• 数据结构与算法分析


    转载:网络流基础篇——Edmond-Karp算法             BY纳米黑客

    网络流的相关定义:

    • 源点:有n个点,有m条有向边,有一个点很特殊,只出不进,叫做源点
    • 汇点:另一个点也很特殊,只进不出,叫做汇点
    • 容量和流量:每条有向边上有两个量,容量和流量,从i到j的容量通常用c[i,j]表示,流量则通常是f[i,j].

    通常可以把这些边想象成道路,流量就是这条道路的车流量,容量就是道路可承受的最大的车流量。很显然的,流量<=容量。而对于每个不是源点和汇点的点来说,可以类比的想象成没有存储功能的货物的中转站,所有“进入”他们的流量和等于所有从他本身“出去”的流量。

    • 最大流:把源点比作工厂的话,问题就是求从工厂最大可以发出多少货物,是不至于超过道路的容量限制,也就是,最大流

    网络流基础篇——Edmond-Karp算法

    求解思路:

    首先,假如所有边上的流量都没有超过容量(不大于容量),那么就把这一组流量,或者说,这个流,称为一个可行流

    一个最简单的例子就是,零流,即所有的流量都是0的流。

    • (1).我们就从这个零流开始考虑,假如有这么一条路,这条路从源点开始一直一段一段的连到了汇点,并且,这条路上的每一段都满足流量<容量,注意,是严格的<,而不是<=。
    • (2).那么,我们一定能找到这条路上的每一段的(容量-流量)的值当中的最小值delta。我们把这条路上每一段的流量都加上这个delta,一定可以保证这个流依然是可行流,这是显然的。
    • (3).这样我们就得到了一个更大的流,他的流量是之前的流量+delta,而这条路就叫做增广路。我们不断地从起点开始寻找增广路,每次都对其进行增广,直到源点和汇点不连通,也就是找不到增广路为止。
    • (4).当找不到增广路的时候,当前的流量就是最大流,这个结论非常重要。

    补充:

    • (1).寻找增广路的时候我们可以简单的从源点开始做BFS,并不断修改这条路上的delta 量,直到找到源点或者找不到增广路。
    • (2).在程序实现的时候,我们通常只是用一个c 数组来记录容量,而不记录流量,当流量+delta 的时候,我们可以通过容量-delta 来实现,以方便程序的实现。

     

    相关问题:

    为什么要增加反向边?

    在做增广路时可能会阻塞后面的增广路,或者说,做增广路本来是有个顺序才能找完最大流的。

    但我们是任意找的,为了修正,就每次将流量加在了反向弧上,让后面的流能够进行自我调整。

    举例:

    比如说下面这个网络流模型

    3

    我们第一次找到了1-2-3-4这条增广路,这条路上的delta值显然是1。

    于是我们修改后得到了下面这个流。(图中的数字是容量)

    4

    这时候(1,2)和(3,4)边上的流量都等于容量了,我们再也找不到其他的增广路了,当前的流量是1。

    但是,

    这个答案明显不是最大流,因为我们可以同时走1-2-4和1-3-4,这样可以得到流量为2的流。

    那么我们刚刚的算法问题在哪里呢

    问题就在于我们没有给程序一个“后悔”的机会,应该有一个不走(2-3-4)而改走(2-4)的机制。

    那么如何解决这个问题呢

    我们利用一个叫做反向边的概念来解决这个问题。即每条边(i,j)都有一条反向边(j,i),反向边也同样有它的容量。

    我们直接来看它是如何解决的:

    在第一次找到增广路之后,在把路上每一段的容量减少delta的同时,也把每一段上的反方向的容量增加delta。

               c[x,y]-=delta;
               c[y,x]+=delta;


    我们来看刚才的例子,在找到1-2-3-4这条增广路之后,把容量修改成如下:

    1

    这时再找增广路的时候,就会找到1-3-2-4这条可增广量,即delta值为1的可增广路。将这条路增广之后,得到了最大流2。

    2

    那么,这么做为什么会是对的呢?

    事实上,当我们第二次的增广路走3-2这条反向边的时候,就相当于把2-3这条正向边已经是用了的流量给“退”了回去,不走2-3这条路,而改走从2点出发的其他的路也就是2-4。

    如果这里没有2-4怎么办?

    这时假如没有2-4这条路的话,最终这条增广路也不会存在,因为他根本不能走到汇点

    同时本来在3-4上的流量由1-3-4这条路来“接管”。而最终2-3这条路正向流量1,反向流量1,等于没有流。

    附录:(edmonds-Karp版本)

       1:  void update_residual_network(int u,int flow){                                             
       2:      while(pre[u]!=-1){
       3:          map[pre[u]][u]-=flow;                   
       4:          map[u][pre[u]]+=flow;                  
       5:          u=pre[u];
       6:      }
       7:  }
       8:  int find_path_bfs(int s,int t){
       9:      memset(visited,0,sizeof(visited)); 
      10:      memset(pre,-1,sizeof(pre));
      11:      visited[s]=1;
      12:      int min=INF;
      13:      queue<int> q;
      14:      q.push(s);
      15:   
      16:      while(!q.empty()){
      17:          int cur=q.front();q.pop();
      18:          if(cur==t)   break;  
      19:   
      20:          for(int  i = 1 ; i <= m ; i++ ){
      21:              if( visited[i] == 0 && map[cur][i] != 0){
      22:                  q.push(i);
      23:                  min=(min<map[cur][i]?min:map[cur][i]) ;
      24:                  pre[i]=cur;
      25:                  visited[i]=1;
      26:              }
      27:          }
      28:      }
      29:      if(pre[t]==-1) return 0;
      30:      
      31:      return min;
      32:  }
      33:  int edmonds_karp(int s,int t){
      34:      int new_flow=0;
      35:      int max_flow=0;
      36:      do{
      37:          new_flow = find_path_bfs(s,t);
      38:          update_residual_network(t,new_flow);
      39:          max_flow += new_flow;
      40:      }while( new_flow != 0 );
      41:      return max_flow;
      42:  }
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