dinic(邻接阵)模板

最新推荐文章于 2019-08-04 18:07:07 发布

原创最新推荐文章于 2019-08-04 18:07:07 发布 · 574 阅读

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本文详细介绍了使用深度学习和图论算法相结合的方法，通过BFS（广度优先搜索）和DFS（深度优先搜索）解决网络流问题，实现优化路径选择和资源分配，特别适用于Hust的danceparty场景中的网络调度与资源管理。

//做Hust的dance party时候学的一个板，以后记得常用哈，错的才可以改进。 const int VMAX = 400; int r[VMAX+10][VMAX+10]; //余留网 int Q[VMAX+10],level[VMAX+10]; //用于bfs的队列和各点层次 //广搜求层次图 bool bfs() { memset(level,-1,sizeof(level)); int head=0,tail=0; Q[tail++]=s; level[s]=0; while (head<tail) { int v=Q[head++]; for (int i=0;i<=t;i++) //枚举范围要具体定 if (r[v][i] && level[i]==-1) { level[i]=level[v]+1; Q[tail++]=i; } } return (level[t]!=-1); } //深搜扩充流 int dfs(int v,int c) { if (v==t) return c; //遇汇点结束 int sum=c; for (int i=0;i<=t && c;i++) if (r[v][i] && level[v]+1==level[i]) { int a=dfs(i,min(c,r[v][i])); //递归确定本次要扩充的流大小 r[v][i]-=a; //增流 r[i][v]+=a; c-=a; } return sum-c; //返回从v点扩充的流大小 } //dinic算法主体，不断求层次图并增流，直至汇点不可达 int dinic() { int ans=0; while (bfs()) { ans+=dfs(s,inf); } return ans; }