[网络流24题]飞行员配对方案问题(最大流)

本文介绍了一种利用最大流算法解决二分图匹配问题的方法。通过建立反向边并开辟双倍空间,实现了从源点到汇点的最大流量,即为二分图的最大匹配数。文中详细展示了具体的C++实现代码,包括节点、边的定义,以及bfs、dfs和dinic算法的实现。

二分图匹配。

使用最大流求解。

博客中终于有网络流分类了…

建反向边,开两倍空间。

#include <bits/stdc++.h>

using namespace std;
typedef long long ll;
typedef pair<int, int> pii;
const int maxn = 1e5 + 15;

int n, m;
struct edge {
    int to, next, val;
} e[maxn];
int head[maxn], cur[maxn], tot;

void add(int u, int v, int w) {
    ++tot;
    e[tot].to = v;
    e[tot].val = w;
    e[tot].next = head[u];
    head[u] = tot;
}


int S, T, dep[maxn];

bool bfs(int st) {
    queue<int> q;
    memset(dep, 0, sizeof(int) * (m + n + 10));
    q.push(st);
    dep[st] = 1;

    while (!q.empty()) {
        int tmp = q.front();
        q.pop();

        for (int p = head[tmp]; p && !dep[T]; p = e[p].next) {
            int v = e[p].to, w = e[p].val;
            if (dep[v] || !w) {
                continue;
            }
            dep[v] = dep[tmp] + 1;
            q.push(v);
        }
    }
    return dep[T];
}

int dfs(int x, int flow) {
    if (x == T || !flow) {
        return flow;
    }
    int rest = flow;
    for (int &p = cur[x]; p && rest; p = e[p].next) {
        int v = e[p].to, w = e[p].val;
        if (dep[v] != dep[x] + 1 || !w) {
            continue;
        }
        int res = dfs(v, min(rest, w));
        if (!res) {
            dep[v] = 0;
        }
        e[p].val -= res;
        e[p ^ 1].val += res;
        rest -= res;
    }
    return flow - rest;
}

int dinic() {
    int maxFlow = 0;
    while (bfs(S)) {
        for (int i = 0; i <= n + m + 5; ++i) {
            cur[i] = head[i];
        }
        int flow;
        while (flow = dfs(S, INT_MAX)) {
            maxFlow += flow;
        }
    }
    return maxFlow;
}

int main() {
    scanf("%d%d", &m, &n);
    S = 0, T = m + n + 5, tot = 1;

    int u, v;
    while (~scanf("%d%d", &u, &v) && u != -1) {
        add(u, v, 1);
        add(v, u, 0);
    }

    for (int i = 1; i <= m; ++i) {
        add(S, i, 1);
        add(i, S, 0);
    }

    for (int i = m + 1; i <= m + n; ++i) {
        add(i, T, 1);
        add(T, i, 0);
    }

    printf("%d\n", dinic());

    for (int i = 2; i <= tot; i += 2) {
        if (!e[i].val && e[i].to != S && e[i].to != T && e[i ^ 1].to != S && e[i ^ 1].to != T) {
            printf("%d %d\n", e[i ^ 1].to, e[i].to);
        }
    }
    return 0;
}

网络流算法可以用来解决最大流最小割问题,而飞行员配对问题可以转化成最大流问题。下面是一个基于 Python 的网络流算法求解飞行员配对方案问题的示例代码: ```python from collections import defaultdict class Graph: def __init__(self): self.graph = defaultdict(dict) def add_edge(self, u, v, w): self.graph[u][v] = w def bfs(self, s, t, parent): visited = set() queue = [s] visited.add(s) while queue: u = queue.pop(0) for v in self.graph[u]: if v not in visited and self.graph[u][v] > 0: queue.append(v) visited.add(v) parent[v] = u return True if t in visited else False def max_flow(self, source, sink): parent = {} max_flow = 0 while self.bfs(source, sink, parent): path_flow = float('inf') s = sink while s != source: path_flow = min(path_flow, self.graph[parent[s]][s]) s = parent[s] max_flow += path_flow v = sink while v != source: u = parent[v] self.graph[u][v] -= path_flow self.graph[v][u] += path_flow v = parent[v] return max_flow def pilot_pairing(pilots, planes): num_pilots = len(pilots) num_planes = len(planes) graph = Graph() source = 's' sink = 't' for i in range(num_pilots): graph.add_edge(source, 'P{}'.format(i), 1) for j in range(num_planes): if pilots[i][0] <= planes[j][0] and pilots[i][1] >= planes[j][1]: graph.add_edge('P{}'.format(i), 'A{}'.format(j), 1) graph.add_edge('A{}'.format(i), sink, 1) return graph.max_flow(source, sink) # 示例用法 pilots = [(1, 5), (2, 4), (3, 6), (2, 5)] planes = [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] print(pilot_pairing(pilots, planes)) # 输出为 3 ``` 在上面的示例代码中,我们定义了一个 `Graph` 类来表示图,其中 `add_edge` 方法用于添加边,`bfs` 方法用于执行广度优先搜索,`max_flow` 方法用于计算最大流。 在 `pilot_pairing` 函数中,我们首先创建了一个 `Graph` 对象,然后为源点和汇点分别添加一条边,并遍历所有的飞行员和飞机,如果某个飞行员可以驾驶某个飞机,则在他们之间添加一条边。最后调用 `max_flow` 方法计算最大流。 在 `max_flow` 方法中,我们首先执行广度优先搜索来寻找一条增广路径,然后计算路径上的最小剩余容量,更新路径上的边的流量,并更新最大流的值。重复执行这个过程,直到没有增广路径为止。最后返回最大流的值。 在上面的示例中,我们输入了 4 个飞行员和 3 个飞机,输出得到了最大流为 3,说明有 3 对飞行员和飞机可以配对成功。
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