Python:实现Edmonds-Karp算法(附完整源码)

原生python运行速度很慢，只要数据量大于100，求解就变得十分困难 五组测试数据 测试用例的第一行为图的节点数和边数，第二行为最大流算法的起始节点和中止节点，剩余所有行均为有向加权边，其中前两个数字代表边的两个端点，后一个数字代表边的权重。 ·测试用例1（将txt压缩为xz后使用base16384转为文本） 赍薥潨一伹筫弘倀噀忀一丐臖嫎七倀栗币瀰丢礁凹僺藘熐珃箖孨舉詹瑷俶嘴奊懫羾姨羖盾眅芽贁蒎膝悢艵戧婝榬繣哧譹侽烿犎滃幗徤俊俿圐嫌綉殾穫嫻带潶宜疹讥及煷洟側廫盃渍制谳珲澼瘀侄买縐丁誀妇礜徟褂一一丑杚 .

这周老师要求完成对Edmonds_Karp算法实现，本人想偷懒用了维基百科上的Edmonds_Karp算法，但结果其没有考虑后项边，导致得到结果不正确，反而花了很多时间去查错找错，最终解决并修改了Edmonds_Karp算法。 实验成功算法的伪代码： python代码部分等交完实验后上传

<br />#include <cstdio> #include <iostream> #include <vector> #include <queue> #include <algorithm> #include <functional> #define Maxn 100 #define Maxnum 99999999 using namespace std; int n, f[Maxn][Maxn], g[Maxn][Maxn], s, t; int path[Maxn], p

网络流的Edmonds-Karp算法代码 1 #include<iostream> 2 #include<algorithm> 3 #include<list> 4 #include<queue> 5 #include<climits> 6 using namespace std; 7 int n,m,s,t; 8 i...

EK代码如下： import time start_1=time.time() edgeLinks=dict()#边 edgeWeight=dict()#权重 stack_bfs_i=[]# stack_bfs_o=[]# 放点判断 bfs_road=[]#路 Pre_set=dict()#前驱集合 ju=0#连通判断 MIN=99999 SUB=[]#MIN的集合，最后相加即最大流 def BFS(start,end): global edgeLinks,edgeWeight,ju b

来自一篇写得很好的博客:http://blog.csdn.net/hsqlsd/article/details/7862903有n个点，有m条有向边，有一个点很特殊，只出不进，叫做源点，通常规定为1号点。另一个点也很特殊，只进不出，叫做汇点，通常规定为n号点。每条有向边上有两个量，容量和流量，从i到j的容量通常用c[I,j]表示,流量则通常是f[I,j]。通常可以把这些边想象成道路，流量就是这条道...

#include&lt;queue&gt; #include&lt;cstdio&gt; #include&lt;vector&gt; #include&lt;cstring&gt; #include&lt;iostream&gt; #include&lt;algorithm&gt; using namespace std; const int maxn=10000; const int INF=...

Edmonds_Karp 算法 (转) 找了好久终于在这个牛这里找到为什么反向边要加回流量的原因了， 因为是初学教程，所以我会尽量避免繁杂的数学公式和证明。也尽量给出了较为完整的代码。 本文的目标群体是网络流的初学者，尤其是看了各种NB的教程也没看懂怎么求最大流的小盆友们。本文的目的是，解释基本的网络流模型，最基础的最大流求法，即bfs找增广路法，也就是EK法，全名是Edmond...

上午终于把最大流搞懂了，下午独立的做了一道题目，这道题目牵扯到如何记录最大流流过的路径问题。 想了好久，然后有好好的探索了一下edmondskarp算法的核心思想，发现每次的增光路都可以作为条通径。 这样的话就简单了，每次添加增光路的时候，用另一个数组记录一下增光路的添加路线，到后来用的时候， 再依次从数组中取出增光路的添加路线。 #include #include #include #i

最大流算法 参考：http://www.cnblogs.com/jackge/archive/2013/05/05/3061893.html package test; import java.util.Arrays; import java.util.LinkedList; public class Edmonds_Karp_Test { public static void

Edmonds-Karp算法是一种用于解决最大流问题的算法，在计算机科学中广泛应用。算法概述Edmonds-Karp算法是基于Ford-Fulkerson方法的改进，它通过广度优先搜索（BFS）来寻找增广路径。增广路径是网络中从源点到汇点的一条路径，该路径上至少存在一条边，其剩余容量大于0。Edmonds-Karp算法的核心在于，它每次寻找的都是从源点到汇点的最短增广路径，并通过这条路径来增加流量。算法步骤初始化：将所有边的流量设置为0，即初始流量为0。

首先感谢以下参考资料及其作者： 图论与网络流_图书搜索 (duxiu.com) 最优化方法及其MATLAB实现 (duxiu.com) Python networkx 实现网络流_Ugly Gardon-CSDN博客 网络流与匹配 (yuyanwz.cn) networkx求解最小费用最大流并可视化数据_engineoid的博客-CSDN博客 下面开始正文。 生活中人们常常利用有向图来对各种网络模型创建模型，如交通网络,通信网络,输电网络﹑油气管道网络、互联网、社会网络等。这些网络的共同特点是它们都是有向图

问题定义 给定有向图G=(V,E)，其每条边都有容量cv,wcv,wc_{v,w}.这个容量代表这个边可以通过的最大容量。对于任一条边(v,w)(v,w)(v,w)，最多有cv,wcv,wc_{v,w}个单位的流可以通过。 图中有两个特殊点，一个是s，称为源点（source），一个是t，称为收点（sink）。 既不是源点也不是收点的点，总的进入的流必须等于总的发出的流。 最大流问题就是确定...