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费用流建立在网络最大流的基础上,一张图中最大流有且仅有一个,但是最大流条数往往不止一条,这时候对于我们来说,可能要找出这些最大流中最小(或者最大)的那一条路径(贪心策略嘛),这就是最小(最大)费用最大流 ——以上就是定义嘛
我们求费用流的算法也是非常多的,目前最流行的就是Edmond-Karp经过修改过后的费用流算法了,这个我就不多说了,网上的教程也非常多
我们来分析一下EK的优缺点:EK算法的实质在于把原本的bfs换成了SPFA求得最短路从而计算最小费用,是一种沿最短路増广的算法,这样比较高效又简单地求得了答案 一个小缺点就是EK是单路増广的,这样速度也会相应地比较慢一点(不过对于费用流当今的数据范围也不会开得太大,EK问题不大)
然后zkw大神针对这个问题作出了一些改进,比如在dfs的时候可以实现多路增广,KM算法节省SPFA时间等等
zkw的原码详见上面的那个链接
然而KM算法并不会怎么办呢?其实SPFA还是可以做的,我们使用SPFA来维护每个点的距离标号,然后用zkw在dfs的思想进行多路増广,这样时间效率还是可以快很多(而且这样似乎可以跑负权图,然而zkw原版的不可以)
#include <cstdio> #include <algorithm> #include <cmath> #include <cstring> #include <iostream> #include <ctime> #include <map> #include <queue> #include <cstdlib> #include <string> #include <climits> #include <set> #include <vector> using namespace std; bool vis[200001];int dist[200001]; //解释一下各数组的含义:vis两个用处:spfa里的访问标记,増广时候的访问标记,dist是每个点的距离标号 int n,m,s,t,ans=0; //s是起点,t是终点,ans是费用答案 int nedge=-1,p[200001],c[200001],cc[200001],nex[200001],head[200001]; //这里是边表,解释一下各数组的含义:p[i]表示以某一点出发的编号为i的边对应点,c表示编号为i的边的流量,cc表示编号为i的边的费用,nex和head不说了吧。。。 inline void addedge(int x,int y,int z,int zz){ p[++nedge]=y;c[nedge]=z;cc[nedge]=zz;nex[nedge]=head[x];head[x]=nedge; } //建边(数组模拟边表倒挂) inline bool spfa(int s,int t){ memset(vis,0,sizeof vis); for(int i=0;i<=n;i++)dist[i]=1e9;dist[t]=0;vis[t]=1; //首先SPFA我们维护距离标号的时候要倒着跑,这样可以维护出到终点的最短路径 deque<int>q;q.push_back(t); //使用了SPFA的SLF优化(SLF可以自行百度或Google) while(!q.empty()){ int now=q.front();q.pop_front(); for(int k=head[now];k>-1;k=nex[k])if(c[k^1]&&dist[p[k]]>dist[now]-cc[k]){ //首先c[k^1]是为什么呢,因为我们要保证正流,但是SPFA是倒着跑的,所以说我们要求c[k]的对应反向边是正的,这样保证走的方向是正确的 dist[p[k]]=dist[now]-cc[k]; //因为已经是倒着的了,我们也可以很清楚明白地知道建边的时候反向边的边权是负的,所以减一下就对了(负负得正) if(!vis[p[k]]){ vis[p[k]]=1; if(!q.empty()&&dist[p[k]]<dist[q.front()])q.push_front(p[k]);else q.push_back(p[k]); //SLF优化 } } vis[now]=0; } return dist[s]<1e9; //判断起点终点是否连通 } inline int dfs(int x,int low){ //这里就是进行増广了 if(x==t){vis[t]=1;return low;} int used=0,a;vis[x]=1; //这边是不是和dinic很像啊 for(int k=head[x];k>-1;k=nex[k])if(!vis[p[k]]&&c[k]&&dist[x]-cc[k]==dist[p[k]]){ //这个条件就表示这条边可以进行増广 a=dfs(p[k],min(c[k],low-used)); if(a)ans+=a*cc[k],c[k]-=a,c[k^1]+=a,used+=a; //累加答案,加流等操作都在这了 if(used==low)break; } return used; } inline int costflow(){ int flow=0; while(spfa(s,t)){ //判断起点终点是否连通,不连通说明满流,做完了退出 vis[t]=1; while(vis[t]){ memset(vis,0,sizeof vis); flow+=dfs(s,1e9); //一直増广直到走不到为止(这样也可以省时间哦) } } return flow;//这里返回的是最大流,费用的答案在ans里 } int main() { memset(nex,-1,sizeof nex);memset(head,-1,sizeof head); scanf("%d%d%d%d",&n,&m,&s,&t); for(int i=1;i<=m;i++){ int x,y,z,zz;scanf("%d%d%d%d",&x,&y,&z,&zz); addedge(x,y,z,zz);addedge(y,x,0,-zz); } printf("%d ",costflow());printf("%d",ans); return 0; }
费用流建立在网络最大流的基础上,一张图中最大流有且仅有一个,但是最大流条数往往不止一条,这时候对于我们来说,可能要找出这些最大流中最小(或者最大)的那一条路径(贪心策略嘛),这就是最小(最大)费用最大流 ——以上就是定义嘛
我们求费用流的算法也是非常多的,目前最流行的就是Edmond-Karp经过修改过后的费用流算法了,这个我就不多说了,网上的教程也非常多
我们来分析一下EK的优缺点:EK算法的实质在于把原本的bfs换成了SPFA求得最短路从而计算最小费用,是一种沿最短路増广的算法,这样比较高效又简单地求得了答案 一个小缺点就是EK是单路増广的,这样速度也会相应地比较慢一点(不过对于费用流当今的数据范围也不会开得太大,EK问题不大)
然后zkw大神针对这个问题作出了一些改进,比如在dfs的时候可以实现多路增广,KM算法节省SPFA时间等等
zkw的原码详见上面的那个链接
然而KM算法并不会怎么办呢?其实SPFA还是可以做的,我们使用SPFA来维护每个点的距离标号,然后用zkw在dfs的思想进行多路増广,这样时间效率还是可以快很多(而且这样似乎可以跑负权图,然而zkw原版的不可以)