网络流学习笔记

网络流

网络指$(Flow Network)$有向图$G= (V,E)$
每条边都有权值$(x,y)\in E$都有一个给定的值称为$c(x,y)$,若$(x,y) \notin E$则$c(x,y) = 0$,特别的有：$S \in V$和$T \in V(S \ne T)$,称为源点和汇点。
$G=(V, E) $是一个有向图，图中每条边 $(u, v) \in E$ 有一个非负的容量值$ c(u, v)=0$
而且，如果边集合包含一条边 $(u, v)$, 则图中不存在反方向的边 $(v, u)$ 。

设$f(x,y)$是定义在二元组$(x \in V , y \in V)$的实数函数

容量限制：对于每条边，流经该边的流量不得超过该边的容量.$f(u,v) \le c(u,v)$，若$f(u,v) = c(u,v)$则称为满流
斜对称性：每条边的流量与其相反边的流量之和为 0，即 $f(u,v) = -f(v,u)$
流守恒性：从源点流出的流量等于汇点流入的流量，即:$\forall x\in V-\{s,t\},\sum_{(u,x)\in E}f(u,x)=\sum_{(x,v)\in E}f(x,v)$

$f$称为$G$的流函数，$(u,v) \in E$,$f(u,v)$称为边的流量$c(u,v)-f(u,v)$称为边的剩余容量
整个网络的流量$\sum_{(s,v \in E)}{f(s,v)}$及从源点出发所有流量之和

网络流的相关概念

剩余流量$c_f(u,v)$表示这条边容量与流量之差$c_f(u,v) = c(u,v)-f(u,v)$
假定有一个流网络 $G=(V, E)$, 其源结点为 $s$, 汇点为$t$ 。设 $f$为图$G$ 中的一·
个流，考虑结点对 $u, v \in V,$ 定义残存容量 $c_f(u, v)$ 如下：

\[c_f(u,v)= \begin{cases} & f(u,v) - c(u,v) & (u,v) \in E \\ & c(v,u) & c(v,u) \in E \\ & 0 & 其他 \end{cases} \]

对于一个$f$流，残量网络$G_f$:网络$G$中的节点和剩余流量大于$0$的边构成的子图

\[G_f=(V_f=V,E_f=\left\{(u,v)\in E,c_f(u,v)>0\right\}) \]

残量网络中包括了那些还剩了流量空间的边构成的图，也包括虚边。
$G_f$类似一个流量为$c_f$的流网络，但该网络并不满足我们对流网络的定义，因
为它可能包含边$(u, v)$ 和它的反向边$(v, u)$ 。
3.设$f$为原图$G$的一个流将边 $(u, v)$ 的流量增加 $f'(u, v)$, 但减少 $f'(v, u)$ 。
在残存网络中将流量推送回去也称为抵消操作 (cancellation) 。
4. 增广路径:在残量网络$G_f$ 中，一条从源点到汇点的路径被称为增广路。
5. 对于$G = (V,E)$将点集$V$划分为 $S,T=V-S$两个集合，使$s \in S,t \in T$,定义切割的净流量$f(S,T)$为

\[f(S,T) = \sum_{u\in S}\sum_{v \in T} f(u,v)- \sum_{u\in S}\sum_{v \in T}f(v,u) \]

切割容量为

\[c(S,T) = \sum_{u\in S}\sum_{v \in T}c(u,v) \]

最大流

我们有一张图，要求从源点流向汇点的最大流量（可以有很多条路到达汇点），就是我们的最大流问题。

Edmonds- Karp

定义。最大的流量问题是将尽可能多的流量从源头路由到汇，换句话说，找到流量$f_{max}$
若一条$S \to T$的路径上的每一条边都大于零，我们称它为增广路径，$Edmonds- Karp$便是通过$BFS$求增广路径来实现的。其复杂度为$O(nm^2)$

增广的时候要注意建造反向边，原因是这条路不一定是最优的，这样子程序可以进行反悔。假如我们对这条路进行增广了，那么其中的每一条边的反向边的流量就是它的流量。

当一条边的流量$f(x,y)>0$时，根据斜对称性质，它的反向边流量$f(y,x)<0$，此时必定有$f(y,x)<c(y,x)$，所以EK算法除了遍历原图的正向边以外还要考虑遍历每条反向边

算法步骤

我们就源点BFS ，碰到汇点就停，然后增广（每一条路都要增广）。
按照我们找的增广路在重新走一遍。走的时候把这条路的能够成的最大流量减一减，然后给答案加上最小流量就可以了。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N = 205,M = 100005,inf = 1 << 29;
typedef long long ll;
int h[N],ne[M],w[M],e[M],pre[N],incf[N],idx,t,s,n,m,maxflow;
bool st[N];
void add(int u,int v,int val)
{
	e[++idx] = v,w[idx] = val,ne[idx] = h[u],h[u] = idx;
}

int bfs()
{
	for(int i = 1 ; i <= n ; i ++ )st[i] = 0;
	queue<int>q;
	q.push(s),st[s] = 1;
	incf[s] = inf;//根据定义
	while(q.size())
	{
		int u = q.front();q.pop();
		for(int i = h[u];i;i=ne[i])
			if(w[i]){//标记
				int v = e[i];
				if(st[v])continue;
				incf[v] = min(incf[u],w[i]);//记录剩余容量最小值
				pre[v] = i;//记录方案
				q.push(v),st[v] = 1;
				if(v == t)return 1;//找到汇点
			}
	}
	return 0;
}

void update()
{
	ll x = t;
	while(x!=s)
	{
		int i = pre[x];
		w[i] -=incf[t];
		w[i^1] += incf[t];
		x = e[i^1]; 
	}
	maxflow += incf[t];
}

int main()
{
	cin >> n >> m >> s >> t;
	idx = 1,maxflow = 0;
	for(int u,v,val,i = 1 ; i <= m ; i ++ )
	{
		scanf("%d%d%d",&u,&v,&val);
		add(u,v,val);
		add(v,u,0);
	}
	while(bfs())update();
	cout << maxflow <<  endl;
		
}

Dinic

由于每次$ET$算法都要遍历整个残量网络，找到一条增广路径，还有进一步优化的空间。设$d[x]$表示从$S$到$x$最少需要经过的边数在残量网络中满足$d[y] = d[x] +1$的边$(x,y)$构成的子图被称为分层图

在残量网络上BFS求节点的层次，构造分层图
在分层图上BFS寻找增广路在回溯时更新剩余流量。

#include <bits/stdc++.h>

using namespace std;

const int N = 2e3 + 5,M = 5e5 + 5,inf = 1<<29;
int n,m,idx = 1,ne[M],h[N],e[M],w[M],d[N],s,t;
long long maxflow;
queue<int>q;
void add(int x,int y,int z)
{
    e[++idx] = y,ne[idx] = h[x],w[idx] = z,h[x] = idx;
}

bool bfs()
{
    memset(d,0,sizeof (d));
    while(q.size())q.pop();
    d[s] = 1,q.push(s);
    while(q.size())
    {
        int x = q.front();q.pop();
        for(int i = h[x] ;i ; i = ne[i] )
            if(w[i] && !d[e[i]])
            {
                q.push(e[i]);
                d[e[i]] = d[x] + 1;
                if(e[i] == t)return 1;
            }
    }
    return 0;
}


int dinic(int x,int flow)
{
    if(x == t)return flow;
    int res = flow,k;
    for(int i = h[x]; i && res ; i = ne[i])
        if(w[i] && d[e[i]] == d[x] + 1)
        {
            k = dinic(e[i],min(res , w[i]));
            if(!k)  d[e[i]] = 0;
            w[i] -= k;
            w[i^1] += k;
            res -= k;
        }
        return flow - res;
}

int main()
{
    cin >> n >> m >> s >> t;
    idx = 1;
    for(int x,y,z,i = 1 ; i <= m ; i ++ )
    {
        scanf("%d%d%d",&x,&y,&z);
        add(x,y,z),add(y,x,0);
    }
    int flow = 0;
    while(bfs())
        while (flow = dinic(s,inf))maxflow += flow;

    cout << maxflow << endl;
        
}

posted @ 2022-07-26 20:56 Erfu 阅读(119) 评论(0) 收藏举报

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