当前位置:   article > 正文

python算法中的图算法之网络流算法(详解二)_python网络流模型

python网络流模型

目录

学习目标:

学习内容:

网络流算法

Ⅰ. 网络流模型

Ⅱ . Ford-Fulkerson算法

Ⅲ. Edmonds-Karp算法

Ⅳ. Dinic算法

Ⅴ. 最小割算法

Ⅵ. 最大权闭合子图算法

Ⅶ. 最大权独立集算法

Ⅷ. 最小费用最大流算法

Ⅸ.  最大流最小费用算法

Ⅹ. 费用流算法


学习目标:

  • 一分钟掌握python 图算法入门知识

学习内容:

  1. 网络流模型
  2. Ford-Fulkerson算法
  3. Edmonds-Karp算法
  4. Dinic算法
  5. 最小割算法
  6. 最大权闭合子图算法
  7. 最大权独立集算法
  8. 最小费用最大流算法
  9. 最大流最小费用算法
  10. 费用流算法

网络流算法

Ⅰ. 网络流模型

网络流模型是一种用于解决流量问题的数学模型。在该模型中,流量以节点之间的边的形式流动,并且每条边都有一个权值或费用。网络流问题通常涉及最大流或最小割,其中最大流指从源节点到汇节点的最大流量,最小割则指将图分为两个互相独立的子集,使得从源节点到汇节点的最小费用或最小权重得到。

举一个例子,考虑以下场景:有一个城市,其中有多个加油站和多个车站。车站需要燃料,而加油站有燃料供应。每个加油站有不同的燃料供应量,每个车站需要的燃料量也不同。问题是如何在这些车站和加油站之间分配燃料,以最小化运输成本。

这个问题可以转化为网络流问题&#

声明:本文内容由网友自发贡献,不代表【wpsshop博客】立场,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容,请联系我们。转载请注明出处:https://www.wpsshop.cn/w/一键难忘520/article/detail/815552
推荐阅读
相关标签
  

闽ICP备14008679号