洛谷P3254网络流二十四题之五——圆桌问题

本文介绍了一种使用Dinic算法解决餐厅座位分配问题的方法。通过建立超级源点,并连接单位与餐桌,确保单位人员数量与餐桌座位相匹配。文章详细展示了如何构建网络流图并实现了最大流算法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

会建图的话基本就是网络流的模板题

思路很简单->_->先建立一个超级源点,然后将这个点上连接每个单位以单位人数为流量的边,由于单位不能重合,就把每个单位向每张桌子连一条容量为1的边,最后跑一遍最大流观察和单位总人数是否相等,而这里求最大流是使用的dinic算法,所以最后走完过后,连向餐桌的每一条边的增广路都是有值的,扫描一遍有值的增广路,然后输出即可

代码实现如下

#include<queue>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
const int MAXN=1e5+5;
const int INF=1e9+7;
int n,m;
struct Edge
{
    int nxt;
    int to;
    int f;
}edge[MAXN<<1];
int num=1;
int head[MAXN];
int src;
int sink; 
void add(int from,int to,int f)
{
    edge[++num].nxt=head[from];
    edge[num].to=to;
    edge[num].f=f;
    head[from]=num;
    edge[++num].nxt=head[to];
    edge[num].to=from;
    edge[num].f=0;
    head[to]=num;
}
int dist[MAXN];
bool vis[MAXN];
bool bfs()
{
    std::queue<int>q;
    std::memset(dist,0,sizeof(dist));
    std::memset(vis,0,sizeof(vis));
    q.push(src);
    dist[0]=0;
    vis[0]=1;
    while(!q.empty())
    {
        int u=q.front();
        q.pop();
        for(int i=head[u];i;i=edge[i].nxt)
        {
            int v=edge[i].to;
            if(!vis[v]&&edge[i].f)
            {
                dist[v]=dist[u]+1;
                q.push(v);
                vis[v]=1;
            }
        }
    }
    return vis[sink];
}
int maxflow(int x,int  delta)
{
    if(x==sink)
    {
        return delta;
    }
    int res=0;
    for(int i=head[x];i&δi=edge[i].nxt)
    {
        int v=edge[i].to;
        if(dist[v]==dist[x]+1&&edge[i].f)
        {
            int dd=maxflow(v,std::min(edge[i].f,delta));
            res+=dd;
            delta-=dd;
            edge[i].f-=dd;
            edge[i^1].f+=dd;
        }
    }
    return res;
}
int ans=0;
void dinic()
{
    while(bfs())
    {
        ans+=maxflow(src,INF);
    }
}
int q[MAXN];
void print()
{
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        q[0]=0;
        std::memset(q,0,sizeof(q));
        for(int j=head[i];j;j=edge[j].nxt)
        {
            int v=edge[j].to;
            if(v==src) continue;
            if(edge[j].f==0)
            {
                q[++q[0]]=v-n;
            }
        }
        for(int k=q[0];k>0;k--)
        {
            printf("%d ",q[k]);
        }
        printf("\n");
    }
}
int main()
{
    int sum=0;
    std::scanf("%d%d",&n,&m);
    sink=n+m+1;//惨痛教训,要在输入后定义 
    src=0;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        int x;
        std::scanf("%d",&x);
        add(src,i,x);
        for(int j=n+1;j<=n+m;j++)
        {
            add(i,j,1);
        }
        sum+=x;
    }
    for(int i=n+1;i<=m+n;i++)
    {
        int x;
        std::scanf("%d",&x);
        add(i,sink,x);
    }
    dinic();
    if(ans==sum)
    {
        printf("1\n");
        print();
    }
    else 
    printf("0\n");
    return 0;
}

### 构造用于解决圆桌问题的流网络 在处理圆桌问题时,通过构建特定结构的流网络并应用最大流算法来寻找解决方案是一种有效的方法。具体来说: 对于给定的人数以及座位安排条件,在构造流网络时需要引入虚拟源点 \(s\) 和汇点 \(t\) 来表示人员分配情况下的起点和终点。每个人作为节点加入到该图中,并且每张桌子同样被视作一个独立节点。 为了确保每个人都能够恰好坐在一张桌子上而不违反任何约束条件(比如性别交替),可以按照如下方式建立连接关系[^1]: - **个人至桌子之间的边**:如果某位成员可以选择坐于某个位置,则在这两者间创建一条由前者指向后者的边,其容量设为1,意味着此位置仅能容纳一人就座。 - **桌子内部循环链路**:为了让同一桌上不同席次之间形成闭合路径从而实现轮流而坐的效果,可以在相邻两个座位对应的节点间设置双向边,它们各自拥有单位容量。这有助于模拟实际场景下人们围绕餐桌按顺序排列的情形。 - **特殊链接**:依据实际情况可能还需要额外添加一些特殊的边以辅助计算过程中的流量平衡调整。例如,当涉及到多轮次会议或是存在某些特别规定时,可以通过增加适当权重或方向性的边来进行适应性修改[^3]。 最后一步是确认整个系统的合法性——即检查所得到的最大流值是否正好匹配参与人数总数。只有在这种情况下才能说明找到了一种合理的座位分布方案;反之则表明当前设定条件下无法达成目标配置。 ```python from collections import defaultdict def add_edge(graph, u, v, capacity): graph[u].append((v, len(graph[v]), capacity)) graph[v].append((u, len(graph[u]) - 1, 0)) # reverse edge with zero capacity initially def max_flow_bfs(graph, source, sink): n = len(graph) flow = [0] * n parent = [-1] * n while True: visited = [False] * n queue = [(source, float('inf'))] for (node, path_flow) in queue: if not visited[node]: visited[node] = True if node == sink: break for i, (_, rev_idx, cap) in enumerate(graph[node]): next_node = _[0] if cap > 0 and not visited[next_node]: queue.append((next_node, min(path_flow, cap))) parent[next_node] = (node, i) if not visited[sink]: return sum(flow), graph increment = queue[-1][1] v = sink while v != source: u, idx = parent[v] _, rev_idx, _ = graph[u][idx] graph[u][idx] = (graph[u][idx][0], graph[u][idx][1], graph[u][idx][2] - increment) graph[v][rev_idx] = (graph[v][rev_idx][0], graph[v][rev_idx][1], graph[v][rev_idx][2] + increment) v = u flow[sink] += increment ```
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