网络流专题 圆桌问题 (最大流)

本文探讨了在国际会议中,如何安排来自不同单位的代表在餐桌上的就座,以确保同一单位的代表不会坐在同一张桌子上,促进充分交流。通过使用最大流算法,我们设计了一个解决方案,并提供了具体的实现代码。

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题目描述

假设有来自m 个不同单位的代表参加一次国际会议。每个单位的代表数分别为ri (i =1,2,……,m)。

会议餐厅共有n 张餐桌,每张餐桌可容纳ci (i =1,2,……,n)个代表就餐。

为了使代表们充分交流,希望从同一个单位来的代表不在同一个餐桌就餐。试设计一个算法,给出满足要求的代表就餐方案。

对于给定的代表数和餐桌数以及餐桌容量,编程计算满足要求的代表就餐方案。

输入输出格式

输入格式:

 

第1 行有2 个正整数m 和n,m 表示单位数,n 表示餐桌数,1<=m<=150, 1<=n<=270。

第2 行有m 个正整数,分别表示每个单位的代表数。

第3 行有n 个正整数,分别表示每个餐桌的容量。

 

输出格式:

 

如果问题有解,第1 行输出1,否则输出0。接下来的m 行给出每个单位代表的就餐桌号。如果有多个满足要求的方案,只要输出1 个方案。

 

输入输出样例

输入样例#1: 复制

4 5
4 5 3 5
3 5 2 6 4

输出样例#1: 复制

1
1 2 4 5
1 2 3 4 5
2 4 5
1 2 3 4 5

解题思路:题目信息已经很明确了,代表向原点连边,容量为人数,因为同一地区的代表不能坐在同一个桌子,所以每个点向桌子连边容量为1,然后每个桌子向原点连边,容量为桌子的容量。

如果最大流为总共的人数的话,该方案就是可行的,否则的话就是不可行的。

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<vector>
#include<queue>
#include<set>
#include<cmath>
#include<map>
#include<algorithm>
#include<cstring>
using namespace std;
#define rep(i,j,k) for(int i=j;i<=k;i++)
#define sca(x) scanf("%d",&x)
#define pb(x) push_back(x)
#define per(i,j,k) for(int i=j;i>=k;i--)
#define inf 0x3f3f3f3f
#define LL long long
#define N 5005
#define MAXN 100000
#define inf 0x3f3f3f3f

struct edg
{
    int to,v,w,nt;
}g[MAXN];
int tot,S,T;
int head[N],a[N],b[N];
void addedg(int u,int v,int w)
{
    g[tot].to=v;
    g[tot].w=w;
    g[tot].nt=head[u];
    head[u]=tot++;

    g[tot].to=u;
    g[tot].w=0;
    g[tot].nt=head[v];
    head[v]=tot++;

}

int dep[N+10],cur[N];
bool bfs(int s,int t)
{
    memset(dep,-1,sizeof(dep));
    queue<int>q;
    q.push(s);
    dep[s]=0;
    while(!q.empty())
    {
        int u=q.front();
        q.pop();
        for(int i=head[u];i!=-1;i=g[i].nt)
        {
            int to=g[i].to;
            if(dep[to]<0&&g[i].w>0)
            {
                dep[to]=dep[u]+1;
                q.push(to);
            }
        }
    }
    return dep[t]!=-1;
}

int dfs(int s,int flow)
{
    int tmp=0;
    if(s==T)return flow;
    for(int& i=cur[s];i!=-1;i=g[i].nt)
    {
        int to=g[i].to;
        if(dep[to]==dep[s]+1&&g[i].w>0&&
        (tmp=dfs(to,min(flow,g[i].w))))
        {
            g[i].w-=tmp;
            g[i^1].w+=tmp;
            return tmp;
        }
    }
    return 0;
}

int dinic(int s,int t)
{
    int d,ans=0;
    while(bfs(s,t))
    {
        rep(i,0,t)cur[i]=head[i];
        while(d=dfs(s,inf))ans+=d;
    }
    return ans;
}

void P(int n)
{
    vector<int>v[200];
    rep(i,1,n)
    {
        for(int j=head[i];j!=-1;j=g[j].nt)
        {
            int to=g[j].to;
            if(g[j].w==0)
            {
                v[i].pb(to-n);
            }
        }
    }
    rep(i,1,n)
    {
        int len=v[i].size();
        rep(j,0,len-1)
        {
            printf("%d ",v[i][j]);
        }
        puts("");
    }
}
int main()
{
    int n,m;
    sca(m),sca(n);
    memset(head,-1,sizeof(head));
    int sum=0;
    rep(i,1,m)sca(a[i]),sum+=a[i];
    rep(i,1,n)sca(b[i]);
    S=0,T=n+m+1;
    rep(i,1,m)addedg(S,i,a[i]);
    rep(i,1,n)addedg(i+m,T,b[i]);
    rep(i,1,m)
    {
        rep(j,1,n)
        {
            addedg(i,j+m,1);
        }
    }
    int ans=dinic(S,T);
    if(ans==sum)
    {
        printf("1\n");
        P(m);
    }
    else printf("0\n");
}

 

### 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),可以按照如下方式建立连接关系[^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。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('inf'))] 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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