hihocoder 1369: 网络流一·Ford-Fulkerson算法

本文介绍了解决最大流问题的基本概念及Ford-Fulkerson算法,并通过一个具体的实例进行讲解。讨论了如何在一个有向图中找到从源点到汇点的最大可行流量。

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描述

小Hi和小Ho住在P市,P市是一个很大很大的城市,所以也面临着一个大城市都会遇到的问题:交通拥挤。

小Ho:每到周末回家感觉堵车都是一种煎熬啊。

小Hi:平时交通也还好,只是一到上下班的高峰期就会比较拥挤。

小Ho:要是能够限制一下车的数量就好了,不知道有没有办法可以知道交通系统的最大承受车流量,这样就可以限制到一个可以一直很顺畅的数量了。

小Hi:理论上是有算法的啦。早在1955年,T.E.哈里斯就提出在一个给定的网络上寻求两点间最大运输量的问题。并且由此产生了一个新的图论模型:网络流

小Ho:那具体是啥?

小Hi:用数学的语言描述就是给定一个有向图G=(V,E),其中每一条边(u,v)均有一个非负数的容量值,记为c(u,v)≥0。同时在图中有两个特殊的顶点,源点S和汇点T。

举个例子:

其中节点1为源点S,节点6为汇点T。

我们要求从源点S到汇点T的最大可行流量,这个问题也被称为最大流问题

在这个例子中最大流量为5,分别为:1→2→4→6,流量为1;1→3→4→6,流量为2;1→3→5→6,流量为2。

小Ho:看上去好像挺有意思的,你让我先想想。

提示:Ford-Fulkerson算法

 
输入

第1行:2个正整数N,M。2≤N≤500,1≤M≤20,000。

第2..M+1行:每行3个整数u,v,c(u,v),表示一条边(u,v)及其容量c(u,v)。1≤u,v≤N,0≤c(u,v)≤100。

给定的图中默认源点为1,汇点为N。可能有重复的边。

输出

第1行:1个整数,表示给定图G的最大流。

样例输入
6 7
1 2 3
1 3 5
2 4 1
3 4 2
3 5 3
4 6 4
5 6 2

最大流算法:

import java.util.Arrays;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
import java.util.Scanner;

public class Main {
	public static void main(String[] args) {
		Scanner scan=new Scanner(System.in);
		int num=scan.nextInt();
		int[][] map=new int[num][num];
		int count=scan.nextInt();
		for(int i=0;i<count;i++){
			int x=scan.nextInt()-1;
			int y=scan.nextInt()-1;
			int val=scan.nextInt();
			map[x][y]+=val; 
//			map[y][x]+=val;
		}
		Main main=new Main();
		System.out.println(main.maxFlow(map, 0, num-1));
	}
	public int maxFlow(int[][] graph,int s,int t){
		int[][] rGraph=new int[graph.length][graph[0].length];
		for(int i=0;i<rGraph.length;i++){
			for(int j=0;j<graph[0].length;j++){
				rGraph[i][j]=graph[i][j];
			}
		}
		int re=0;
		int[] path=new int[graph.length];
		Arrays.fill(path,-1);
		while(hasPath(rGraph,s,t,path)){
			int minFlow=Integer.MAX_VALUE;
			for(int i=t;i!=s;i=path[i]){
				minFlow=Math.min(minFlow, rGraph[path[i]][i]);
			}
			for(int i=t;i!=s;i=path[i]){
				rGraph[path[i]][i]-=minFlow;
//				rGraph[i][path[i]]+=minFlow;
			}
			re+=minFlow;
			Arrays.fill(path,-1);
		}
		return re;
	}
	public boolean hasPath(int[][] graph,int s,int t,int[] path){
		boolean[] visited=new boolean[graph.length];
		Queue<Integer> queue=new LinkedList<Integer>();
		queue.add(s);
		visited[s]=true;
		while(!queue.isEmpty()){
			int top=queue.poll();
			for(int i=0;i<graph[0].length;i++){
				if(visited[i]) continue;
				if(graph[top][i]>0){
					queue.add(i);
					visited[i]=true;
					path[i]=top;//把路径存储到path中
				}
			}
		}
		return visited[t];
	}
}


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