Отсутствует несколько путей в алгоритме Эдмондса Карпа Макса
Я бы реализовал алгоритм Эдмонда Карпа, но, похоже, он не правильный, и я не получаю правильный поток, рассмотрим следующий график и поток от 4 до 8:
Алгоритм работает следующим образом:
Сначала находит 4→1→8, затем находит 4→5→8 после этого 4→1→6→8
И я думаю, что третий путь неправильный, потому что, используя этот путь, мы не можем использовать поток из 6→8 (потому что он использовал), и на самом деле мы не можем использовать поток из 4→5→6→8.
Фактически, если мы выберем 4→5→6→8, а затем 4→1→3→7→8, а затем 4→1→3→7→8, мы можем получить лучший поток (40).
Я реализовал алгоритм из примера кода вики. Я думаю, что мы не можем использовать какой-либо действительный путь, и на самом деле этот жадный выбор неверен.
Я ошибся?
Код такой, как показано ниже (в C# порог равен 0 и не влияет на алгоритм):
public decimal EdmondKarps(decimal[][] capacities/*Capacity matrix*/,
List<int>[] neighbors/*Neighbour lists*/,
int s /*source*/,
int t/*sink*/,
decimal threshold,
out decimal[][] flowMatrix
/*flowMatrix (A matrix giving a legal flowMatrix with the maximum value)*/
)
{
THRESHOLD = threshold;
int n = capacities.Length;
decimal flow = 0m; // (Initial flowMatrix is zero)
flowMatrix = new decimal[n][]; //array(1..n, 1..n) (Residual capacity from u to v is capacities[u,v] - flowMatrix[u,v])
for (int i = 0; i < n; i++)
{
flowMatrix[i] = new decimal[n];
}
while (true)
{
var path = new int[n];
var pathCapacity = BreadthFirstSearch(capacities, neighbors, s, t, flowMatrix, out path);
if (pathCapacity <= threshold)
break;
flow += pathCapacity;
//(Backtrack search, and update flowMatrix)
var v = t;
while (v != s)
{
var u = path[v];
flowMatrix[u][v] = flowMatrix[u][v] + pathCapacity;
flowMatrix[v][u] = flowMatrix[v][u] - pathCapacity;
v = u;
}
}
return flow;
}
private decimal BreadthFirstSearch(decimal[][] capacities, List<int>[] neighbors, int s, int t, decimal[][] flowMatrix, out int[] path)
{
var n = capacities.Length;
path = Enumerable.Range(0, n).Select(x => -1).ToArray();//array(1..n)
path[s] = -2;
var pathFlow = new decimal[n];
pathFlow[s] = Decimal.MaxValue; // INFINT
var Q = new Queue<int>(); // Q is exactly Queue :)
Q.Enqueue(s);
while (Q.Count > 0)
{
var u = Q.Dequeue();
for (int i = 0; i < neighbors[u].Count; i++)
{
var v = neighbors[u][i];
//(If there is available capacity, and v is not seen before in search)
if (capacities[u][v] - flowMatrix[u][v] > THRESHOLD && path[v] == -1)
{
// save path:
path[v] = u;
pathFlow[v] = Math.Min(pathFlow[u], capacities[u][v] - flowMatrix[u][v]);
if (v != t)
Q.Enqueue(v);
else
return pathFlow[t];
}
}
}
return 0;
}
1 ответ
Способ выбора путей не важен.
Вы должны добавить ребра пути в обратном порядке с пропускной способностью пути и уменьшить вместимость ребер пути на это значение.
На самом деле это решение работает:
while there is a path with positive capacity from source to sink{
find any path with positive capacity from source to sink, named P with capacity C.
add C to maximum_flow_value.
reduce C from capacity of edges of P.
add C to capacity of edges of reverse_P.
}
Наконец, значение максимального потока является суммой C
в петле.
Если вы хотите видеть поток в ребрах в максимальном потоке, который вы создали, вы можете где-то сохранить исходный граф, поток в ребре e будет иметь вид original_capacity_e - current_capacity_e.