct P{
int fa;//增广路上该点的父亲
int adge;//该点与父亲相连的边的编号
}pre[5010];
inline int Read(){
int x=0;
char c=getchar();
while(c>‘9‘||c<‘0‘)c=getchar();
while(c>=‘0‘&&c<=‘9‘)x=x*10+c-‘0‘,c=getchar();
return x;
}
inline void addedge(int u,int v,int val,int w){
node[++top].v=v;
node[top].val=val;
node[top].w=w;
node[top].next=head[u];
head[u]=top;
}
bool spfa(){
memset(pre,0,sizeof(pre));
memset(dist,0x3f,sizeof(dist));
memset(inque,0,sizeof(inque));
queue<int>q;
q.push(s);
inque[s]=1;
dist[s]=0;
while(!q.empty()){
int u=q.front();
inque[u]=0;
q.pop();
register int i,d,w;
for(i=head[u];i;i=node[i].next){
d=node[i].v;
w=node[i].w;
if(node[i].val>0&&dist[d]>dist[u]+w){
dist[d]=dist[u]+w;
pre[d].fa=u;
pre[d].adge=i;
if(inque[d]==0){
q.push(d);
inque[d]=1;
}
}
}
}
return dist[t]!=0x3f3f3f3f;
}//寻找费用最小的增广路
int EK(){//最小费用最大流的EK算法
maxflow=0;
cost=0;
int mi;
register int i;
while(spfa()){
mi=inf;
for(i=t;i!=s;i=pre[i].fa)mi=min(mi,node[pre[i].adge].val);
for(i=t;i!=s;i=pre[i].fa){
node[pre[i].adge].val-=mi;
node[pre[i].adge^1].val+=mi;
}
maxflow+=mi;
cost+=mi*dist[t];
}
return maxflow;
}
int main(){
n=Read(),m=Read(),s=Read(),t=Read();
register int i;
int u,v,val,w;
for(i=1;i<=m;i++){
u=Read(),v=Read(),val=Read(),w=Read();
addedge(u,v,val,w);
addedge(v,u,0,-w);
}
printf("%d ",EK());
printf("%d",cost);
return 0;
}
另外,最小费用最大流还有更高效的zkw算法,由于有点复杂(作者太懒)就不讲解的,感兴趣的自行百度。
标签:for algo 进制 水平 接下来 关注 space 表示 小流量
原文地址:https://www.cnblogs.com/Star-Dragon/p/9386448.html