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:从嵌套列表中删除重复项
查看>>
Python:从间隔映射到值
查看>>
Python:使用 shell=False 的子进程调用不起作用
查看>>
Python:修改 PATH 环境变量的平台无关方式
查看>>
Python:假与 0
查看>>
Python:函数使用
查看>>
Python:函数进阶
查看>>
Python:在整数的二进制表示中查找最长的二进制间隙
查看>>
Python:如何从二进制转换为 base 64 并返回?
查看>>
Python:如何以非阻塞方式读取子进程的标准输出
查看>>
Python:如何使用 plotly 制作阴影区域或交替背景颜色?
查看>>
Python:如何根据日期时间获取值的计数
查看>>
python:如何检测串行 COM 上的设备名称/ID
查看>>
Python:如何模拟 datetime.utcnow()?
查看>>
Python:如果DataFrames之间的其他值匹配,则对DataFrame中的值求和
查看>>
Python:字典思维
查看>>
Python:将 HEX 字符串转换为字节
查看>>
Python:将列表与范围列表合并
查看>>
Python:将列表列表初始化为一定大小,
查看>>
Python:带有生成器的给定集合的幂集
查看>>