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由于博文中包含一些LaTex格式数学公式, 在简书中显示不好, 所以推荐阅读博客中的版本最大流, 最小割基本问题及算法实现

对于最大流最小割问题的总结, 如有错误, 欢迎指出.

最大流(MaxFlow)问题

给定指定的一个有向图,其中有两个特殊的点源S(Sources)和汇T(Sinks),每条边有指定的容量(Capacity),求满足条件的从S到T的最大流(MaxFlow).

想象一条多条不同水流量的水管组成的网络, s为供水广, t为水用户, 最大流问题就是找到能够在s到t流通的最大水流量

一个流是最大流当且仅当其残存网络不包含任何增广路径(里面的名称在后面有详细解释)

流(Flow)的基本性质

设$C_{uv}$代表边u到v最大允许流量(Capacity), $f_{uv}$代表u到v的当前流量, 那么有一下两个性质:

• $(u, v)$为有向图边, $0<=f_{uv}<=C_{uv}$, 即对于所有的边, 当前流量不允许超过其Capacity
• 除了$s, t$之外, 对所有节点有 $\sum\limits_{(v, u)}f_{wu} = \sum\limits_{(u, v)}f_{uv}$, 即对于任何一点, 流入该点的流量等于留出该点的流量, 流量守恒原则(类似与能量守恒的概念).

非负数值$f(u, v)$为从节点u到节点v的流.一个流$|f|$的定义:
$$|f| = \sum\limits_{v \in V}f(s,v) - \sum\limits_{v \in V}f(v, s)$$

最大流问题即要找到一个最大的流f

Ford-Fulkerson方法

之所以称之为方法, 而不是算法, 因为FF(Ford-Fulkerson简称)包含不同运行时间的几种实现, 是一种迭代的方法.

该方法主要依赖于残存网络, 增广路径和割

//伪代码
初始化:所有流f = 0
while 在残存网络中存在增广路径p
    增加流f的值
return f

残存网络

给定网络G和流量f, 残存网络$G_f$由那些仍有空间对流量进行调整的边构成.

残留网络 = 容量网络capacity - 流量网络flow

残存网络

增广路径

增广路径p是残存网络中一条从源节点s到汇点t的简单路径,在一条增广路径p上能够为每条边增加的流量的最大值为路径p的残存容量$c_f(p) = min \{c_f(u,v):(u,v) \in p \}$

在一条增广路径p上, 要增加整条增广路径的水流量, 则必须看最小能承受水流量的管道, 不然水管会爆掉, 这最小承受水流量就是残存容量

割

在有向图网络G中, 割(S, T)将V划分为S和T = V - S, 使得s属于S集合, t属于T集合. 割(S, T)的容量是指从集合S到集合T所有边的容量之和.

最大流

最大流最小割理论

设$f$为流网络G = (V, E)中的一个流, 该流网络的源节点为s, 汇点为t, 则下面的条件是等价的:

• f是G的一个最大流
• 残存网络$G_f$不包含任何增广路径
• $|f| = c(S, T)$, 其中(S, T)是流网络G的某个割

Ford-Fulkerson算法Java实现

伪代码

for each edge(u, v)属于G.E(图G的边)
    (u, v).f = 0  //所有边的流为0
//循环终止条件为残存我昂罗中不存在增广路径
while s到t的残存网络中存在增广路径p:
    c(p) = 最小残存容量
    for 增广路径的每条边
        if 这条边属于E集合
            (u, v).f = (u, v).f + c(p)  //意思是在原有的流增加最小残存容量.
        else
            (u, v).f = (u, v).f - c(p)

//边的定义
public class FlowEdge {
    private final int v, w;  //边的起点和终点
    private final double capacity;  //流量
    private double flow;   //流
    public FlowEdge(int v, int w, double capacity) {
        this.v = v;
        this.w = w;
        this.capacity = capacity;
    }
    public int from() {
        return v;
    }
    public int to() {
        return w;
    }
    public double capacity() {
        return capacity;
    }
    public double flow() {
        return flow;
    }
    public int other(int vertex) {
        if (vertex == v) {
            return w;
        } else if (vertex == w) {
            return v;
        } else {
            throw new RuntimeException("Inconsistent edge");
        }
    }
    //v中残留流量
    public double residualCapacityTo(int vertex) {
        if (vertex == v) {  //反向边
            return flow;
        } else if (vertex == w) {  //正向边
            return capacity - flow;
        } else {
            throw new IllegalArgumentException();
        }
    }
    //向v中增加delta
    public void addResidualFlowTo(int vertex, double delta) {
        if (vertex == v) {
            flow -= delta;
        } else if (vertex == w) {
            flow += delta;
        } else {
            throw new IllegalArgumentException();
        }
    }
}

//流图的定义
public class FlowNetwork {
    private final int V;  //顶点个数
    private Bag<FlowEdge>[] adj;
    public FlowNetwork(int V) {
        this.V = V;
        adj = (Bag<FlowEdge>[]) new Bag[V];
        for (int v = 0; v < V; v++) {
            adj[v] = new Bag<>();
        }
    }
    //想流图中增加边
    public void addEdge(FlowEdge e) {
        int v = e.from();
        int w = e.to();
        adj[v].add(e);  //正向边
        adj[w].add(e);  //反向边
    }
    public int V() {
        return V;
    }
    public Iterable<FlowEdge> adj(int v) {  //返回邻接边
        return adj[v];
    }
}

//FordFulkerson方法的实现
public class FordFulkerson {
    private boolean[] marked;  //如果残留网络中有s->v路径, 则为true
    private FlowEdge[] edgeTo;  //s->v路径的最后的边
    private double value; //流

    public FordFulkerson(FlowNetwork G, int s, int t) {
        value = 0.0;
        //当找不到增广路径时终止
        while (hasAugmentingPaht(G, s, t)) {  //判断是否还有增广路径
            double bottle = Double.POSITIVE_INFINITY;
            for (int v = t; v != s; v = edgeTo[v].other(v)) {  //计算最大流量
                bottle = Math.min(bottle, edgeTo[v].residualCapacityTo(v));
            }
            for (int v = t; v != s; v = edgeTo[v].other(v)) {
                edgeTo[v].addResidualFlowTo(v, bottle);
            }
            value += bottle;
        }
    }
    private boolean hasAugmentingPaht(FlowNetwork G, int s, int t) {
        edgeTo = new FlowEdge[G.V()];
        marked = new boolean[G.V()];

        Queue<Integer> q = new Queue<>();
        q.enqueue(s);
        marked[s] = true;
        while (!q.isEmpty()) {
            int v = q.dequeue();
            for (FlowEdge e : G.adj(v)) {
                int w = e.other(v);
                if (e.residualCapacityTo(w) > 0 && !marked[w]) {
                    edgeTo[w] = e;
                    marked[w] = true;
                    q.enqueue(w);
                }
            }
        }
        return marked[t];
    }
    public double value() {
        return value;
    }
    public boolean intCut(int v) { //在残留网络中v->s是否可达
        return marked[v];
    }
}

参考链接

• <算法导论>
• <算法>(普林斯顿Algorithm II)
• 网络流：最大流，最小割 基本概念及算法
• 最大流问题-Ford-Fulkerson算法