引子 曾经很多次看过最大流的模板,基础概念什么的也看了很多遍.也曾经用过强者同学的板子,然而却一直不会网络流.虽然曾经尝试过写,然而即使最简单的一种算法也没有写成功过,然后对着强者大神的代码一点一点的照猫画虎,A了一题.然而这并没有什么用,实际上我还是不会呀.过一阵子就写不出来了,所以那个时候的A应该就是对照着换了换变量吧.持续性萎靡不振,间歇性踌躇满志的我觉得是时候不看资料尤其是不看他人代码完全的自己写一道模板题了. 题目 hihocoder 1369 http://hihocoder.com…

首先是一些关于网络流的术语: 源点:即图的起点. 汇点:即图的终点. 容量:有向边(u,v)允许通过的最大流量. 增广路:一条合法的从源点流向汇点的路径. 网络流问题是在图上进行解决的,我们通常可以将问题转化为: 给定一个有向图,每条边有一个容量,有两个点被标记做了源点与汇点,你要确定尽量多的从源点到汇点的路径,每条边被经过的次数不得超过它的容量.我们将一个合法解称作一个流,一条边被经过的次数称作其流量,最终流的总和称作整个流的流量. 我们的限制转化为: 每条边被经过的次数不得超过它的容量->每…

借鉴:http://blog.kongfy.com/2015/02/kargermincut/ 提到无向图的最小割问题,首先想到的就是Ford-Fulkerson算法解s-t最小割,通过Edmonds–Karp实现可以在O(nm2)时间内解决这个问题(n为图中的顶点数,m为图中的边数). 但是全局最小割和s-t最小割不同,并没有给定的指定的源点s和汇点t,如果通过Ford-Fulkerson算法来解这一问题,则需要枚举汇点t(共n−1),时间复杂度为O(n2m2). Can we do bett…

Ref MIT: lecture-13-incremental-improvement-max-flow-min-cut/ Ford Fulkerson algorithm for finding maximal flow in a flow network: Keep adding flow through new augmenting paths for as long as it is possible; When there are no more augmenting paths, y…

一.Description Every time it rains on Farmer John's fields, a pond forms over Bessie's favorite clover patch. This means that the clover is covered by water for awhile and takes quite a long time to regrow. Thus, Farmer John has built a set of drainag…

目录 1 杂类算法 1.1 快读模板 1.2 O(1) int64 乘法 2 图论算法 2.1 树类 - Trie 2.2 树类 - 并查集(NB version) 2.3 树类 - LCA 2.4 树类 - 超级树状数组 2.5 树类 - 平衡树(STL) 2.6 树类 AC-Trie 2.7 图类 - 迪杰斯特拉 2.8 图类 - SPFA(带卡界)判负环 2.9 图类 - 网络流 3 字符串算法 3.1 KMP 3.2 manacher 4 数论算法 4.1 FFT by Jomoo 1…

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1532 题目给出源点和漏点,还有一些边,要求源与漏之间的最大流,我采用了Edmonds Karp算法,该算法是Ford-Fulkerson算法的一种实现,该算法的关键技术是残留网络和残留网络上的反向边,相当于给了搜索策略一个“反悔”的机会,算法的实行过程是每次都寻找一条源点到漏点的增广路径,算出流的大小,每次寻找到一条路径就进行累加直到无法寻找到一条增广路径.寻找增广路径的一般做法是bfs,用dfs的…

流在生活中十分常见,例如交通系统中的人流.车流.物流,供水管网中的水流,金融系统中的现金流,网络中的信息流.网络流优化问题是基本的网络优化问题,应用非常广泛. 网络流优化问题最重要的指标是边的成本和容量限制,既要考虑成本最低,又要满足容量限制,由此产生了网络最大流问题.最小费用流问题.最小费用最大流问题. 本文基于 NetworkX 工具包,通过例程详细介绍网络最大流问题.最小费用流问题.最小费用最大流问题的建模和编程. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛…

看了两篇博客,觉得写得不错,便收藏之.. 首先是第一篇,转自某Final牛 带花树……其实这个算法很容易理解,但是实现起来非常奇葩(至少对我而言). 除了wiki和amber的程序我找到的资料看着都不大靠谱 比如昨晚找到一篇鄙视带花树的论文,然后介绍了一种O(E)的一般图最大匹配……我以为找到了神论文,然后ACM_DIY众神纷纷表示这个是错的……于是神论文成为了”神论文“…… 又比如围观nocow上带花树标程,一看……这显然是裸的匈牙利算法……货不对板啊 当然……如果二分图的匈牙利算法还不会请先…

You're giving a party in the garden of your villa by the sea. The party is a huge success, and everyone is here. It's a warm, sunny evening, and a soothing wind sends fresh, salty air from the sea. The evening is progressing just as you had imagined.…