【模板】 最大流模板(ISAP)

本文介绍了一种高效的最大流算法——ISAP,并通过具体实现展示了如何利用此算法求解给定网络图的最大流问题。适用于网络流问题中寻找最大流的应用场景。

【模板】 最大流模板(ISAP)

题目描述
如题,给出一个网络图,以及其源点和汇点,求出其网络最大流。

输入输出格式
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行每行包含三个正整数ui、vi、wi,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)

输出格式:
一行,包含一个正整数,即为该网络的最大流。

输入输出样例
输入样例#1:
4 5 4 3
4 2 30
4 3 20
2 3 20
2 1 30
1 3 40
输出样例#1:
50
说明
时空限制:1000ms,128M

数据规模:

对于30%的数据:N<=10,M<=25

对于70%的数据:N<=200,M<=1000

对于100%的数据:N<=10000,M<=100000

还是最大流,换了个更有效率的算法~
code:

//By Menteur_Hxy
#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;

int rd() {
    int x=0,fla=1; char c=' ';
    while(c>'9'|| c<'0') {if(c=='-') fla=-fla; c=getchar();}
    while(c<='9'&&c>='0') x=x*10+c-'0',c=getchar();
    return x*fla;
}

const int MAX=10010;
const int INF=0x3f3f3f3f;
int n,m,s,t,ans,cnt=-1,maxflow;
int gap[MAX],head[MAX],cur[MAX],d[MAX],S[MAX];

struct edges {
    int next,to,cap,flow;
}edge[200010];

void add(int a,int b,int c) {
    edge[++cnt]=(edges) {head[a],b,c,0};
    head[a]=cnt;
}

void bfs() {
    memset(d,-1,sizeof d);
    memset(gap,0,sizeof gap);
    gap[0]=1;d[t]=0;
    queue <int> q;
    q.push(t);
    while(!q.empty()) {
        int u=q.front(); q.pop();
        for(int i=head[u];i!=-1;i=edge[i].next) {
            int v=edge[i].to;
            if(d[v]==-1) {
                d[v]=d[u]+1;
                gap[d[v]]++;
                q.push(v);
            }
        }
    }
}

void ISAP() {
    bfs();
    memcpy(cur,head,sizeof head);
    int u=s,top=0;
    while(d[s]<n) {
        if(u==t) {
            int Min=INF,inser;
            for(int i=0;i<top;i++) {
                if(Min>edge[S[i]].cap-edge[S[i]].flow) {
                    Min=edge[S[i]].cap-edge[S[i]].flow;
                    inser=i;
                }
            }
            for(int i=0;i<top;i++) {
                edge[S[i]].flow+=Min;
                edge[S[i]^1].flow-=Min;
            }
            ans+=Min;
            top=inser;
            u=edge[S[top]^1].to;
            continue;
        }
        bool ok=false;
        int v;
        for(int i=cur[u];i!=-1;i=edge[i].next) {
            v=edge[i].to;
            if(edge[i].cap-edge[i].flow && d[v]+1==d[u]) {
                ok=true;
                cur[u]=i;
                break;
            }
        }
        if(ok) {
            S[top++]=cur[u];
            u=v;
            continue;
        }
        int Min=n;
        for(int i=head[u];i!=-1;i=edge[i].next) {
            if(edge[i].cap-edge[i].flow && d[edge[i].to]<Min) {
                Min=d[edge[i].to];
                cur[u]=i;
            }
        }
        gap[d[u]]--;
        if(!gap[d[u]]) return ;
        d[u]=Min+1;
        gap[d[u]]++;
        if(u!=s) u=edge[S[--top]^1].to;
    }
    return ;
}

int main() {
    n=rd(),m=rd(),s=rd(),t=rd();
    memset(head,-1,sizeof head);
    for(int i=1;i<=m;i++) {
        int a=rd(),b=rd(),c=rd();
        add(a,b,c);
        add(b,a,0);
    }
    ISAP();
    printf("%d",ans);
    return 0;
}
posted @ 2018-04-12 23:31 Menteur_Hxy 阅读( ...) 评论( ...) 编辑 收藏
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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