Edmonds-Karp算法

简单介绍一下,\(\text{EK}\)是每次找到一条经过的边数最少的增广路进行流量增广的算法.在每轮寻找增广路的过程中,\(\text{EK}\)算法只考虑图中\(f(u, v)<c(u, v)\)的边,任意一条能从\(s\)通到\(t\)的路径都是一条增广路。根据斜对称性,反边都是可以走的。记录下该路径上的最小残量和前驱,到达\(t\)时可以退出\(\text{BFS}\),然后从\(t\)回溯到\(s\)更新经过的边的容量。时间复杂度:\(O(nm^2)\),一般能处理\(10^3\)~\(10^4\)规模的网络。

下面证明一下\(\text{EK}\)的复杂度(可以跳过直接看下方代码).

引理1:

\(f_i\)为增广\(i\)次之后的容许流(即已经选择流过的合法网络),\(\lambda^k(u,v)\)表示\(f_k\)\(u\)\(v\)的最短路长度,则:

\[\lambda^k(S,v)\le \lambda^{k+1}(S,v),\lambda^k(v,T)\le\lambda^{k+1}(v,T) \]

证明:

假设\(f_{k+1}\)中一条从\(S\)\(v\)的最短路为\(S\rightarrow u_1,\cdots,\rightarrow u_{x-1}\rightarrow u_x,u_x=v,\lambda^{k+1}(S,v)=x\).
\(e_i=(u_{i-1},u_i)\).
\(e_i\)\(f_k\)中同样可用,即\(f(u_{i-1}, u_i)<c(u_{i-1}, u_i)\),则\(\lambda^k(S,u_i)\le \lambda^k(S,u_{i-1})+1\);
\(e_i\)\(f_k\)中不可用,则\(e_i'\)(\(e_i\)的反向边)必然可用.而且因为\(e_i\)\(f_k\)中不可用,在\(f_{k+1}\)中变成可用,说明\(e_i'\)\(f_k\)中被进行了增广使得\(e_i\)可用.也就说明了\(e_i'\)\(S\)\(v\)的最短路上,即\(\lambda^k(S,u_{i-1})= \lambda^k(S,u_{i})+1\),也满足上面的不等式.
综上所述,\(\lambda^k(S,v)=\lambda^k(S,u_x)\le x=\lambda^{k+1}(S,v)\)

引理2:

设边\(e\)\(f_k\)变为\(f_{k+1}\)的增广路中,\(e'\)\(f_j\)变成\(f_{j+1}\)的增广路中\((k<j)\),则有:

\[\lambda^{j}(S,T)\ge \lambda^{k}(S,T)+2 \]

证明:

假设\(e=(u,v)\),则:\(\lambda^{k}(S,v)=\lambda^{k}(S,u)+1,\lambda^{j}(S,T)=\lambda^{j}(S,v)+1+\lambda^{j}(u,T)\)
引理1:
\(\lambda^{j}(S,T)\ge \lambda^{k}(S,v)+1+\lambda^{k}(u,T)=\lambda^{k}(S,u)+\lambda^{k}(u,T)+2=\lambda^{k}(S,T)+2\)

\(e\)\(k_1,k_2,\cdots,k_x\)中在最短增广路上,则必有\(j_1,j_2\cdots\)使得\(k_1<j_1<k_2<j_2<\cdots\),且\(e'\)\(j_1,j_2\cdots\)中在最短增广路上.因为\(1\le \lambda^{k_1}(S,T),\lambda^{k_x}\le n\),所以\(x\le\frac{n+2}{4}\).即每条边最多被增广\(\frac{n+2}{4}\)次,而每次增广的复杂度是\(O(m)\)的,总的复杂度即为\(O(\frac{n+2}{4}*m*m)=O(m^2n)\).
证毕.

代码:

#include <cstdio>
#include <cstring>
const int maxn=10000+10;
const int maxm=100000+10;
const int INF=0x3f3f3f3f;
int head[maxn],to[maxm<<1],nxt[maxm<<1],val[maxm<<1];
int tot=1,maxflow=0;
int pre[maxn],minf[maxn];
int n,m,s,t;
struct Queue
{
	int a[maxn];
	int l,r;
	Queue() {l=1,r=0;}
	void push(int x) {a[++r]=x;}
	void pop() {l++;}
	int front() {return a[l];}
	bool empty() {return l>r;}
}q;

int min(int x,int y) {return x<y?x:y;} 
void add(int u,int v,int w)
{
	nxt[++tot]=head[u];
	head[u]=tot;
	to[tot]=v;
	val[tot]=w;
}
bool bfs()
{
	memset(pre, 0, sizeof(pre));
	pre[s]=-1;
	minf[s]=INF;
	q=Queue();
	q.push(s);
	while(!q.empty())
	{
		int u=q.front();
		q.pop();
		for (int i=head[u];i;i=nxt[i])
		{
			int v=to[i];
			if (pre[v]||!val[i])
				continue;
			pre[v]=i;
			minf[v]=min(minf[u], val[i]);
			q.push(v);
			if (v==t)
				return 1;
		}
	}
	return 0;
}
void update()
{
	int u=t,d=minf[t];
	while(u!=s)
	{
		int i=pre[u];
		val[i]-=d;
		val[i^1]+=d;
		u=to[i^1];
	}
	maxflow+=d; 
}
int main()
{
	scanf("%d%d%d%d",&n,&m,&s,&t);
	for (int i=1;i<=m;i++) 
	{
		int u,v,w;
		scanf("%d%d%d",&u,&v,&w);
		add(u, v, w),add(v, u, 0);
	}
	while(bfs())
		update();
	printf("%d\n",maxflow);
	return 0;
}
posted @ 2020-07-20 09:13  hkr04  阅读(515)  评论(0编辑  收藏  举报