#6004. 「网络流 24 题」圆桌聚餐(重点整理两种网络流输出方式)

本文探讨了圆桌问题的解决方法,通过构建图模型来寻找最优方案,并详细介绍了路径输出的具体实现。此外,还对比了路径覆盖输出的不同之处。

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P3254 圆桌问题

题意:就是让不同的单位的员工做不同的桌子,并输出方案。

建图很好想,就不多**了。

关键是路径输出:
 

            for(int i = 1; i <= m; i++)
            {
                int len = G[i].size(), flag = 0;
                for(int j = 0; j < len; j++)
                {
                    int y = G[i][j].to;
                    if(y != s && !G[i][j].cap)
                    {
                        if(flag) printf(" ");
                        flag = 1;
                        printf("%d", y - m);
                    }
                }
                printf("\n");
            }

还有之前遇到的路径覆盖的输出:

        for(int i = 1; i <= cur - 1; i++)
            if(!b[i]) flag = 0, print(i), printf("\n");


void print(int x)
{
    b[x] = true;
    if(flag) printf(" ");
    flag = 1;
    printf("%d", x);
    int len = G[x].size();
    for(int j = 0; j < len; j++)
        if(G[x][j].cap == 0 && G[x][j].to != 0)
        {
            print(G[x][j].to - 2000); return;
        }
}

区别在于路径覆盖时,用过的点就不能再用了,递归输出。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn = 51000;
const int INF = 0x3f3f3f3f;

int m, n, flag;
struct Node
{
    int to, cap, rev;
};

vector<Node> G[maxn * 50];
int level[maxn], iter[maxn], a[maxn];
bool b[maxn];

void addedge(int from, int to, int cap)
{
    G[from].push_back((Node){to, cap, G[to].size()});
    G[to].push_back((Node){from, 0, G[from].size() - 1});
}

void bfs(int s)
{
    memset(level, 0, sizeof(level));
    queue<int> que;
    level[s] = 1;
    que.push(s);
    while(!que.empty())
    {
        int v = que.front(); que.pop();
        for(int i = 0; i < G[v].size(); i++){
            Node &e = G[v][i];
            if(e.cap > 0 && level[e.to] <= 0){
                level[e.to] = level[v] + 1;
                que.push(e.to);
            }
        }
    }
}

int dfs(int v, int t, int f)
{
    if(v == t) return f;
    for(int &i = iter[v]; i < G[v].size(); i++)
    {
        Node &e = G[v][i];
        if(e.cap > 0 && level[v] < level[e.to])
        {
            int d = dfs(e.to, t, min(f, e.cap));
            if(d > 0)
            {
                e.cap -= d;
                G[e.to][e.rev].cap += d;
                return d;
            }
        }
    }
    return 0;
}

int max_flow(int s, int t)
{
    int flow = 0;
    while(1){
        bfs(s);
        if(level[t] <= 0) return flow;
        memset(iter, 0, sizeof(iter));
        int f;
        while((f = dfs(s, t , INF)) > 0) flow += f;
    }
}

int main()
{
    scanf("%d%d", &m, &n);
    {
        int s = 0, t = m + n + 1, sum = 0;
        memset(b, 0, sizeof(b));
        for(int i = 1; i <= m; i++)
        {
            scanf("%d", &a[i]);
            sum += a[i];
            addedge(s, i, a[i]);
        }
        for(int i = 1; i <= n; i++)
        {
            int b;
            scanf("%d", &b);
            addedge(i + m, t, b);
            for(int j = 1; j <= m; j++) addedge(j, i + m, 1);
        }
        int x = max_flow(s, t);
        if(x != sum) printf("0\n");
        else
        {
            printf("1\n");
            for(int i = 1; i <= m; i++)
            {
                int len = G[i].size(), flag = 0;
                for(int j = 0; j < len; j++)
                {
                    int y = G[i][j].to;
                    if(y != s && !G[i][j].cap)
                    {
                        if(flag) printf(" ");
                        flag = 1;
                        printf("%d", y - m);
                    }
                }
                printf("\n");
            }
        }
    }
    return 0;
}

 

### 构造用于解决圆桌问题的流网络 在处理圆桌问题时,通过构建特定结构的流网络并应用最大流算法来寻找解决方案是一种有效的方法。具体来说: 对于给定的人数以及座位安排条件,在构造流网络时需要引入虚拟源点 \(s\) 和汇点 \(t\) 来表示人员分配情况下的起点和终点。每个人作为节点加入到该图中,并且每张桌子同样被视作一个独立节点。 为了确保每个人都能够恰好坐在一张桌子上而不违反任何约束条件(比如性别交替),可以按照如下方建立连接关系[^1]: - **个人至桌子之间的边**:如果某位成员可以选择坐于某个位置,则在这两者间创建一条由前者指向后者的边,其容量设为1,意味着此位置仅能容纳一人就座。 - **桌子内部循环链路**:为了让同一桌上不同席次之间形成闭合路径从而实现轮流而坐的效果,可以在相邻两个座位对应的节点间设置双向边,它们各自拥有单位容量。这有助于模拟实际场景下人们围绕餐桌按顺序排列的情形。 - **特殊链接**:依据实际情况可能还需要额外添加一些特殊的边以辅助计算过程中的流量平衡调整。例如,当涉及到多轮次会议或是存在某些特别规定时,可以通过增加适当权重或方向性的边来进行适应性修改[^3]。 最后一步是确认整个系统的合法性——即检查所得到的最大流值是否正好匹配参与人数总数。只有在这种情况下才能说明找到了一种合理的座位分布方案;反之则表明当前设定条件下无法达成目标配置。 ```python from collections import defaultdict def add_edge(graph, u, v, capacity): graph[u].append((v, len(graph[v]), capacity)) graph[v].append((u, len(graph[u]) - 1, 0)) # reverse edge with zero capacity initially def max_flow_bfs(graph, source, sink): n = len(graph) flow = [0] * n parent = [-1] * n while True: visited = [False] * n queue = [(source, float(&#39;inf&#39;))] for (node, path_flow) in queue: if not visited[node]: visited[node] = True if node == sink: break for i, (_, rev_idx, cap) in enumerate(graph[node]): next_node = _[0] if cap > 0 and not visited[next_node]: queue.append((next_node, min(path_flow, cap))) parent[next_node] = (node, i) if not visited[sink]: return sum(flow), graph increment = queue[-1][1] v = sink while v != source: u, idx = parent[v] _, rev_idx, _ = graph[u][idx] graph[u][idx] = (graph[u][idx][0], graph[u][idx][1], graph[u][idx][2] - increment) graph[v][rev_idx] = (graph[v][rev_idx][0], graph[v][rev_idx][1], graph[v][rev_idx][2] + increment) v = u flow[sink] += increment ```
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