这个里面的数据源点和数据汇点是什么?

在数据流图中，数据源点和数据汇点是数据流图中的两个重要概念。

1. 数据源点：数据源点是数据流图中的一个起始点，它表示数据的来源。在亚健康群体生活中状态及信息的需求分析中，数据源点可以是个人健康档案、医院门诊记录、医院住院记录、实验室检查结果等。

2. 数据汇点：数据汇点是数据流图中的一个结束点，它表示数据的目的地。在亚健康群体生活中状态及信息的需求分析中，数据汇点可以是生成健康报告、提供健康建议等。

数据源点和数据汇点之间的数据流代表了数据从数据源点流向数据汇点的过程。在数据流图中，数据源点和数据汇点可以是多个，也可以是同一个，具体取决于数据流图中的业务需求和实际情况。

相关问题

请分别说出软件工程选课系统顶层数据流图，第二层数据流图，第三层数据流图所包含的数据流程(加工)，外部交互方(数据输出的汇点和数据输入的源点)以及数据存储文件名，如果可以的话顺便说出它们之间的数据流关系流向，并给出数据流的名字

顶层数据流图：该图展示了软件工程选课系统的总体架构和主要的数据流向。它包含了三个主要的部分：学生信息管理、课程信息管理和选课管理。数据流程包括学生信息管理、课程信息管理和选课管理的增加、修改和删除。外部交互方包括学生、教师和管理员，数据输出的汇点为学生、教师和管理员，数据输入的源点为学生、教师和管理员。数据存储文件名为“学生信息文件”、“课程信息文件”和“选课信息文件”。

第二层数据流图：该图展示了软件工程选课系统的学生信息管理的详细数据流向。数据流程包括学生信息的增加、修改和删除。外部交互方为管理员，数据输出的汇点为管理员，数据输入的源点为管理员。数据存储文件名为“学生信息文件”。数据流关系流向包括管理员向学生信息文件输入学生信息，学生信息文件向管理员输出学生信息。

第三层数据流图：该图展示了软件工程选课系统的学生信息管理中的学生信息增加的详细数据流向。数据流程包括管理员输入学生信息和验证学生信息的有效性。外部交互方为管理员，数据输出的汇点为学生信息文件，数据输入的源点为管理员。数据存储文件名为“学生信息文件”。数据流关系流向包括管理员向学生信息文件输入学生信息，学生信息文件向管理员输出学生信息的确认信息。

请用c语言实现，流水问题：现在有m个池塘(从1到m开始编号，1为源点，m为汇点)及n条水渠。假设已经给出这n条水渠所连接的池塘和所能流过的水量，设计算法求水渠中所能流过的水的最大容量。示例如下： 输入： 4 5 //池塘数m和水渠数n 1 2 40 //所连接的池塘和所能流过的水量 1 4 20 2 4 20 2 3 30 3 4 10 输出：50 //最大流水量

这是一个经典的最大流问题，可以使用网络流算法来解决。

以下是使用 Edmonds-Karp 算法求解最大流问题的 C 语言实现代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <limits.h>

#define MAXN 1005
#define INF INT_MAX

typedef struct {
    int to, cap, rev;
} Edge;

int n, m;
int s = 1, t;
int used[MAXN], level[MAXN];
Edge graph[MAXN][MAXN];
int edge_count[MAXN];

void add_edge(int from, int to, int cap) {
    graph[from][edge_count[from]] = (Edge){to, cap, edge_count[to]};
    graph[to][edge_count[to]] = (Edge){from, 0, edge_count[from]};
    edge_count[from]++;
    edge_count[to]++;
}

int bfs(int s, int t) {
    memset(level, -1, sizeof(level));
    level[s] = 0;
    int queue[MAXN], head = 0, tail = 0;
    queue[tail++] = s;
    while (head != tail) {
        int v = queue[head++];
        for (int i = 0; i < edge_count[v]; i++) {
            Edge *e = &graph[v][i];
            if (e->cap > 0 && level[e->to] < 0) {
                level[e->to] = level[v] + 1;
                queue[tail++] = e->to;
            }
        }
    }
    return level[t] >= 0;
}

int dfs(int v, int t, int f) {
    if (v == t) {
        return f;
    }
    for (int i = used[v]; i < edge_count[v]; i++) {
        used[v] = i;
        Edge *e = &graph[v][i];
        if (e->cap > 0 && level[v] < level[e->to]) {
            int d = dfs(e->to, t, fmin(f, e->cap));
            if (d > 0) {
                e->cap -= d;
                graph[e->to][e->rev].cap += d;
                return d;
            }
        }
    }
    return 0;
}

int max_flow(int s, int t) {
    int flow = 0;
    while (bfs(s, t)) {
        memset(used, 0, sizeof(used));
        int f;
        while ((f = dfs(s, t, INF)) > 0) {
            flow += f;
        }
    }
    return flow;
}

int main() {
    scanf("%d%d", &n, &m);
    t = n;
    for (int i = 0; i < m; i++) {
        int u, v, cap;
        scanf("%d%d%d", &u, &v, &cap);
        add_edge(u, v, cap);
    }
    printf("%d\n", max_flow(s, t));
    return 0;
}

代码中使用了邻接表存储图，每个结点维护一个边集，由于每条边在正向和反向都要保存，因此需要维护每个结点的出边数和入边数，即 `edge_count` 数组。

在 `add_edge` 函数中，每次添加一条边时，需要同时添加这条边的反向边，存储在对应的结点中，这样可以在 Edmonds-Karp 算法中进行反向搜索。

在 `bfs` 函数中，使用 BFS 搜索能够到达汇点的结点，并记录每个结点的距离，作为后面 DFS 搜索的参考。

在 `dfs` 函数中，使用 DFS 搜索增广路径，每次搜索到汇点时返回增广流量，更新边的容量，并在反向边中增加流量。

在 `max_flow` 函数中，不断进行 BFS 和 DFS 搜索，直到无法到达汇点为止，返回最大流量。

最后在 `main` 函数中读入数据，构建图，调用 `max_flow` 函数进行求解，并输出结果。