Ford-Fulkerson算法是贪心算法,用于计算网络中的最大流量。其原理是找到剩余容量为正的增广路径,只要找到增广路径,就可以继续增加路径和计算流量。直到增广路径不再存在,这时就能得出最大流量。
Ford-Fulkerson算法的术语
剩余容量:就是将容量减去流量,在Ford-Fulkerson算法中剩余容量是正数,才能继续作为路径。
残差网络:是一个具有相同顶点和边的网络,使用残差容量作为容量。
增广路径:是残差图中从源点到接收点的路径,最终容量为0。
Ford-Fulkerson算法原理示例
可能概念不是很清晰,下面来看一个示例,流网络所有边的初始流量均为0,并有对应的容量上限,设起始点为S,接收点为T。

路径一,S-A-B-T路径剩余容量为8、9、2,最小值为2,因此路径一的流量为2,这时网络图的流量为2。

路径二,S-D-C-T路径剩余容量为3、4、5,最小值为3,因此我们可以将流量增加3,这时网络的流量为5。

路径三,S-A-B-D-C-T路径剩余容量为6、7、7、1、2,最小值为1,因此流量增加1,这时网络的流量为6。

至此,已经没有为正数的剩余容量,得出该流网络的最大流是6。
Python实现Ford-Fulkerson算法
from collections import defaultdict class Graph: def __init__(self, graph): self.graph = graph self. ROW = len(graph) def searching_algo_BFS(self, s, t, parent): visited = [False] * (self.ROW) queue = [] queue.append(s) visited[s] = True while queue: u = queue.pop(0) for ind, val in enumerate(self.graph[u]): if visited[ind] == False and val > 0: queue.append(ind) visited[ind] = True parent[ind] = u return True if visited[t] else False def ford_fulkerson(self, source, sink): parent = [-1] * (self.ROW) max_flow = 0 while self.searching_algo_BFS(source, sink, parent): path_flow = float("Inf") s = sink while(s != source): path_flow = min(path_flow, self.graph[parent[s]][s]) s = parent[s] max_flow += path_flow v = sink while(v != source): u = parent[v] self.graph[u][v] -= path_flow self.graph[v][u] += path_flow v = parent[v] return max_flow graph = [[0, 8, 0, 0, 3, 0], [0, 0, 9, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 7, 2], [0, 0, 0, 0, 0, 5], [0, 0, 7, 4, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0]] g = Graph(graph) source = 0 sink = 5 print("Max Flow: %d " % g.ford_fulkerson(source, sink))
以上是解析Ford-Fulkerson算法并通过Python实现的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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