import java.util.Arrays;import java.util.LinkedList;public class MaxFlow { private int V; // 图中节点的数量 private int[][] graph; // 存储图的数据结构 public MaxFlow(int[][] graph) { this.graph = graph; this.V = graph.length; } // 通过 BFS 查找是否存在增广路径 private boolean bfs(int[][] rGraph, int s, int t, int[] parent) { boolean[] visited = new boolean[V]; Arrays.fill(visited, false); LinkedList<Integer> queue = new LinkedList<Integer>(); queue.add(s); visited[s] = true; parent[s] = -1; while (queue.size() != 0) { int u = queue.poll(); for (int v = 0; v < V; v++) { if (!visited[v] && rGraph[u][v] > 0) { queue.add(v); parent[v] = u; visited[v] = true; } } } return (visited[t] == true); } // 通过 Ford-Fulkerson 算法计算最大流 public int maxFlow(int s, int t) { int u, v; int[][] rGraph = new int[V][V]; for (u = 0; u < V; u++) { for (v = 0; v < V; v++) { rGraph[u][v] = graph[u][v]; } } int[] parent = new int[V]; int maxFlow = 0; while (bfs(rGraph, s, t, parent)) { int pathFlow = Integer.MAX_VALUE; for (v = t; v != s; v = parent[v]) { u = parent[v]; pathFlow = Math.min(pathFlow, rGraph[u][v]); } for (v = t; v != s; v = parent[v]) { u = parent[v]; rGraph[u][v] -= pathFlow; rGraph[v][u] += pathFlow; } maxFlow += pathFlow; } return maxFlow; }}写出这段代码的伪代码

MaxFlow类：
- 属性：
- V：图中节点的数量
- graph：存储图的数据结构，二维数组，表示图中节点之间的边，每个元素graph[i][j]表示i到j的边的流量
- 构造函数：参数为一个二维数组graph，初始化属性graph和V
- 方法：
- bfs：通过BFS查找是否存在增广路径，参数为残量图rGraph、源节点s、汇节点t和一个parent数组，返回布尔类型。首先创建一个visited数组，表示节点是否被访问过，初始化为false。创建一个LinkedList作为队列，将源节点s加入队列，将visited[s]设为true，parent[s]设为-1。然后进行while循环，当队列不为空时，取出队列的第一个节点u。遍历图中所有的节点v，如果节点v没有被访问过且残量图rGraph[u][v]>0，则将节点v加入队列，将parent[v]设为u，visited[v]设为true。最后返回visited[t]的值。
- maxFlow：通过Ford-Fulkerson算法计算最大流，参数为源节点s和汇节点t，返回最大流的值。首先创建一个二维数组rGraph，将其初始化为graph数组。创建一个parent数组，用于存储增广路径上每个节点的父节点。创建一个整型变量maxFlow，用于存储最大流的值。然后进行while循环，当存在增广路径时，计算增广路径上的最小流量pathFlow。接着再次遍历增广路径上的节点，更新rGraph数组，将u到v的流量减去pathFlow，将v到u的流量加上pathFlow。最后将pathFlow加到maxFlow中。循环结束后，返回maxFlow的值。