最初是从《挑战程序设计竞赛》上了解到 Dinic 算法的。其中对于 Dinic 算法中的关键词——分层图(layered network,也称『层次图』)的引入的解释如下:

因为最短增广路(shortest augmenting path,SAP)的长度在增广过程中始终不会变短,所以无需每次都通过 BFS 来寻找 SAP。我们可以先进行一次 BFS,然后考虑由近距离顶点指向远距离顶点的边所组成的分层图,在上面进行 DFS 寻找 SAP。如果在分层图上找不到新的增广路了,则说明 SAP 的长度确实变长了,或不存在增广路了,于是重新通过 BFS 构造新的分层图。

关于

SAP 的长度在增广过程中始终不会变短

这一性质,《算法导论》上证明了一个比之更强的引理 (Lemma 26.7):

If the Edmonds-Karp algorithm is run on a flow network $G=(V,E)$ with source $s$ and sink $t$, then for all vertices $v \in V-{s,t}$, the shortest-path distance $\delta_f(s,v)$ in the residual network $G_f$ increases monotonically with each flow augmentation.

证明如下:

将增广前后的流分别记做 $f$ 和 $f'$,用 $\delta_{f}(u,v)$ 表示在剩余网络 $G_f$ 上 从 $u$ 到 $v$ 的距离。设 $v$ 是增广后与 $s$ 的距离变短了的所有顶点中距 $s$ 最近(这里『距 $s$ 最近』是指在 $G_{f'}$ 中距 $s$ 最近)的顶点,并设在 $G_{f'}$ 中 $v$ 的一个前驱为 $u$(即 $(u,v)\in E_{f'}$ 且 $\delta_{f'}(s,u) < \delta_{f'}(s,v)$ )。此时可断言 $(u,v)\notin E_f$,即 $(u,v)$ 是 $G_{f'}$ 中新出现的弧。从而增广路经过弧 $(v,u)$ 。(注意,此引理讨论的是 EK 算法。)EK 算法总是沿着 SAP 增广,所以 $\delta_{f}(s,v) < \delta_{f}(s,u)$ 。再结合 $\delta_{f'}(s,u) < delta_{f'}(s,v)$ 和 $\delta_{f'}(s,v) < \delta_{f}(s,v)$,得 $\delta_{f'}(s,u) < \delta_{f}(s,u)$ ,即增广后 $u$ 与 $s$ 的距离也变短了,又 $\delta_{f'}(s,u) < \delta_{f'}(s,v)$ ,从而与『$v$ 是增广后与 $s$ 的距离变短了的所有顶点中距 $s$ 最近的顶点』矛盾。

类似的,可以证明在 Edmonds-Karp 算法(或者说 SAP 算法)中,每次增广后,从任一顶点 $v$ 到汇点 $t$ 的距离也是不减的。

Dinic 算法钩沉的更多相关文章

  1. ACM/ICPC 之 Dinic算法(POJ2112)

    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:65 ...

  2. ISAP算法对 Dinic算法的改进

    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 ...

  3. [知识点]网络流之Dinic算法

    // 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      ...

  4. 学习笔记 --- 最大流Dinic算法

    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 ...

  5. Power Network(网络流最大流 & dinic算法 + 优化)

    Power Network Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 32768K Total Submissions: 24019   Accepted: 12540 D ...

  6. HDU 1532 (Dinic算法)

    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 ...

  7. poj 1459 Power Network : 最大网络流 dinic算法实现

    点击打开链接 Power Network Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 32768K Total Submissions: 20903   Accepted:  ...

  8. POJ 1273 Drainage Ditches(网络流dinic算法模板)

    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 <stdi ...

  9. 【BZOJ】1001: [BeiJing2006]狼抓兔子 Dinic算法求解平面图对偶图-最小割

    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)<==>( ...

随机推荐

  1. python基础教程总结15——4 新闻聚合

    NNTP:网络新闻传输协议,Network News Transfer Protocol 目标: 从多种不同的来源收集新闻: 用户可以轻松添加新的新闻来源(甚至是新类型的新闻来源: 程序可以将编译好的 ...

  2. ucos-ii核心算法分析(转)

    μC/OS-Ⅱ是一种免费公开源代码.结构小巧.具有可剥夺实时内核的实时操作系统.其 内核提供任务调度与管理.时间管理.任务间同步与通信.内存管理和中断服务等功能.适合小型控制系统,具有执行效率高.占用 ...

  3. UVA 1623 Enther the Dragon 神龙喝水 (贪心)

    贪心,每次遇到一个满水的湖要下暴雨的时候,就往前找之前最后一次满水之后的第一个没有下雨的且没有被用掉天day1. 因为如果不选这day1,那么之后的湖不一定能选上这一天.如果这一天后面还有没有下雨的天 ...

  4. Spark性能调优之道——解决Spark数据倾斜(Data Skew)的N种姿势

    原文:http://blog.csdn.net/tanglizhe1105/article/details/51050974 背景 很多使用Spark的朋友很想知道rdd里的元素是怎么存储的,它们占用 ...

  5. destoon登录后跳转到指定网址

    打开module\member\register.inc.php文件搜索:<input type="hidden" name="forward" valu ...

  6. C07 模块化开发信息管理系统案例

    目录 需求分析 问题分析 开发阶段 需求分析 总体需求 学员信息管理系统支持以下功能 增加学员信息功能 删除学员信息功能 查询学员信息功能 修改学员信息功能 输出所有学员信息功能 退出系统 其他需求 ...

  7. servlet实现简单的反向代理

    项目基于Spring 须要的依赖为: <dependency> <groupId>org.mitre.dsmiley.httpproxy</groupId> < ...

  8. MySQL 5.7.20绿色版安装详细图文教程

    MySQL 5.7.20绿色版安装详细图文教程 MySQL是一个关系型数据库管理系统,由瑞典MySQL AB公司开发,目前属于Oracle旗下产品.这篇文章主要介绍了MySQL 5.7.20绿色版安装 ...

  9. 01_4_Struts路径问题

    01_4_Struts路径问题 1. Struts路径问题说明 struts2中的路径问题是根据action的路径而不是jsp路径来确定,所有尽量不要使用相对路径. 虽然可以使用redirect方式解 ...

  10. c++ 函数指针应用,定义一个方法,传入两个参数和一个函数指针,并返回结果

    #include <iostream> #include <string> using namespace std; double add(double x, double y ...