洛谷p3381 费用流模板题

本文详细解析了网络流与费用流算法的基本概念、应用背景及实现细节,通过一个具体的编程实例,展示了如何在洛谷P3381题目中求解网络最大流和最小费用,适用于对算法竞赛感兴趣的学习者。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

链接:https://www.luogu.org/problem/P3381
题目:
题目描述

如题,给出一个网络图,以及其源点和汇点,每条边已知其最大流量和单位流量费用,求出其网络最大流和在最大流情况下的最小费用。
输入格式

第一行包含四个正整数N、M、S、T,分别表示点的个数、有向边的个数、源点序号、汇点序号。

接下来M行每行包含四个正整数ui、vi、wi、fi,表示第i条有向边从ui出发,到达vi,边权为wi(即该边最大流量为wi),单位流量的费用为fi。
输出格式

一行,包含两个整数,依次为最大流量和在最大流量情况下的最小费用。
输入输出样例
输入 #1

4 5 4 3
4 2 30 2
4 3 20 3
2 3 20 1
2 1 30 9
1 3 40 5

输出 #1

50 280

说明/提示

时空限制:1000ms,128M

(BYX:最后两个点改成了1200ms)

数据规模:

对于30%的数据:N<=10,M<=10

对于70%的数据:N<=1000,M<=1000

对于100%的数据:N<=5000,M<=50000

样例说明:

在这里插入图片描述

如图,最优方案如下:

第一条流为4–>3,流量为20,费用为3*20=60。

第二条流为4–>2–>3,流量为20,费用为(2+1)*20=60。

第三条流为4–>2–>1–>3,流量为10,费用为(2+9+5)*10=160。

故最大流量为50,在此状况下最小费用为60+60+160=280。

故输出50 280。


思路:费用流模板题。

AC代码:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn=5050,maxm=50050;
const int INF=0x3f3f3f3f;

int n,m,s,t,maxflow,mincost;
int N;
int head[maxn],tot;

struct node
{
	int to,next,w,f;
	//w是容量,f是费用。 
}edge[maxm*2];

inline void add_edge(int u,int v,int w,int f)
{
	edge[tot]=(node){v,head[u],w,f};
	head[u]=tot++;
	edge[tot]=(node){u,head[v],0,-f};
	head[v]=tot++;
}

inline void edge_init()
{
	tot=0;N=n;
	memset(head,-1,sizeof(head));
}

int dis[maxn],pre[maxn],minw[maxn];
bool vis[maxn];
bool spfa()
{
	queue<int> que;
	for(int i=0;i<=N;++i)
	{
		dis[i]=INF;pre[i]=-1;vis[i]=0;minw[i]=0;
	}
	que.push(s),dis[s]=0,vis[s]=1,minw[s]=INF;
	while(!que.empty())
	{
		int u=que.front();que.pop();vis[u]=0;
		for(int i=head[u];i!=-1;i=edge[i].next)
		{
			int v=edge[i].to;
			if(edge[i].w==0) continue;
			if(dis[u]+edge[i].f<dis[v])
			{
				dis[v]=dis[u]+edge[i].f,pre[v]=i,minw[v]=min(minw[u],edge[i].w);
				if(!vis[v]) que.push(v),vis[v]=1;
			}
		}
	}
	return dis[t]!=INF;
}

void update()
{
	int u=t;
	maxflow+=minw[t],mincost+=dis[t]*minw[t];
	while(u!=s) edge[pre[u]].w-=minw[t],edge[pre[u]^1].w+=minw[t],u=edge[pre[u]^1].to;
}

void solve()
{
	while(spfa()) update();
}

int main()
{
	scanf("%d%d%d%d",&n,&m,&s,&t);
	edge_init();
	for(int i=1;i<=m;i++)
	{
		int a,b,c,d;
		scanf("%d%d%d%d",&a,&b,&c,&d);
		add_edge(a,b,c,d);
	}
	solve();
	printf("%d %d\n",maxflow,mincost);
	return 0;
}
### 关于洛谷平台上的链式前向星模板洛谷平台上,确实存在一些经典的链式前向星模板供学习者练习。其中较为典型的目之一是 **P3371 【模板】单源最短路径**[^2]。此不仅涉及链式前向星的构建方法,还结合了 SPFA 或 Dijkstra 堆优化算法来求解中的最短路径。 #### 目描述 该目要求处理一张带权有向,并计算从指定起点到其他各点的最短距离。输入数据的第一行包含三个整数 N、M 和 S,分别代表点的数量、边的数量以及起始节点编号。随后 M 行每行给出一条边的信息,包括两个端点及其权重。 为了高效存储稀疏结构并支持快速访问邻接表,在实现过程中通常采用链式前向星作为底层的数据结构[^1]。 以下是基于 C++ 的简单代码框架用于演示如何利用链式前向星配合优先队列完成上述任务: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN = 1e5 + 5; struct Edge { int to, next, w; // 终点,下一条边的位置索引,边权值 } edge[MAXN << 1]; int head[MAXN], tot; long long dist[MAXN]; bool vis[MAXN]; void add_edge(int u, int v, int w){ edge[++tot].to = v; edge[tot].w = w; edge[tot].next = head[u]; head[u] = tot; } priority_queue<pair<long long,int>,vector<pair<long long,int>>,greater<>> pq; void dijkstra(int s){ memset(dist,0x3f,sizeof dist); dist[s]=0;pq.emplace(0,s); while(!pq.empty()){ auto [d,u]=pq.top();pq.pop(); if(vis[u]) continue; vis[u]=true; for(int i=head[u];i;i=edge[i].next){ int v=edge[i].to,w=edge[i].w; if(dist[v]>dist[u]+w){ dist[v]=dist[u]+w; pq.emplace(dist[v],v); } } } } ``` 以上程序片段展示了如何通过链式前向星建立模型,并借助最小堆加速版Dijkstra算法解决问
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