为与机房各位神犇同步,学习下网络流,百度一下发现竟然那么多做法,最后在两种算法中抉择,分别是Dinic和ISAP算法,问过 CA爷后得知其实效率上无异,所以决定跟随Charge的步伐学习Dinic,所以来写点心得 网络流(最大流)的做法可以进行浅显的理解: 一张图可以认为是一个排水管道,每个点为管道的交叉点,每个边的边权即是这条管道的水的容量,给定一个源点和一个汇点,源点有∞的水量供给,问汇点最大可以获得多少水,所求即为最大流 但是有点题目不一定会给定源点或者汇点,还是因题而异,而且还有很多题目

Optimal Milking //二分枚举最大距离的最小值+Floyd找到最短路+Dinic算法 //参考图论算法书,并对BFS构建层次网络算法进行改进 //Time:157Ms Memory:652K #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdio> #include<algorithm> #include<queue> using namespace std; #define MAX

ISAP算法对 Dinic算法的改进: 在刘汝佳图论的开头引言里面,就指出了,算法的本身细节优化,是比较复杂的,这些高质量的图论算法是无数优秀算法设计师的智慧结晶. 如果一时半会理解不清楚,也是正常的.但是对于一个优秀的acmer来说,其算法的本身,可以锻炼你的思维.增长见识! 下面是我对 Dinic和ISAP的认识: Dinic算法比较值钱的 EK算法来说,已经有很大的提高了,其优势在哪里呢? 就是在于他的分层思想.在层次图上增广.但是,他也有弊端. 就是每次进行增广后,对于层次图都进行了从头

// 此博文为迁移而来,写于2015年2月6日,不代表本人现在的观点与看法.原始地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6022c4720102vrg4.html        今天我们来谈谈网络流之Dinic算法.这种算法相比Edmond-Karp算法,更加快速,更加常用.还记得EK吗?每次为了防止流量堵塞,必须进行多次BFS/DFS,非常费时间.而Dinic大叔非常机智的发明了Dinic算法,让这个问题得以解决.        Dinic的核心内容是:反复进行BF

Power Network Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 32768K Total Submissions: 24019   Accepted: 12540 Description A power network consists of nodes (power stations, consumers and dispatchers) connected by power transport lines. A node u may be supplied

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1532 题目大意: 就是由于下大雨的时候约翰的农场就会被雨水给淹没,无奈下约翰不得不修建水沟,而且是网络水沟,并且聪明的约翰还控制了水的流速,本题就是让你求出最大流速,无疑要运用到求最大流了.题中N为水沟数,M为水沟的顶点,接下来Si,Ei,Ci分别是水沟的起点,终点以及其容量.求源点1到终点M的最大流速.注意重边. 这是Dinic算法,该算法的效率很高,复杂度O(m*n^2). Dinic算法的实现

点击打开链接 Power Network Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 32768K Total Submissions: 20903   Accepted: 10960 Description A power network consists of nodes (power stations, consumers and dispatchers) connected by power transport lines. A node u may be su

POJ 1273给出M条边,N个点,求源点1到汇点N的最大流量. 本文主要就是附上dinic的模板,供以后参考. #include <iostream> #include <stdio.h> #include <algorithm> #include <queue> #include <string.h> /* POJ 1273 dinic算法模板 边是有向的,而且存在重边,且这里重边不是取MAX,而是累加和 */ using namespace

1001: [BeiJing2006]狼抓兔子 Description 左上角点为(1,1),右下角点为(N,M)(上图中N=4,M=5).有以下 三种类型的道路 1:(x,y)<==>(x+1,y) 2:(x,y)<==>(x,y+1) 3:(x,y)<==>(x+1,y+1) 道路上的权值表示这条路上最多能够通过的兔子数,道路是无向的. 左上角和右下角为兔子的两个窝,开始时所有的兔子都聚集在左上角(1,1)的窝里,现在它们要跑到右下角(N,M)的窝中去,狼王开始伏击

一.什么是pagerank PageRank的Page可是认为是网页,表示网页排名,也可以认为是Larry Page(google 产品经理),因为他是这个算法的发明者之一,还是google CEO(^_^).PageRank算法计算每一个网页的PageRank值,然后根据这个值的大小对网页的重要性进行排序.它的思想是模拟一个悠闲的上网者,上网者首先随机选择一个网页打开,然后在这个网页上呆了几分钟后,跳转到该网页所指向的链接,这样无所事事.漫无目的地在网页上跳来跳去,PageRank就是估计这个

常见排序算法-Python实现 python 排序 算法 1.二分法     python    32行 right = length-  :  ]   ):  test_list = [,,,,,,]  test_val1 =   test_val2 =   ):  length = len(array)  :  :  ):  ]:  array[i],array[i+] = array[i+],array[i]  length -=   :  :  ):  ]:  array[i],arra

"网络流博大精深"-sideman语 一个基本的网络流问题 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,Dini

Dinic算法(研究总结,网络流) 网络流是信息学竞赛中的常见类型,笔者刚学习了最大流Dinic算法,简单记录一下 网络流基本概念 什么是网络流 在一个有向图上选择一个源点,一个汇点,每一条边上都有一个流量上限(以下称为容量),即经过这条边的流量不能超过这个上界,同时,除源点和汇点外,所有点的入流和出流都相等,而源点只有流出的流,汇点只有汇入的流.这样的图叫做网络流. 所谓网络或容量网络指的是一个连通的赋权有向图 D= (V.E.C) , 其中V 是该图的顶点集,E是有向边(即弧)集,C是弧上的

预备知识: 残留网络:设有容量网络G(V,E)及其上的网络流f,G关于f的残留网络即为G(V',E'),其中G'的顶点集V'和G的顶点集V相同,即V'=V,对于G中任何一条弧<u,v>,如果f(u,v)<c(u,v),那么在G'中有一条弧<u,v>∈E',其容量为c'(u,v)=c(u,v)-f(u,v),如果f(u,v)>0,则在G'中有一条弧<v,u>∈E',其容量为c'(v,u)=f(u,v). 从残留网络的定义来看,原容量网络中的每条弧在残留网络中都

前面花了很长时间弄明白了压入-重标记的各种方法,结果号称是O(V3)的算法测demo的时候居然TLE了一个点,看了题解发现所有人都是用Dinic算法写的,但它的复杂度O(V2E)明显高于前者,具体是怎么回事我也不太清楚...但是Dinic算法相对来说要好理解多了. 经过证明(然而并不知道怎么证明),在残余网络中增广路中的最短路,一定是对答案贡献最大的(即对求解时间贡献最大)增广路. 算法显而易见了,每次找增广路之前先bfs一遍得出残余网络中源点到每个点的最短路径(每条边长度固定为1),得到一张"

PART 1 什么是网络流 网络流(network-flows)是一种类比水流的解决问题方法,与线性规划密切相关.网络流的理论和应用在不断发展,出现了具有增益的流.多终端流.多商品流以及网络流的分解与合成等新课题.网络流的应用已遍及通讯.运输.电力.工程规划.任务分派.设备更新以及计算机辅助设计等众多领域.[引自百度百科] PART 2 一些概念 容量网络:设G(V,E),是一个有向网络,在V中指定了一个顶点,称为源点(记为Vs),以及另一个顶点,称为汇点(记为Vt);对于每一条弧<u,v>属

1. 网络流:定义与简析 1.1 网络流是什么? 网络流是一种"类比水流的解决问题方法,与线性规划密切相关"(语出百度百科). 其实,在信息学竞赛中,简单的网络流并不需要太高深的数学知识. 首先我们需要知道一些名词是什么意思: 点(\(node\)).就是一个节点.点集通常用\(V\)表示.其中,有一个源点\(s\)和一个汇点\(t\),所有的流都从源点\(s\)出发,经过一些边之后到达汇点\(t\). 边(\(edge\)).这个东西和大家在其他图论知识中所用到的差不多,用于连接两个

我觉得这个dinic的算法和之前的增广路法差不多 .使用BFS对残余网络进行分层,在分层时,只要进行到汇点的层次数被算出即可停止, 因为按照该DFS的规则,和汇点同层或更下一层的节点,是不可能走到汇点的. .分完层后,从源点开始,用DFS从前一层向后一层反复寻找增广路(即要求DFS的每一步都必须要走到下一层的节点). .DFS过程中,要是碰到了汇点,则说明找到了一条增广路径.此时要增加总流量的值,消减路径上各边的容量, 并添加反向边,即所谓的进行增广. .DFS找到一条增广路径后,并不立即结束,

/* 网络流之最大流Dinic算法模版 */ #include <cstring> #include <cstdio> #include <queue> using namespace std; ; const int inf = 0x3f3f3f3f; struct { int c,f;//c为边的容量,f为边的容量 }edge[maxn][maxn]; int dis[maxn]; int v,e; bool bfs()//利用bfs进行分层处理,当汇点无法分层时得

网络最大流(dinic) 模型 在一张图中,给定一个源点s,给定汇点t,点之间有一些水管,每条水管有一个容量,经过此水管的水流最大不超过容量,问最大能有多少水从s流到t(s有无限多的水). 解法 dinic算法通过不断寻找增广路的方法得到最大流. 增广路:从源点开始通过一些边到达汇点的边集称为一条增广路. 显然,通过一条增广路的水流是有最小限制的,其就等于增广路上水管最小的通过量. 通过寻找一条条增广路,每次找到后经过的边权都减去最大流量,并将答案加上最大流量,就得到了部分解. 但是部分解不一定