【最大流 模板】洛谷_3376 网络最大流

本文介绍了一种求解网络最大流的经典算法——Dinic算法。该算法通过在残量网络中建立分层图,并利用深度优先搜索(DFS)来寻找增广路径,从而不断更新流量直至无法找到新的增广路径为止。

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题意

这是一个模板,求网络最大流。

思路

dinicdinicdinic算法。在残量网络中建分层图,dfsdfsdfs寻找增广路。

代码

#include<queue>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>

const int inf = 1 << 29, N = 10001, M = 100001;
int n, m, s, t, tot = 1;
int edge[M * 2], head[N], next[M * 2], ver[M * 2], dep[N];
std::queue<int> q;

void add(int x, int y, int z) {
	ver[++tot] = y;
	edge[tot] = z;
	next[tot] = head[x];
	head[x] = tot;
	ver[++tot] = x;
	edge[tot] = 0;
	next[tot] = head[y];
	head[y] = tot;
}

bool bfs(int st, int en) {
	memset(dep, 0, sizeof(dep));
	while (q.size()) q.pop();
	q.push(st);
	dep[st] = 1;
	while (q.size()) {
		int x = q.front();
		q.pop();
		for (int i = head[x]; i; i = next[i]) {
			if (edge[i] && !dep[ver[i]]) {
				q.push(ver[i]);
				dep[ver[i]] = dep[x] + 1;
				if (ver[i] == en) return 1;
			}
		}
	}
	return 0;
}

int dfs(int x, int en, int flow) {
	if (x == en) return flow;
	int rest = flow, k;
	for (int i = head[x]; i && rest; i = next[i])
		if (edge[i] && dep[ver[i]] == dep[x] + 1) {	
			k = dfs(ver[i], en, std::min(rest, edge[i]));
			if (!k) dep[ver[i]] = 0;
			edge[i] -= k;
			edge[i ^ 1] += k;
			rest -= k;
		}
	return flow - rest;
}

int dinic(int st, int en) {
	int res = 0, flow = 0;
	while (bfs(st, en)) 
		while (flow = dfs(st, en, inf)) res += flow;
	return res;
}

int main() {
	scanf("%d %d %d %d", &n, &m, &s, &t);
	int x, y, z;
	for (int i = 1; i <= m; i++) {
		scanf("%d %d %d", &x, &y, &z);
		add(x, y, z);
	}
	printf("%d", dinic(s, t));
}
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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