python最小费用最大流

Python中的最小费用最大流算法是一种图论算法，用于在有向图中找到从源节点到汇节点的最小费用的最大流量。

在Python中，可以使用网络流库NetworkX来实现最小费用最大流算法。以下是一个简单的示例代码：

import networkx as nx
from networkx.algorithms.flow import min_cost_flow

# 创建有向图
G = nx.DiGraph()

# 添加节点和边
G.add_edge('源节点', '节点1', capacity=10, weight=2)
G.add_edge('源节点', '节点2', capacity=5, weight=3)
G.add_edge('节点1', '节点3', capacity=7, weight=1)
G.add_edge('节点2', '节点3', capacity=3, weight=2)
G.add_edge('节点2', '节点4', capacity=4, weight=1)
G.add_edge('节点3', '汇节点', capacity=10, weight=2)
G.add_edge('节点4', '汇节点', capacity=6, weight=3)

# 使用最小费用最大流算法求解
flow_dict = min_cost_flow(G, demand={('源节点', '汇节点'): 10})

# 输出结果
for u, v in G.edges:
    if flow_dict[u][v] > 0:
        print(f"从节点 {u} 到节点 {v} 的流量为 {flow_dict[u][v]}")

这段代码首先创建了一个有向图，并添加了节点和边。每条边都有容量和权重。然后使用`min_cost_flow`函数来计算最小费用最大流。最后，通过遍历边的流量字典来输出结果。