依系列文章就谈谈网络流在信息学奥赛中的利用。本系列文章就谈谈网络流在信息学奥赛中的运用。

本系列文章只讨论网络流在信息学奥赛中的应用,本系列文章只讨论网络流在信息学奥赛中的应用

据系列文章就谈谈网络流在信息学奥赛中之用

随系列文章就谈谈网络流在信息学奥赛中的使

前言

网络流在信息学奥赛中凡是一个大巨大之网,因为该知识点的模型多变,建模方式复杂,对运动员的力量要求于高,因此当各种被高难度级别的角中都时常能见到其的身影。(起码SDOI几乎是一模一样年一样差)

网流属于图论问题,而图论问题本质上或者数学问题,因此网络流中的每个结论还能够当度娘那里找到详细的辨证

前言

网络流在信息学奥赛中凡是一个很巨大的系统,因为拖欠知识点的模子多变,建模方式复杂,对选手的力量要求比高,因此当各种被高难度级别之斗被还常常会看到它们的人影。(起码SDOI几乎是同一年一样次)

网流属于图论问题,而图论问题本质上或数学问题,因此网络流中的每个结论都能以度娘那里找到详细的证明

概念

产生往图:每条边都发出来头的希冀。。

源点 :入度为$0$的点

汇点:出度为$0$的点

(好像不绝严谨,大家直观感受一下:joy:)

定义:在有向图$G(V,E)$中,若在一样源点$S$,汇点$T$,且各条边$(u,v)$都产生自然的非负容量限制,则称该图为网络流图

煮个栗子

 

顿时就算是一个标(nan)准(kan)的网络流图

里面S表示源点,T表示汇点,每条边的权值表示流量。

然而单纯有只图有个毛线用什么,毕竟人家考试无是比较谁图画的好看啊:joy:

概念

发生向图:每条边都产生来头的图。。

源点 :入度为$0$的点

汇点:出度为$0$的点

(好像不顶严谨,大家直观感受一下:joy:)

定义:在有向图$G(V,E)$中,若在一样源点$S$,汇点$T$,且各条边$(u,v)$都发生得的非负容量限制,则称该图为网络流图

煮个栗子

 

立马即是一个标(nan)准(kan)的大网流图

中间S表示源点,T表示汇点,每条边的权值表示流量。

但偏偏有个图有个毛线用什么,毕竟人家考试无是于谁图画的难堪啊:joy:

应用

发了马上张图,我们不怕得在及时面作工作呀

极端基础的横有

 

应用

有了立张图,我们就算得当当下面将工作呀

极致基础的光景发生

 

最大流

最大流

无源汇有上下界可行流

无源汇有上下界可行流

发出源汇有上下界最特别流动

生源汇有上下界最充分流动

有源汇有上下界最小流

来源汇有上下界最小流

不过小费用最深流动

最好小费用最特别流动

无源汇上下界最小费用可行流

 

里头每个有以起众多藏型,所以自己打算把知识细化开云,这样好大家了解

无源汇上下界最小费用而行流

 

中间每个片还要发出成百上千经型,所以我打算将文化细化开云,这样好大家掌握