首页 > 其他分享 >「网络流浅谈」最小割的模型 1

「网络流浅谈」最小割的模型 1

时间:2024-05-15 22:32:51浏览次数:32  
标签:dist 浅谈 idx int flow sum 子图 最小 模型

最大权闭合子图

引入

闭合子图指对于子图 \(G=(V,E)\),\(\forall u \in V, (u,v)\in E\),都有 \(v\in V\)。

最大权闭合子图无非就是对于所有的闭合子图 \(G\) 中 \(\sum_{u\in V} w_u\) 最大的闭合子图。

对于这个图中,闭合子图有哪些呢?

红色框圈画出的即为 \(1\) 个闭合子图,因为对于任意一个点所连向的点都在该子图内。

主算法

不难发现任意一个割所划分成的 \(2\) 个集合均为闭合子图,而我们要求最大权闭合子图,故考虑如何求解。

建立一个流网络,将源点向所有权值为正的点连一条长度为该点权值的边,将所有权值为负数的点向汇点连一条长度为该点权值的绝对值的边。对于原图中的边,在流网络中均为 \(+\infty\)。

对于割 \([S,T]\),\(c(S,T)=\sum_{(u,v)\in E,u\in S,v\in T}c(u,v)\),由于中间的边权均为 \(+\infty\),所以只会割两边的边,即 \(c(S,T)=\sum_{(s,v)\in E,v\in T}c(s,v)+\sum_{(u,t)\in E,u\in S}c(u,t)\)。

又因为建图的时候 \(s\) 所连向的边,均为连向点的边权;而连向 \(t\) 的边的边权均为连向他点的权值。故,\(c(S,T)=\sum_{(s,v)\in E,v\in T}c(s,v)+\sum_{(u,t)\in E,u\in S}c(u,t)=\sum_{(s,v)\in E,v\in T}w_v-\sum_{(u,t)\in E,u\in S}w_u\)

考虑最大权闭合子图的权值为什么?\(val=\sum_{(s,v)\in E,v\in S}w_v+\sum_{(u,t)\in E,u\in S}w_u\)。

不难发现第二项是完全一样的:所以将 \(c(S,T)\) 与 \(val\) 相加得,\(c(S,T)+val=\sum_{(s,v)\in E,v\in T}w_v+\sum_{(s,v)\in E,v\in S}w_v\)

由于 \(S\) 与 \(T\) 共同构成了点集 \(V\),故 \(\sum_{(s,v)\in E,v\in T}w_v+\sum_{(s,v)\in E,v\in S}w_v=\sum_{(s,v)\in E}w_v=\sum_{w_v>0}w_v\)

综上所述,\(val=\sum_{w_v>0}w_v-c(S,T)\),通过数学知识推理得 \(c(S,T)\) 应最小,即求最小割。

P4174 [NOI2006] 最大获利

模版题,按照上述做法建图即可。

#include <bits/stdc++.h>
#define fi first
#define se second
#define int long long

using namespace std;

typedef pair<int, int> PII;
typedef long long LL;

const int N = 6e4 + 10, M = 4e5 + 10, INF = 1e18;

int n, m, s, t;
int a[N], b[N];
int h[N], e[M], ne[M], f[M], idx;
int dist[N], cur[N];

void add(int a, int b, int c) {
	e[idx] = b, ne[idx] = h[a], f[idx] = c, h[a] = idx ++;
	e[idx] = a, ne[idx] = h[b], f[idx] = 0, h[b] = idx ++;
}
bool bfs() {
	memset(dist, -1, sizeof dist);
	queue<int> q;
	q.emplace(s), dist[s] = 0, cur[s] = h[s];
	while (q.size()) {
		auto u = q.front();
		q.pop();

		for (int i = h[u]; ~i; i = ne[i]) {
			int v = e[i];
			if (dist[v] == -1 && f[i]) {
				dist[v] = dist[u] + 1, cur[v] = h[v];
				if (v == t) return 1;
				q.emplace(v);
			}
		}
	}
	return 0;
}
int find(int u, int lim) {
	if (u == t) return lim;

	int flow = 0;
	for (int i = cur[u]; ~i && flow < lim; i = ne[i]) {
		cur[u] = i;
		int v = e[i];
		if (dist[v] == dist[u] + 1 && f[i]) {
			int tmp = find(v, min(f[i], lim - flow));
			if (!tmp) dist[v] = -1;
			flow += tmp, f[i] -= tmp, f[i ^ 1] += tmp;
		}
	}

	return flow;
}
int dinic() {
	int res = 0, flow;
	while (bfs()) while (flow = find(s, INF)) res += flow;
	return res;
}

signed main() {
	cin.tie(0);
	cout.tie(0);
	ios::sync_with_stdio(0);

	cin >> n >> m;
	memset(h, -1, sizeof h);

	s = 0, t = n + m + 1;
	for (int i = 1; i <= n; i ++)
		cin >> a[i];
	for (int i = 1; i <= m; i ++) {
		int u, v;
		cin >> u >> v >> b[i];
		add(i + n, u, INF), add(i + n, v, INF);
	}

	int tot = 0;
	for (int i = 1; i <= m; i ++)
		add(s, i + n, b[i]), tot += b[i];
	for (int i = 1; i <= n; i ++)
		add(i, t, a[i]);

	cout << tot - dinic() << endl;

	return 0;
}

最大密度子图

引入

定义无向图 \(G=(V,E)\) 的密度为 \(\frac{|E|}{|V|}\)。则,对于一个无向图 \(G=(V,E)\),令 \(G\) 的子图 \(G'=(V',E')\),满足 \(\forall (u,v)\in E', u\in V',v\in V'\)。对于所有满足条件的子图 \(G\) 中,密度最大的即为最大密度子图。

主算法

对于形式 \(\frac{|E|}{|V|}\),不难想到通过分数规划求解,即二分 \(g\),如果 \(\frac{|E|}{|V|}\ge g\),则说明 \(g\) 还可以更大,调整二分左端点;反之,调整二分右端点。

将式子继续化简可以得到:\(|E|-g|V|\ge 0\),也就是求 \(|E|-g|V|\) 的最大值,即 \(g|V|-|E|\) 的最小值。

最小割是可以解决点集的,但是难以算出边数的多少。所以,考虑如何将边数加入割。

考虑红色圈出的子图,如何计算边数呢?可以考虑使用度数,某个点度数减去该点连向集合外部的边的个数再除 \(2\),即可得到集合内边的个数,即 \(\frac{\sum_{u\in V}d_u-c(V,\bar V)}{2}\)。这样,就与割产生了关系。

继续推式子:\(g|V|-|E|=\sum_{u\in V}g-\frac{\sum_{u\in V}d_u-c(V,\bar V)}{2}=\sum_{u\in V}(g-\frac{d_u}{2})+\frac{c(V,\bar V)}{2}\)

为了使与最小割有单调关系,将割 \(c(V,\bar V)\) 的系数提出得 \(\frac{\sum_{u\in V}(2g-d_u)+c(V,\bar V)}{2}\)

那么,就可以建图了。对于任意一个点 \(u\) 均向汇点 \(t\) 连一条边权为 \(2g-d_u\) 的边,不过由于 \(2g-d_u\) 可能会小于 \(0\),所以边权应为 \(2g-d_u+U\),其中 \(U\) 为常数。对于点之间的边,即为原图的边,为了算边数所以边权均为 \(1\)。源点 \(s\) 向任意一个点连一条边权为 \(U\) 的边即可。\(U\) 取 \(|E|\) 即可,因为 \(d_u\) 不可能超过 \(|E|\)。下图为一个例子。

建完图后,由于部分边权多加了 \(U\),所以考虑新图最小割 \(c'(S,T)\) 与 \(|E|-g|V|\) 的关系。令 \(P=S-\{s\},P'=\bar P - \{t\}\),则最小割的边集分为 \(4\) 种情况:\(P\rightarrow \{t\},\{s\}\rightarrow P',P\rightarrow P',\{s\}\rightarrow \{t\}\)。不过,最后一种边不存在舍去。

\[\begin{aligned} c'(S,T)=&\sum_{u\in P} (U+2g-d_u)+\sum_{v\in P'}U+\sum_{u\in P}\sum_{v\in P'}c(u,v)\\ =&\sum_{u\in P}(U+2g-d_u+\sum_{v\in P'}c(u,v))+\sum_{v\in P'}U\\ =&\sum_{u\in P}(U+2g-(d_u-\sum_{v\in P'}c(u,v)))+\sum_{v\in P'}U\\ =&\sum_{u\in P}(U+2g-\sum_{v\in P}c(u,v))+\sum_{v\in P'}U\leftarrow u\ 所有出边-向集合外边=向集合内边\\ =&\sum_{u\in P}2g-\sum_{u\in P}\sum_{v\in P}c(u,v)+\sum_{v\in P'}U+\sum_{v\in P}U\\ =&|P|2g+ 2|E|+U\cdot n\\ \end{aligned} \]

故,\(|E|-g|V|=\frac{U\cdot n-c'(S,T)}{2}\),这里 \(V\) 与 \(P\) 等价,都是我们选出的点。到此,该问题得以解决。

POJ3155 - Hard Life

模版题,使用上述做法建图计算即可。

对于输出方案,选择的集合其实就是最小割中 \(S\) 集合,那么怎么找出呢?只需要从 \(s\) 每次走 \(>0\) 的边所能到达的点的集合,便是答案(注意:不能包含 \(s\))。

#include <bits/stdc++.h>
#define fi first
#define se second
#define int long long

using namespace std;

typedef pair<int, int> PII;
typedef long long LL;

const int N = 1e2 + 10, M = 3e3 + 10;
const double eps = 1e-6;

int n, m, s, t;
int h[N], e[M], ne[M], idx;
double f[M];
int d[N], cur[N], dg[N], st[N];
vector<int> res;
std::vector<PII> E;

void add(int a, int b, double c1, double c2) {
	e[idx] = b, ne[idx] = h[a], f[idx] = c1, h[a] = idx ++;
	e[idx] = a, ne[idx] = h[b], f[idx] = c2, h[b] = idx ++;
}
bool bfs() {
	memset(d, -1, sizeof d);
	queue<int> q;
	q.emplace(s), d[s] = 0, cur[s] = h[s];
	while (q.size()) {
		int u = q.front();
		q.pop();

		for (int i = h[u]; ~i; i = ne[i]) {
			int v = e[i];
			if (d[v] == -1 && f[i] > 0) {
				d[v] = d[u] + 1, cur[v] = h[v];
				if (v == t) return 1;
				q.emplace(v);
			}
		}
	}
	return 0;
}
double find(int u, double lim) {
	if (u == t) return lim;

	double flow = 0;
	for (int i = cur[u]; ~i && flow < lim; i = ne[i]) {
		cur[u] = i;
		int v = e[i];
		if (d[v] == d[u] + 1 && f[i] > 0) {
			double tmp = find(v, min(lim - flow, f[i]));
			if (tmp <= 0) d[v] = -1;
			f[i] -= tmp, f[i ^ 1] += tmp, flow += tmp;
		}
	}

	return flow;
}
void build(double g) {
	memset(h, -1, sizeof h);
	idx = 0;
	for (auto v : E) add(v.fi, v.se, 1, 1);
	for (int i = 1; i <= n; i ++) add(s, i, m, 0);
	for (int i = 1; i <= n; i ++) add(i, t, 2.0 * g - dg[i] + m, 0);
}
bool dinic(double g) {
	build(g);
	double res = 0, flow;
	while (bfs()) while (flow = find(s, 1e18)) res += flow;
	return res < m * n * 1.0;
}
void dfs(int u) {
	if (u != s) res.emplace_back(u);
	st[u] = 1;
	for (int i = h[u]; ~i; i = ne[i]) {
		int v = e[i];
		if (!st[v] && f[i] > 0) dfs(v);
	}
}

signed main() {
	cin.tie(0);
	cout.tie(0);
	ios::sync_with_stdio(0);

	cin >> n >> m;

	s = 0, t = n + 1;
	for (int i = 1; i <= m; i ++) {
		int u, v;
		cin >> u >> v;
		E.emplace_back(u, v), dg[u] ++, dg[v] ++;
	}

	double l = 0, r = m;
	while (r - l > eps) {
		double mid = (l + r) * 0.5;
		if (dinic(mid)) l = mid;
		else r = mid;
	}

	dinic(l), dfs(s);
	if (!res.size()) {
		cout << "1\n1";
		return 0;
	}
	cout << res.size() << endl;
	sort(res.begin(), res.end());
	for (auto v : res)
		cout << v << endl;
	cout << endl;

	return 0;
}

标签:dist,浅谈,idx,int,flow,sum,子图,最小,模型
From: https://www.cnblogs.com/Tiny-konnyaku/p/18194817

相关文章

  • P3366 【模板】最小生成树
    链接:https://www.luogu.com.cn/problem/P3366模板题:kruskal代码:核心是对边的排序,遍历,选择。#include<iostream>#include<vector>#include<algorithm>#include<math.h>#include<sstream>#include<string>#include<string.h>#include<......
  • 最小子段和
    #include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<time.h>#defineN10#defineMAX_RANDOM_NUM20/***求最大子段和*情况1:左子段长*情况2:右子段长*情况3:右子段一部分和左子段一部分相连长*@paramarr数组*@paramleft左......
  • 通过大模型完成影视解说视频剪辑1.0
    一.概述什么是自动化剪辑解说电影的AIAgent?自动化剪辑解说电影的AIAgent是一种利用大模型技术对电影进行自动化剪辑和解说的系统。这种AIAgent能够分析电影中的剧情、人物对话、场景变化等元素,自动生成解说词并进行剪辑,使得观众可以在更短的时间内了解电影的核心内容。......
  • EAV模型(实体-属性-值)的设计和低代码的处理方案(2)--数据的查询处理
    我在随笔《EAV模型(实体-属性-值)的设计和低代码的处理方案(1)》中介绍了一些基本的EAV模型设计知识和基于Winform场景下低代码(或者说无代码)的一些实现思路,在本篇随笔中,我们来分析一下这种针对通用业务,且只需定义就能构建业务模块存储和界面的解决方案,其中的数据查询处理的操作。1、......
  • 常见数据分析模型与方法①-RFM
    一、简述RFM用于对用户进行分类,并判断每类细分用户的价值。通过最近一次消费时间(R):客户距离最近的一次采购时间的间隔。最近一段时间内消费频次(F):指客户在限定的期间内所购买的次数。最近一段时间内消费金额(M):客户的消费能力,通常以客户单次的平均消费金额作为衡量指标。这三......
  • 基于肤色模型的人脸识别FPGA实现,包含tb测试文件和MATLAB辅助验证
    1.算法运行效果图预览matlab2022a的测试结果如下:   vivado2019.2的仿真结果如下:   将数据导入到matlab中,   系统的RTL结构图如下图所示:   系统包括中值滤波,RGB转换为ycbcr,人脸检测三个模块 2.算法运行软件版本vivado2019.2 matlab2022a......
  • P2765 魔术球问题(最小路径点覆盖)
    link这个题目很不同,它给出的是柱子的数量,要反推球的数量。可以这样认为,给出边数,求上面的点数。每次只能在某根柱子的最上面放球->点的连接方式是一串串的,易发现图是个DAG;然后好像没什么可推的性质了。题目没给出点数,那肯定要去不断试不同的点数n,每次进行判定是否符合......
  • 64 - Minimum Path Sum 最小路径和
    64-MinimumPathSum最小路径和问题描述Givenamxngridfilledwithnon-negativenumbers,findapathfromtoplefttobottomright,whichminimizesthesumofallnumbersalongitspath.Note:Youcanonlymoveeitherdownorrightatanypointinti......
  • 实验12-使用keras预训练模型完成猫狗识别
    win10python3.7tensorflow-gpu2.6.0keras2.6.0 出现ValueError:Askedtoretrieveelement0,buttheSequencehaslength0原因:老师给的代码中标红的文件夹下没有所需文件或缺失 解决办法:将image文件夹下的test下的cat和dog文件夹分别复制到dc下的test和train......
  • 鸿蒙HarmonyOS实战-Stage模型(UIAbility组件)
    ......