本文探讨了在有限城市与航班条件下，如何通过优化算法在规定时间内实现从A到B城市间最大乘客运输量的问题。文章首先介绍了将航班时间模型化，并通过离散化时刻建立节点，利用最大流算法求解的初步方案。然而，该方法存在冗余边导致的时间效率问题。随后提出了第二套解决方案，即将航班视为节点，仅连接可连续乘坐的航班，大幅减少冗余边，提高了算法效率。
大概意思就是有n个城市（n≤150）, m个航班（m≤5000），给出每个航班的起飞和降落时间，最大载客量，坐完一次航班要等30min才能继续坐，求从城市A到城市B在某一时刻之前能最多运多少乘客。
我们可以把它看成一个简单的时间模型，先离散化时刻，对于每座城市的每一个时刻都建立一个结点，转机的30min直接加到结束时间上，航班就把两座城市对应的时刻连边，容量为载客量，每个城市的时刻向下一时刻连边，容量为INF（表示乘客在此城市等待），跑出最大流即可。
但这个题恶心的地方来了：这个做法会TLE！的确，我们连的很多INF的边都是冗余的，造成了时间上的浪费。
所以就有了第二种做法：我们把航班看成点，如果乘客在坐完航班p还能赶上航班q则连边，容量为INF，航班加上一个结点容量，为载客量，因为能转乘的航班很有限（每个航班至少要飞30min），所以这个做法是完全可行的
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