poj1273 最大流模板 Edmond_karp算法

本文介绍了一种求解最大流问题的经典算法——Edmond-Karp算法,并通过C++代码详细展示了该算法的具体实现过程。文章包括了算法的核心思想、关键步骤及完整的代码示例。

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

Edmond_karp算法:


#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<queue>
using namespace std;
const int maxn = 200 + 5;
const int inf = 0x7f7f7f7f;
int pre[maxn], c[maxn][maxn], flow[maxn];
int ans;
int bfs(int s, int t)
{
    queue<int> q;
    memset(pre, -1, sizeof(pre));
    memset(flow, 0, sizeof(flow));
    q.push(s);
    flow[s] = inf;
    while(!q.empty())
    {
        int u = q.front();
        q.pop();
        if (u == t) break;
        for (int i = 1; i <= t; i++)
        {
            if (!flow[i] && c[u][i] > 0)
            {
                pre[i] = u;
                q.push(i);
                flow[i] = min(flow[u], c[u][i]);//s-v路径上的最小残量
            }
        }
    }
    if (pre[t] == -1) return -1;
    return 1;

}
int Edmond_karp(int s, int t)
{
    int max_flow = 0;
    while (bfs(s, t) != -1)//寻找增广路径
    {
        max_flow += flow[t];
        int k = t;
        while  (pre[k] != -1)
        {
            c[pre[k]][k] -= flow[t];//更新正向流量
            c[k][pre[k]] += flow[t];//更新反向流量
            k = pre[k];
        }
    }
    return max_flow;
}
int main()
{
    //freopen("input.txt", "r", stdin);
    int n, m;
    while (cin >> n >> m)
    {
        memset(c, 0, sizeof(c));//初始化
        for (int i = 0; i < n; i++)
        {
            int u, v, x;
            scanf("%d%d%d", &u, &v, &x);
            c[u][v] += x;
        }
        printf("%d\n", Edmond_karp(1, m));
    }
    return 0;
}




内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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