这种建模的方式挺经典的。。
对于最小费用化为两个集合的 问题, 可以转化为最小割。
然后如果属于S,那么就割掉到S的边。。
还有就是在这里的
模块组合 的概念。。。
要想切断联系,就要付出费用,,所以 组合中的两个顶点连边
#include<iostream>
#include<string>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<cstdio>
#include<vector>
#include<queue>
using namespace std;
#define mem(a,b) memset(a,b,sizeof(a));
#define sf scanf
#define pf printf
#define LL long long
#define bug1 cout<<"bug1"<<endl;
#define bug2 cout<<"bug2"<<endl;
#define bug3 cout<<"bug3"<<endl;
const int maxn=20005;
const int INF=1e9;
struct Edge {
int from, to, cap, flow;
};
bool operator < (const Edge& a, const Edge& b) {
return a.from < b.from || (a.from == b.from && a.to < b.to);
}
struct Dinic {
int n, m, s, t;
vector<Edge> edges;
vector<int> G[maxn];
bool vis[maxn];
int d[maxn];
int cur[maxn];
void init(int n) {
for(int i = 0; i < n; i++) G[i].clear();
edges.clear();
}
void ClearFlow() {
for(int i = 0; i < edges.size(); i++) edges[i].flow = 0;
}
void addedge(int from, int to, int cap) {
edges.push_back((Edge){from, to, cap, 0});
edges.push_back((Edge){to, from, 0, 0});
m = edges.size();
G[from].push_back(m-2);
G[to].push_back(m-1);
}
bool BFS() {
memset(vis, 0, sizeof(vis));
queue<int> Q;
Q.push(s);
vis[s] = 1;
d[s] = 0;
while(!Q.empty()) {
int x = Q.front(); Q.pop();
for(int i = 0; i < G[x].size(); i++) {
Edge& e = edges[G[x][i]];
if(!vis[e.to] && e.cap > e.flow) {
vis[e.to] = 1;
d[e.to] = d[x] + 1;
Q.push(e.to);
}
}
}
return vis[t];
}
int DFS(int x, int a) {
if(x == t || a == 0) return a;
int flow = 0, f;
for(int& i = cur[x]; i < G[x].size(); i++) {
Edge& e = edges[G[x][i]];
if(d[x] + 1 == d[e.to] && (f = DFS(e.to, min(a, e.cap-e.flow))) > 0) {
e.flow += f;
edges[G[x][i]^1].flow -= f;
flow += f;
a -= f;
if(a == 0) break;
}
}
return flow;
}
int maxflow(int s, int t) {
this->s = s; this->t = t;
int flow = 0;
while(BFS()) {
memset(cur, 0, sizeof(cur));
flow += DFS(s, INF);
}
return flow;
}
vector<int> Mincut() {
vector<int> ans;
for(int i = 0; i < edges.size(); i++) {
Edge& e = edges[i];
if(vis[e.from] && !vis[e.to] && e.cap > 0) ans.push_back(i);
}
return ans;
}
void Reduce() {
for(int i = 0; i < edges.size(); i++) edges[i].cap -= edges[i].flow;
}
};
Dinic g;
int n,m;
int A[maxn*10],B[maxn*10];
int main(){
while(~sf("%d%d",&n,&m)){
g.init(n+2);
int s=0;int t=n+1;
for(int i=1;i<=n;++i){
sf("%d%d",&A[i],&B[i]);
g.addedge(s,i,A[i]);
g.addedge(i,t,B[i]);
}
for(int i=1;i<=m;++i){
int a,b,c;sf("%d%d%d",&a,&b,&c);
g.addedge(a,b,c);
g.addedge(b,a,c);
}
int ans=g.maxflow(s,t);
pf("%d\n",ans);
}
}
本文介绍了一种将最小费用问题转化为最小割问题的经典建模方法,并通过Dinic算法实现求解。文中详细展示了如何利用图论中的概念来解决实际问题,包括节点间的连接费用以及如何确定最优解。
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