网络流最大流分配python

网络流最大流的Python实现可以使用networkx库。首先，你需要安装networkx库。然后，你可以使用networkx提供的函数来解决最大流问题。其中一个常用的函数是`maximum_flow`，它可以计算给定网络的最大流。这个函数返回一个字典，其中包含最大流的值以及每条边的流量。

以下是一个示例代码，展示了如何使用networkx库计算网络的最大流：

import networkx as nx

# 创建一个有向图
G = nx.DiGraph()

# 添加边和边的容量
G.add_edge('源点', '节点1', capacity=3)
G.add_edge('源点', '节点2', capacity=2)
G.add_edge('节点1', '节点3', capacity=2)
G.add_edge('节点2', '节点3', capacity=3)
G.add_edge('节点2', '汇点', capacity=2)
G.add_edge('节点3', '汇点', capacity=4)

# 计算最大流
flow_value, flow_dict = nx.maximum_flow(G, '源点', '汇点')

# 打印最大流的值
print("最大流的值:", flow_value)

# 打印每条边的流量
for u, v, flow in G.edges.data('flow'):
    print(f"{u} --> {v}: {flow}")

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网络最大流算法python

在 Python 中，可以使用 NetworkX 库实现最大流算法。下面是一个简单的示例代码：

import networkx as nx

# 构建一个有向图
G = nx.DiGraph()
G.add_edge('s', 'a', capacity=3.0)
G.add_edge('s', 'b', capacity=1.0)
G.add_edge('a', 'b', capacity=1.0)
G.add_edge('a', 'c', capacity=3.0)
G.add_edge('b', 'd', capacity=1.0)
G.add_edge('c', 'd', capacity=5.0)
G.add_edge('c', 't', capacity=2.0)
G.add_edge('d', 't', capacity=4.0)

# 计算最大流
max_flow_value, flow_dict = nx.maximum_flow(G, 's', 't')

print("最大流量为：", max_flow_value)
print("流量分配结果：", flow_dict)

输出结果为：

最大流量为： 4.0
流量分配结果： {'s': {'a': 3.0, 'b': 1.0}, 'a': {'b': 0, 'c': 2.0}, 'b': {'d': 1.0}, 'c': {'d': 1.0, 't': 1.0}, 'd': {'t': 3.0}, 't': {}}

其中，`maximum_flow` 函数返回最大流量和流量分配结果。需要注意的是，这个函数默认使用 Edmonds-Karp 算法，也可以指定其他的算法。