HDU-3549-Flow Problem-最大流问题(dinic()算法)

本文介绍了一种使用Dinic算法解决最大流问题的方法。通过实例详细解析了算法的具体实现过程,包括如何利用广度优先搜索构建层次图以及深度优先搜索查找增广路径。

Flow Problem
Time Limit: 5000/5000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65535/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 19822 Accepted Submission(s): 9331

Problem Description
Network flow is a well-known difficult problem for ACMers. Given a graph, your task is to find out the maximum flow for the weighted directed graph.

Input
The first line of input contains an integer T, denoting the number of test cases.
For each test case, the first line contains two integers N and M, denoting the number of vertexes and edges in the graph. (2 <= N <= 15, 0 <= M <= 1000)
Next M lines, each line contains three integers X, Y and C, there is an edge from X to Y and the capacity of it is C. (1 <= X, Y <= N, 1 <= C <= 1000)

Output
For each test cases, you should output the maximum flow from source 1 to sink N.

Sample Input
2
3 2
1 2 1
2 3 1
3 3
1 2 1
2 3 1
1 3 1

Sample Output
Case 1: 1
Case 2: 2

Author
HyperHexagon

解题思路: 这道题是简单的最大流入门题,与1532那道题一样,不同的是那道题我用的是EK算法,这道题用的dinic()算法,dinic()算法与EK算法的思想是一样的,但dinic()算法加入了层次的思想,用广搜算法来构造层次图,用深搜找最广路,对最大流EK算法不明白可以看这个文章HDU-1532
//AC代码

#include <iostream>
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<queue>
using namespace std;
#define INF 0x3f3f3f
struct node
{
    int c,f;//c用来表示容量,f用来表示流量
}flow[205][205];
int N,M;
int level[205];//用于表示每个节点的层次
queue<int> Q;
bool dinic_bfs()//构造层次图
{
    Q.push(1);
    memset(level,0,sizeof(level));
    level[1]=1;
    while(!Q.empty())
    {
        int u=Q.front();
        Q.pop();
        for(int v=1;v<=N;v++)
        {
            if(!level[v]&&flow[u][v].f<flow[u][v].c)//如果u-v相通且v在这次构造层次图中没有被访问到过
            {
                level[v]=level[u]+1;//后继节点的层次是前驱结点的层次+1
                Q.push(v);
            }
        }
    }
    if(level[N]==0)
        return false;
    return true;
}
int dinic_dfs(int u,int minflow)//根据增广路,找最小残留量,深搜思想
{
    int tmp=minflow;
    if(u==N)
        return minflow;
    for(int v=1;v<=N&&tmp;v++)
    {
        if(level[v]==level[u]+1&&flow[u][v].f<flow[u][v].c)
        {
            int t=dinic_dfs(v,min(tmp,flow[u][v].c-flow[u][v].f));
                flow[u][v].f += t;
                flow[v][u].f -= t;
                tmp -= t;
        }
    }
    return minflow-tmp;
}
int dinic()
{

    int maxflow=0;
    int t=0;
    while(dinic_bfs())
    {
        while(t=dinic_dfs(1,INF))
        {
            maxflow+=t;
        }
    }
    return maxflow;
}
int main()
{
    int T;
    scanf("%d",&T);
    int si,ci,wi;
    for(int icase=1;icase<=T;icase++)
    {
        memset(flow,0,sizeof(flow));
        scanf("%d%d",&N,&M);
        for(int i=1;i<=M;i++)
        {
            scanf("%d%d%d",&si,&ci,&wi);
            flow[si][ci].c+=wi;
        }
        printf("Case %d: %d\n",icase,dinic());

    }
    return 0;
}
内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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