用c++写一个isap算法的代码
时间: 2023-03-07 15:01:23 浏览: 82
我可以提供一个简单的示例,你可以参考:// 定义输入和输出
int n, m;
int A[101];
int B[101];
// 将A和B中的元素存入数组C
int C[201];
for (int i = 0; i < n; i++)
C[i] = A[i];
for (int i = n; i < n + m; i++)
C[i] = B[i-n];
// 快速排序
for (int i = 0; i < n + m; i++)
for (int j = 0; j < n + m - i - 1; j++)
if (C[j] > C[j+1])
swap(C[j], C[j+1]);
// 输出排序后的结果
for (int i = 0; i < n + m; i++)
cout << C[i] << " ";
相关问题
有没有ISAP算法代码
当然有,以下是一个简单的ISAP算法的实现代码,可以用于求解最大流问题:
```
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int INF = 0x7fffffff;
const int MAXN = 1005;
const int MAXM = 100005;
struct Edge {
int to, next, cap;
} edge[MAXM << 1];
int head[MAXN], cur[MAXN], dep[MAXN];
int n, m, s, t, tot = 1;
void addEdge(int u, int v, int c) {
edge[++tot] = {v, head[u], c};
head[u] = tot;
edge[++tot] = {u, head[v], 0};
head[v] = tot;
}
bool bfs() {
memset(dep, -1, sizeof(dep));
queue<int> q;
q.push(t);
dep[t] = 0;
while (!q.empty()) {
int u = q.front();
q.pop();
for (int i = head[u]; i; i = edge[i].next) {
int v = edge[i].to;
if (dep[v] == -1 && edge[i ^ 1].cap) {
dep[v] = dep[u] + 1;
q.push(v);
}
}
}
return dep[s] != -1;
}
int dfs(int u, int flow) {
if (u == t) return flow;
for (int &i = cur[u]; i; i = edge[i].next) {
int v = edge[i].to;
if (dep[v] == dep[u] - 1 && edge[i].cap) {
int f = dfs(v, min(flow, edge[i].cap));
if (f) {
edge[i].cap -= f;
edge[i ^ 1].cap += f;
return f;
}
}
}
return 0;
}
int isap() {
int maxflow = 0, flow;
while (bfs()) {
memcpy(cur, head, sizeof(head));
while (flow = dfs(s, INF)) {
maxflow += flow;
}
}
return maxflow;
}
int main() {
scanf("%d%d%d%d", &n, &m, &s, &t);
for (int i = 1; i <= m; i++) {
int u, v, c;
scanf("%d%d%d", &u, &v, &c);
addEdge(u, v, c);
}
printf("%d\n", isap());
return 0;
}
```
这是一个基于邻接表的实现,其中`s`为源点编号,`t`为汇点编号,`n`为节点数,`m`为边数。函数`addEdge`用于添加一条有向边,函数`bfs`用于建立分层图,函数`dfs`用于在分层图上寻找增广路径,函数`isap`则是整个算法的主体。
希望这个代码对你有所帮助!
Dinic 算法和 ISAP 算法
Dinic 算法和 ISAP 算法都是解决最大流问题的算法,它们的核心思想都是在残留网络上寻找增广路径。不同之处在于:
1. Dinic 算法是基于分层图的思想,每次寻找增广路径时都是在分层图上进行的,因此可以在每次寻找增广路径时快速找到一条可行的路径,从而提高运行效率。
2. ISAP 算法则是通过增广路长度的优化来寻找增广路径,每次寻找增广路径时都是从汇点开始进行的,因此可以在不断地寻找增广路径的过程中得到增广路的长度,从而优化路径选择,提高运行效率。
总的来说,Dinic 算法在求解稠密图时效率更高,而 ISAP 算法在求解稀疏图时效率更高。
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