最小切割流算法的实现(Python)

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本文介绍了如何使用Python实现最小切割流算法,该算法应用于网络流问题,寻找网络中的最小割集。通过构建邻接矩阵表示图,实现深度优先搜索(DFS)查找增广路径,并不断更新边的容量,直至无增广路径。最后通过实例展示了创建Graph对象,添加边并计算最小切割流的过程。

最小切割流算法的实现(Python)

最小切割流算法是一种用于网络流问题的常见算法,用于查找网络中最小的割集,即将网络分为两个不相交的子集,其中一个子集包含源节点,另一个子集包含汇节点,并且割集的容量最小。这篇文章将介绍如何使用Python实现最小切割流算法。

算法实现的思路如下:

  1. 首先,我们需要构建一个表示网络的图数据结构。可以使用邻接矩阵或邻接表表示图。在这里,我们将使用邻接矩阵表示图。邻接矩阵是一个二维数组,其中的元素表示两个节点之间的边的容量。
class Graph:
    def __init__(self, vertices):
        self.V = vertic
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