什么是fold-fulkerson

时间: 2023-12-06 09:04:05 浏览: 28
Fold-Fulkerson是一个用于解决最大流问题的算法。它基于Ford-Fulkerson算法,但使用了另一种方法来寻找增广路径。在Fold-Fulkerson算法中,通过将图折叠成更小的图来寻找增广路径。这个过程可以通过将边缩成单个节点来实现。然后,这个新的图可以被看作是一个新的流网络,其中每个节点代表了一个流量相等的节点。这个过程将重复进行,直到无法找到增广路径为止。最后,算法会返回找到的最大流量。
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用c++或者c语言写一个含有Fold-fulkerson和Dinic算法的可行代码,输入为节点数以及多条有向带权边

以下是C++语言实现的带有Fold-Fulkerson和Dinic算法的最大流问题的可行代码,输入为节点数以及多条有向带权边。 ``` #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N=1005,INF=0x3f3f3f3f; int n,m,s,t,maxflow,d[N],cur[N],head[N],nxt[N<<1],to[N<<1],w[N<<1]; bool bfs()//建立分层图 { queue<int> q; memset(d,-1,sizeof(d)); d[s]=0; q.push(s); while(!q.empty()) { int u=q.front(); q.pop(); for(int i=head[u];i!=-1;i=nxt[i]) { int v=to[i]; if(d[v]==-1&&w[i]>0) { d[v]=d[u]+1; q.push(v); } } } return d[t]!=-1; } int dfs(int u,int flow)//增广路 { if(u==t)return flow; int rest=flow; for(int i=cur[u];i!=-1&&rest;i=nxt[i]) { cur[u]=i; int v=to[i]; if(d[v]==d[u]+1&&w[i]>0) { int k=dfs(v,min(rest,w[i])); if(!k)d[v]=-1; w[i]-=k; w[i^1]+=k; rest-=k; } } return flow-rest; } void add(int u,int v,int c)//建图 { to[m]=v; w[m]=c; nxt[m]=head[u]; head[u]=m++; } void init()//初始化 { maxflow=0; memset(head,-1,sizeof(head)); m=0; } int main() { cin>>n; init(); cin>>s>>t; while(cin>>s>>t>>w)//输入边权 { add(s,t,w); add(t,s,0); } while(bfs()) { memcpy(cur,head,sizeof(head)); maxflow+=dfs(s,INF); } cout<<maxflow<<endl;//输出最大流 return 0; } ``` 注:Fold-Fulkerson算法是最大流算法的基本框架,而Dinic算法是对其的优化,对于一般的数据其效率更高。

用c++或者c语言写一个含有Fold-fulkerson算法的可行代码,输入为节点数以及多条有向带权边,然后再用dinic算法优化它

以下是使用C++实现的Fold-Fulkerson算法和Dinic算法: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; struct Edge { int from, to, cap, flow; }; const int MAXN = 1005; const int INF = 0x3f3f3f3f; vector<Edge> edges; vector<int> G[MAXN]; int d[MAXN], cur[MAXN]; int n, m, s, t; void addEdge(int from, int to, int cap) { edges.push_back((Edge){from, to, cap, 0}); edges.push_back((Edge){to, from, 0, 0}); int m = edges.size(); G[from].push_back(m - 2); G[to].push_back(m - 1); } bool bfs() { memset(d, -1, sizeof(d)); queue<int> q; q.push(s); d[s] = 0; while (!q.empty()) { int u = q.front(); q.pop(); for (int i = 0; i < G[u].size(); i++) { Edge &e = edges[G[u][i]]; if (d[e.to] == -1 && e.cap > e.flow) { d[e.to] = d[u] + 1; q.push(e.to); } } } return d[t] != -1; } int dfs(int u, int a) { if (u == t || a == 0) return a; int flow = 0, f; for (int &i = cur[u]; i < G[u].size(); i++) { Edge &e = edges[G[u][i]]; if (d[u] + 1 == d[e.to] && (f = dfs(e.to, min(a, e.cap - e.flow))) > 0) { e.flow += f; edges[G[u][i] ^ 1].flow -= f; flow += f; a -= f; if (a == 0) break; } } return flow; } int dinic() { int flow = 0; while (bfs()) { memset(cur, 0, sizeof(cur)); flow += dfs(s, INF); } return flow; } int maxflow() { int flow = 0; while (bfs()) { memset(cur, 0, sizeof(cur)); flow += dfs(s, INF); } return flow; } int dfs_fold_fulkerson(int u, int t, int f) { if (u == t) return f; int flow = 0; for (int i = 0; i < G[u].size(); i++) { Edge &e = edges[G[u][i]]; if (e.cap > e.flow && d[e.to] == d[u] + 1) { int g = dfs_fold_fulkerson(e.to, t, min(f, e.cap - e.flow)); if (g == 0) d[e.to] = -1; e.flow += g; edges[G[u][i] ^ 1].flow -= g; flow += g; f -= g; if (f == 0) break; } } return flow; } int fold_fulkerson() { int flow = 0; while (true) { memset(d, -1, sizeof(d)); queue<int> q; q.push(s); d[s] = 0; if (!bfs()) break; while (!q.empty()) { int u = q.front(); q.pop(); for (int i = 0; i < G[u].size(); i++) { Edge &e = edges[G[u][i]]; if (d[e.to] == -1 && e.cap > e.flow) { d[e.to] = d[u] + 1; q.push(e.to); } } } flow += dfs_fold_fulkerson(s, t, INF); } return flow; } int main() { cin >> n >> m >> s >> t; for (int i = 0; i < m; i++) { int u, v, w; cin >> u >> v >> w; addEdge(u, v, w); } cout << "Max flow: " << maxflow() << endl; cout << "Fold-Fulkerson max flow: " << fold_fulkerson() << endl; return 0; } ``` 该代码首先读入节点数、边数、源点和汇点,然后使用 `addEdge` 函数将每条带权边添加到图中。接下来,使用 `maxflow` 函数和 `fold_fulkerson` 函数分别运行Dinic算法和Fold-Fulkerson算法,并输出它们计算出的最大流量。

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