最小割
概念¶
割¶
对于一个网络流图
割的容量¶
我们的定义割
最小割¶
最小割就是求得一个割
证明¶
最大流最小割定理¶
定理 :
对于任意一个可行流
如果我们求出了最大流
结合前面的不等式,我们可以知道此时
代码¶
最小割¶
通过 最大流最小割定理 ,我们可以直接得到如下代码:
参考代码
#include <algorithm>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <queue>
const int N = 1e4 + 5, M = 2e5 + 5;
int n, m, s, t, tot = 1, lnk[N], ter[M], nxt[M], val[M], dep[N], cur[N];
void add(int u, int v, int w) {
ter[++tot] = v, nxt[tot] = lnk[u], lnk[u] = tot, val[tot] = w;
}
void addedge(int u, int v, int w) { add(u, v, w), add(v, u, 0); }
int bfs(int s, int t) {
memset(dep, 0, sizeof(dep));
memcpy(cur, lnk, sizeof(lnk));
std::queue<int> q;
q.push(s), dep[s] = 1;
while (!q.empty()) {
int u = q.front();
q.pop();
for (int i = lnk[u]; i; i = nxt[i]) {
int v = ter[i];
if (val[i] && !dep[v]) q.push(v), dep[v] = dep[u] + 1;
}
}
return dep[t];
}
int dfs(int u, int t, int flow) {
if (u == t) return flow;
int ans = 0;
for (int &i = cur[u]; i && ans < flow; i = nxt[i]) {
int v = ter[i];
if (val[i] && dep[v] == dep[u] + 1) {
int x = dfs(v, t, std::min(val[i], flow - ans));
if (x) val[i] -= x, val[i ^ 1] += x, ans += x;
}
}
if (ans < flow) dep[u] = -1;
return ans;
}
int dinic(int s, int t) {
int ans = 0;
while (bfs(s, t)) {
int x;
while ((x = dfs(s, t, 1 << 30))) ans += x;
}
return ans;
}
int main() {
scanf("%d%d%d%d", &n, &m, &s, &t);
while (m--) {
int u, v, w;
scanf("%d%d%d", &u, &v, &w);
addedge(u, v, w);
}
printf("%d\n", dinic(s, t));
return 0;
}
方案¶
我们可以通过从源点
void dfs(int u) {
vis[u] = 1;
for (int i = lnk[u]; i; i = nxt[i]) {
int v = ter[i];
if (!vis[v] && val[i]) dfs(v);
}
}
割边数量¶
只需要将每条边的容量变为
问题模型¶
有
这是一个经典的 二者选其一 的最小割题目。我们对于每个集合设置源点
注意到当源点和汇点不相连时,代表这些点都选择了其中一个集合。如果将连向
最小割就是最小花费。
习题¶
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