博客
关于我
有上下界的网络流学习笔记
阅读量:99 次
发布时间:2019-02-26

本文共 761 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

网络流的可行性问题是网络流分析中一个重要且复杂的问题。本文将从基础到应用,详细阐述如何判断一个网络是否存在满足基本条件的流,并探讨不同场景下流的最大值、最小值以及最小费用流的求解方法。

前言

在网络流分析中,我们常常需要判断一个网络是否存在满足特定条件的流。基本条件包括流量守恒、上下界限制以及可行性的定义。通过对这些条件的深入理解,我们可以更好地解决实际问题。

核心姿势

在处理网络流可行性问题时,核心姿势是先确保每条边满足流量下界,然后通过附加流的方法调整流量,从而满足整体的流动需求。

无源汇可行流

在一个没有源汇的网络中,判断是否存在循环往复的可行流。我们需要引入超级源和超级汇来模拟源汇的存在。具体来说,对于每个节点,我们需要计算其流入流量与流出流量的差值,并根据差值来决定是否需要附加流。

有源汇有上下界可行流

当网络中存在源汇时,我们需要判断是否存在从源到汇的可行流。这种情况下,源和汇可能本身无法满足流量守恒,因此需要通过引入无穷大的附加流来平衡流量。

有源汇有上下界最大流

为了求解源到汇的最大流,我们可以先运行一次可行流算法,得到一个初始的可行流流量。然后,我们将引入的超级汇到源的无穷大边删除,重新运行一次最大流算法,得到最终的最大流流量。

有源汇有上下界最小流

与最大流类似,最小流的求解方法也是先运行一次可行流算法,得到一个初始的可行流流量。然后删除超级汇到源的无穷大边,重新运行一次最大流算法,得到最终的最小流流量。

有源汇有上下界最小费用流

在有源汇的网络中,如果我们需要求解最小费用流,我们可以在原网络中保留所有边的费用信息,而附加流的边费用为0。通过运行最小费用流算法,我们可以得到最终的最小费用流。

通过以上方法,我们可以系统地解决不同场景下的网络流可行性问题,从而更好地满足实际需求。

转载地址:http://temu.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
Python基础(2):控制结构
查看>>
Python基础 | 关于“循环”那些事
查看>>
python系列【仅供参考】:python 远程rdp
查看>>
python基于flask搭建http服务(四)—— Docker容器化部署
查看>>
Python块键盘/鼠标输入
查看>>
python在使用HTMLTestRunner时,报告为空,错误提示<_io.TextIOWrapper name='<stderr>' mode='w' encoding='utf_8'>...
查看>>
python在gpu上运行_【python】python开启GPU加速
查看>>
Python在def函数中使用for循环
查看>>
Python在def函数中使用for循环
查看>>
Python在Conda环境中,但在Windows虚拟环境中没有激活
查看>>
python系列【仅供参考】:python pip 错误 ModuleNotFoundError: No module named pip._internal 解决办法
查看>>
python图像条状状噪声,使用PYTHON PIL从验证码图像中删除背景嘈杂的线条
查看>>
Python图像处理:从内存加载jpeg
查看>>
python固定后缀(名物化词汇)词频统计:抽取+统计+可视化
查看>>
python商品评论数据采集与分析可视化系统 Flask框架 requests爬虫 NLP情感分析 毕业设计 源码
查看>>
python商品数据分析可视化系统(带爬虫)京东销售数据分析 计算机毕业设计 源码下载
查看>>
python商品库存管理系统 django框架 商品网站 MySQL数据库 源码下载 计算机毕业设计
查看>>
Python哪个版本最稳定好用2023.10.19
查看>>
Python和黑客技术的渊源
查看>>
Python和RF编写接口自动化
查看>>