匈牙利算法的要点如下 从左边第 1 个顶点开始，挑选未匹配点进行搜索，寻找增广路。 如果经过一个未匹配点，说明寻找成功。更新路径信息，匹配边数 +1，停止搜索。 如果一直没有找到增广路，则不再从这个点开始搜索。事实上，此时搜索后会形成一棵匈牙利树。我们可以永久性地把它从图中删去，而
最大流问题： 添加反向边。 每次找一条增广路，流量记为v。 将增广路上的流量减去v，其反向边流量加上v，答案加上v。 最小费用流： 将上面的增广路改为SPFA。 网络流问题更关键的地方在于如何构建模型解决问题。
在看这道题之前，我们先来了解一下什么是二分图及与二分图匹配的相关概念及基础知识。 基础知识 故名思义，二分图本质上还是由点和边构成的数据结构，与之不同的是，二分图相当于把一张图分成了两个部分，也就是两个部。部与部之间的点没有边相连，以下的几个图都可以算作二分图： （图中的箭
众所周知，网络流是探究网络上运输的一种图论分支。但是大多数人在第一次接触这个题时都有些畏惧感（比如说我），大佬可以自信跳过.. 本文包括: 1.网络流的概念及基本性质 2.略谈 Edmonds-Karp增广路算法 3.详谈 Dinic 算法 4.网络流的应用以及ISAP算法引入 1 . 网络流的概念及基本性质
网络流小结 联赛过后,虽然遗憾的没拿到一等,但这不是止步不前的时候,于是我就学了学网络流,学了这几天,也该总结总结了...... 网络流其实就是一种图论模型,在这种图中,边权变成了坑爹的流量,常见的最短路问题也变成了最大流-最小割问题 网络图和普通图的最大区别也就是边权不再是一
1.平面上有n条折线，这些折线最多能将平面分割成多少块? 递推公式 f[i] = f[i - 1] + 4 * (n - 1) + 1 (初始化 f[0] = 0) 考虑新进来的一条折线，有2条边，每条边都可以和之前的（2 * i）条边产生交点，即把自己分成了(4 * i + 1)个部分。 而每个部分相当于将它所在的那个平面劈成两半，即增加了
本文转自大牛博客：http://www.byvoid.com/blog/hungary/ 这是一种用增广路求二分图最大匹配的算法。它由匈牙利数学家Edmonds于1965年提出，因而得名。 定义 未盖点：设Vi是图G的一个顶点，如果Vi 不与任意一条属于匹配M的边相关联，就称Vi 是一个未盖点。 交错路：设P是图G的一条路
EK算法 复杂度O(n*m^2) EK算法思路：1、利用bfs寻找增广路 2、若存在增广路，维护最大流 #include<iostream>#include<queue>#include<algorithm>#include<cstdio>#include<cstring>using namespace std;const int inf = 0x7fffffff;const int maxn = (int)2e2 + 10;int
思路 首先想到费用流。 对于每个点拆点。然后考虑我们怎样才能保证每个点只被用一次。 如果\(i\)与\(j\)满足条件。那么就从\(i\)向\(j\)连一条边并且从\(j\)向\(i\)连一条边。这样每次增广的时候我们都可以看作某一条边被增广了两次。显然从\(i\)到\(j\)和从\(j\)到\(i\)的边是
二分图匈牙利应该也可以 判断必须点就看能不能通过偶数长度的增广路翻过去 但是不知道为什么最大匹配都挂了 这个题的二分图匹配思想还是很巧妙 从最大匹配来考虑，便于决策
Part 1 一个网络流正在流动。 现在任意割断它，分成源点所在的S点集、汇点所在的T点集。 除了源点，其它点都没有实际输出， 除了汇点，其它点都没有实际获得， 所以，S到T的净输出 = 源点的输出 = 总流量。 所以，网络中任意一个割的净流 = 网络当前的总流量。 因为割的净流 <= 这个割的容量（显然
