网络流 讲解

/* 这道题将每行x看成是结点x,没列y看成是结点y,而障碍物的坐标xy看成是从x到y的 一条边.建图后问题就变成了,找最少的点,使得这些点与所有的边相邻,即最小 点覆盖,用匈牙利算法解决. ------------------------------- 定理:最小点覆盖数 = 最大匹配数,即求图的最大匹配即可,匈牙利算法 ------------------------------- 模板讲解: bool find(int v) { for(int i=1; i<=n; i++) { if(g

来看一道最大流模板水题,借这道题来学习一下最大流的几个算法. 分别用Edmond-Karp,Dinic ,SAP来实现最大流算法. 从运行结过来看明显SAP+当前弧优化+gap优化速度最快.   hiho一下 第115周:网络流一•Ford-Fulkerson算法 原题网址:http://hihocoder.com/contest/hiho115/problem/1 网络流一·Ford-Fulkerson算法 时间限制:10000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 小Hi和

网络流二·最大流最小割定理 时间限制:10000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 小Hi:在上一周的Hiho一下中我们初步讲解了网络流的概念以及常规解法,小Ho你还记得内容么? 小Ho:我记得!网络流就是给定了一张图G=(V,E),以及源点s和汇点t.每一条边e(u,v)具有容量c(u,v).网络流的最大流问题求解的就是从s到t最多能有多少流量. 小Hi:那这个问题解决办法呢? 小Ho:解决网络流的基本思路就是寻找增广路,不断更新残留网络.直到找不到新的增广路,此时得到的

网络流是什么?为什么网络流中需要存在缓存数据?为什么PF中要采用缓存网络数据的机制?带着这几个疑问,让我们好好详细的了解一下在网络数据交互中我们容易忽视以及薄弱的一块.该部分为PF现有的网络流模型,但是在这里只讲解最本质的概念,而没有详细说明代码,如果有兴趣的不妨先看了这部分再去看下代码,一切或许会豁然开朗. 网络流 如果你不知道计算机中流数据模型的定义,那么你就可以试想一下河流,有着固定起点和终点的河流.将流水从某一个地方送向另一个地方的通道,我们现实中一般叫做渠道,这种渠道在计算机之间就是网

一.dinic最大流 我的模板.模板上已经有了dfs上的优化(比我以前的快多了..)优化啊优化. bool bfs(int st,int ed) { while(!q.empty()) q.pop(); memset(d,-1,sizeof(d)); q.push(st); d[st]=0; while(!q.empty()) { int x=q.front();q.pop(); for(int i=first[x];i!=-1;i=a[i].next) { int y=a[i].y; if(d

好吧.. 直接上模板... 思想可以看看这里点击打开链接 </pre><pre name="code" class="cpp"> queue<int> q; memset(flow,0,sizeof(flow)); int f = 0; while(true){ memset(a,0,sizeof(a)); a[s] = INF; q.push(s); while(!q.empty)){ //BFS找增广路 int u = q.f

网络流二·最大流最小割定理 时间限制:10000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 小Hi:在上一周的Hiho一下中我们初步讲解了网络流的概念以及常规解法,小Ho你还记得内容么? 小Ho:我记得!网络流就是给定了一张图G=(V,E),以及源点s和汇点t.每一条边e(u,v)具有容量c(u,v).网络流的最大流问题求解的就是从s到t最多能有多少流量. 小Hi:那这个问题解决办法呢? 小Ho:解决网络流的基本思路就是寻找增广路,不断更新残留网络.直到找不到新的增广路,此时得到的

继续补坑.. 第三天主要是网络流 首先我们先了解一下网络流的最基本的算法:dinic 这个算法的主要做法就是这样的: 在建好的网络流的图上从源点开始向汇点跑一遍BFS,然后如果一条边的流量不为0,那么就往下标号, 每一个点的level都是上一个点的level+1 然后在跑一遍DFS,如果发现边的两个点的level差值为1(终点比起点的level大),那么就走这条边. 那么我们首先要了解一下如何建边 网络流的最基本概念就是:可以反悔 就是说假如说我们有更好的方案,那么我们可以把原来流掉的流量再流回

原文链接:http://www.cnblogs.com/luweiseu/archive/2012/07/14/2591573.html 7. 网络流算法--Ford-Fulkerson方法及其多种实现 网络流 在上一章中我们讨论的主题是图中顶点之间的最短路径,例如公路地图上两地点之间的最短路径,所以我们将公路地图抽象为有向带权图.本章我们将对基于有向带权图的模型做进一步扩展. 很多系统中涉及流量问题,例如公路系统中车流量,网络中的数据信息流,供油管道的油流量等.我们可以将有向图进一步理解为"流