网络流初步

网络流初步(脑部整理)

呜呜呜，家人们也是学上网络流了。

咸鱼起手，你反应得过来吗？

英语不太好(老英不会看窝博客吧)

What is 网络流？

概述

网络\(（network）\)是指一个特殊的有向图 \(G=(V,E)\)，其与一般有向图的不同之处在于有容量和源汇点。

• $E $中的每条边 $ (u, v)$ 都有一个被称为容量 \(（capacity）\)的权值，记作 $ c(u, v)$。当 \((u,v)\)
  $\notin E $时，可以假定 \(c(u,v)=0\)。
• $V $ 中有两个特殊的点：源点 \(（source）s\) 和汇点 \(（sink）t（s \neq t）\)。

对于网络 $ G=(V, E)$，流 \(（flow）\) 是一个从边集 E 到整数集或实数集的函数，其满足以下性质。

• 容量限制：对于每条边，流经边的流量不得超过该边的容量，即 $ 0 \leq f(u,v) \leq c(u,v)$ ；
• 流守恒性：除源汇点外，任意结点$ u$ 的净流量为$ 0$。

其中，我们定义 $u $的净量为 \(f(u) = \sum_{x \in V} f(u, x) - \sum_{x \in V} f(x, u)\)。对于网络$ G = (V, E) $和其上的流 \(f\)，我们定义 $ f$ 的流量 $ |f| $为
$s $的净流量 $ f(s)$。作为流守恒性的推论，这也等于 $ t$ 的净流量的相反数 \(-f(t)\)。对于网络 \(G = (V, E)\)，如果 ${S, T} $是 \(V\) 的划分（即 \(S \cup T = V 且 S \cap T = \varnothing\)），且满足$ s \in S, t \in T$，则我们称 \(\{S, T\}\) 是 \(G\) 的一个 \(s-t\) 割（cut）。我们定义 \(s-t\) 割$ {S, T}$ 的容量为 \(||S, T|| = \sum_{u \in S} \sum_{v \in T} c(u, v)\)。

--以上摘自\(OI-Wiki\)。

靠! 什么玩意？都是中文咋看不懂？

于是我们找到了启蒙例(ti)题(jie)。然后偷税得发现，其实就是一堆的水管，每个水管有相应的容量\((c)\)，并且水管里的水只能单向流动，接着让我处理一些有关流量\((f)\)的头大有趣问题。

可以发现，对于一张网络，有这么几个重点。

• 容量限制：$f(u,v) \leq c(u,v) $。一条边上的流量不能大于水管容量(不然就要爆炸)。
• 相反净流量：\(f(u,v)=-f(v,u)。\)由\(u\)到\(v\)的净流量必须是\(v\)到\(u\)净流量的相反数。
• 流守恒性：除非\(u=s\)或\(u=t\)，否则\(\sum_{x \in V} f(u, x)=0\)。一个非源非汇的点的净流量一定是\(0\)。

最大流

根据名字显然可以知道最大流就是最大流量的意思

其实就是以下意思：

【模板】网络最大流

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 \(u_i,v_i,w_i\)，表示第 \(i\) 条有向边从 \(u_i\) 出发，到达 \(v_i\)，边权为 \(w_i\)（即该边最大流量为 \(w_i\)）。

输出格式

一行，包含一个正整数，即为该网络的最大流。

样例 #1

样例输入 #1

4 5 4 3
4 2 30
4 3 20
2 3 20
2 1 30
1 3 30

样例输出 #1

50

提示

样例输入输出 1 解释

题目中存在 \(3\) 条路径：

• \(4\to 2\to 3\)，该路线可通过 \(20\) 的流量。
• \(4\to 3\)，可通过 \(20\) 的流量。
• \(4\to 2\to 1\to 3\)，可通过 \(10\) 的流量（边 \(4\to 2\) 之前已经耗费了 \(20\) 的流量）。

故流量总计 \(20+20+10=50\)。输出 \(50\)。

---

数据规模与约定

• 对于 \(30\%\) 的数据，保证 \(n\leq10\)，\(m\leq25\)。
• 对于 \(100\%\) 的数据，保证 \(1 \leq n\leq200\)，\(1 \leq m\leq 5000\)，\(0 \leq w\lt 2^{31}\)。

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青铜 — — Ford-Fulkerson算法(增广路算法)

首先我们先找到一条从\(s\)到\(t\)容量不为零的路径，就是传说中的增广路，然后把一条条增广路搞加在一起，似乎就可以得到一个答案。

但如果选择的路径较劣就会影响最后的答案。

那怎么办呢？增广路真的一点鸟用都没有吗？

当然，部分人类凭借高级的大脑想出了处理方法——建一条反方向的钟边。正向边减少的同时给反向边进行增加，即利用\(f(u,v)=-f(u,v)\)这样就可以实现类似于反悔贪心的操作，至于正确性。先引入一个叫做残量网络的概念。可以理解为把满流的边扔掉后，边权为剩余流量的图。(包括反向边)。当在残量网络中流过一条反向边时，相当于将原先的流压了回去，而通过列举简单的例子，可以发现流经反向边事实上是一个反悔的等价操作。

每次只需要在残量网络中找增广路即可。

局限性

但这样跑肥肠靠RP，只需要简单造造数据就可以把算法卡成 \(O(值域)\) 的，显然是指数级算法。

那这算法有个蛋用啊？表演T飞吗？但这个算法可以打暴力通过合理优化达到高效的运行。但增广路算法是基础。

Edmonds-Karp算法(EK算法)

显然地，我们可以每次增广最短路，把最短路压榨干净后，这条路就在残量网络中OUT了。而这条跑满流的边也就是关键边。

每一个增广路意味着至少有一条关键边出现，而增广过程的迭代次数也就可以看做是每条边成为关键边的次数。

这样总迭代次数为 \(O(V\cdot E)\) ，加上0/1最短路的 \(O(E)\)，总复杂度也就是 \(O(V \cdot E^{2})\)。

局限性

因为 \(O(E)\) 与 \(O(V^{2})\)同阶，那复杂度也可以看做是 \(O(V^{5})\)。

这时候就有人说了：虽然复杂度已经降到了一个多项式的程度，但还是难以让人接受，有没有更快更好的算法呢？

有的，有的，包有的兄弟。

咱先想想EK为啥不够快：
我们可以很显然地艰难地发现，EK每次只会跑一条最短路，但我们最短路可能不止一条啊。

基于这一点，我们继续进行优化。

Dinic算法

没有什么是一个BFS或一个DFS解决不了的；如果有，那就两个一起。

Dinic的核心思想就是在EK的基础上进行多路增广。

这需要搞出分层图，而这里分层图的定义可以理解为：对于每个点，到达源点s的最短路大小。也可以认为是一个点的深度。

分完层之后有什么好处呢？首先层内边和反向边都会被无视掉。
其次我们可以发现，此时所有的最短路都在图上呈现。这样DFS一遍就能把这张图上的最短路全都干掉。

似乎这样可以跑得飞快。

但是的但是，我们会重复搜到同一个点，但通过这个点的流量不一定已经到达最大值，所以不能直接标记掉，但无标记的DFS直接爆炸。

so 优化了个寂寞？？？

No！No！No！

我们再来加两只优化(咋这么多优化)。

代码解释。

struct node{int to,c,lp;};
vector<node>g[N];
int dep[N],pos[N];
int n,m,S,T;
inline void add(int from,int to,int c)//存边包括正向边和反向边
{g[from].push_back((node){to,c,(int)g[to].size()});//正向g[to].push_back((node){from,0,(int)g[from].size()-1});//反向，g[from]已经加入新值，下标size-1
}
inline void fc(int s)//深度信息
{for(int i=0;i<=n;i++)dep[i]=-1;queue<int>q;//储存节点编号dep[s]=0;q.push(s);while(!q.empty()){int u=q.front();q.pop();for(auto v:g[u]){if(v.c>0&&dep[v.to]<0)//容量大于0且没被计算过{dep[v.to]=dep[u]+1;q.push(v.to);}}}
}
inline int dfs(int u,int t,int f)
{if(u==t||!f) return f;int ans=0;for(int &i=pos[u];i<g[u].size();i++)//当前弧优化，重复经过同一个节点时，跳过已经跑满的边，巧妙地更新pos值实现{auto &x=g[u][i];//g[u][i]的信息要被修改if(x.c>0&&dep[u]+1==dep[x.to])//有容量且层数相邻{int frz=dfs(x.to,t,min(f,x.c));if(frz>0){x.c-=frz;g[x.to][x.lp].c+=frz;f-=frz;ans+=frz;if(!f) break;//剪枝，现在找不到妹子，以后也找不到。}}}return ans;
}
inline ll dinic(int s,int t)
{ll max_flow=0;while(1){fc(s);if(dep[t]==-1)return max_flow;for(int i=0;i<=n;i++)pos[i]=0;max_flow+=dfs(s,t,inf); }
}
inline void solve()
{n=read();m=read();S=read();T=read();for(int i=1;i<=m;i++){int x,y,c;x=read();y=read();c=read();add(x,y,c);}write(dinic(S,T));
}

完整板子：

#ifdef ONLINE_JUDGE 
#else 
#define Qiu_Cheng 
#endif 
#include <bits/stdc++.h> 
// #define int long long 
using namespace std; 
typedef long long ll; 
const int N=205,mod=1e9+7,inf=INT_MAX; 
// const int mod1=469762049,mod2=998244353,mod3=1004535809;
// const int G=3,Gi=332748118; 
// const int M=mod1*mod2;
inline int read()
{int x=0,f=1;char c=getchar();while(c<'0'||c>'9'){if(c=='-'){f=-1;}c=getchar();}while(c>='0'&&c<='9'){x=(x<<3)+(x<<1)+(c-'0');c=getchar();}return x*f;
}
inline void write(ll x)
{if(x<0){putchar('-');x=-x;}if(x>9) write(x/10);putchar(x%10+'0');
}
struct node{int to,c,lp;};
vector<node>g[N];
int dep[N],pos[N];
int n,m,S,T;
inline void add(int from,int to,int c)
{g[from].push_back((node){to,c,(int)g[to].size()});g[to].push_back((node){from,0,(int)g[from].size()-1});
}
inline void fc(int s)//深度信息
{for(int i=0;i<=n;i++)dep[i]=-1;queue<int>q;//储存节点编号dep[s]=0;q.push(s);while(!q.empty()){int u=q.front();q.pop();for(auto v:g[u]){if(v.c>0&&dep[v.to]<0){dep[v.to]=dep[u]+1;q.push(v.to);}}}
}
inline int dfs(int u,int t,int f)
{if(u==t||!f) return f;int ans=0;for(int &i=pos[u];i<g[u].size();i++)//当前弧优化{auto &x=g[u][i];//g[u][i]的信息要被修改if(x.c>0&&dep[u]+1==dep[x.to])//有容量且层数相邻{int frz=dfs(x.to,t,min(f,x.c));if(frz>0){x.c-=frz;g[x.to][x.lp].c+=frz;f-=frz;ans+=frz;if(!f) break;//剪枝}}}return ans;
}
inline ll dinic(int s,int t)
{ll max_flow=0;while(1){fc(s);if(dep[t]==-1)return max_flow;for(int i=0;i<=n;i++)pos[i]=0;max_flow+=dfs(s,t,inf); }
}
inline void solve()
{n=read();m=read();S=read();T=read();for(int i=1;i<=m;i++){int x,y,c;x=read();y=read();c=read();add(x,y,c);}write(dinic(S,T));
}
signed main() 
{ 
#ifdef Qiu_Cheng freopen("1.in","r",stdin); freopen("1.out","w",stdout); 
#endif // ios::sync_with_stdio(false); //cin.tie(0); cout.tie(0); // int QwQ; // cin>>QwQ; // while(QwQ--)solve(); solve(); return 0; 
}
//12 825076913 0 173167432
//  6666   66666  666666 
// 6    6  6   6      6 
// 6    6  6666      6 
// 6    6  6  6    6 
//  6666   6   6  6666666//g++ -O2 -std=c++14 -Wall "-Wl,--stack= 536870912 " cao.cpp -o cao.exe