最小费用最大流 修改的dijkstra

来源:互联网 发布:js控制元素隐藏 编辑:程序博客网 时间:2024/05/16 23:34
最小费用最大流 修改的dijkstra + Ford-Fulksonff算法
修改的dijkstra其实和Johnson算法的思想是一致的。
 原地址:http://www.cppblog.com/guojingjia2006/archive/2009/11/12/57905.html
一个求最小费用最大流的朴素算法是这样的:
1 求最小费用增广路
2 判断是否存在增广路,否的话算法终止。
3 增加增广路上边的流量
4 在增广路上添加必要的逆向负权边
5 goto 1
 
因为负权边的存在,求最小费用增广路就不可以用dijkstra算法。当然,我们可以用bellman
-ford算法,可是这样的话求一次最短路的时间代价就是O(e*n),e是边数,n是顶点数。代价大了点,如果能用dijkstra算法就好了。利用Johnson算法的思想,这是可以做到的。
 
第一次求最短路可以用dijkstra算法(如果一开始就有负权边,那就用bellman
-ford算法,这没关系),求出源点到所有点的距离,嗯,我说的距离是指路径上边的费用之和的最小值。注意,要求出到所有点的距离,而不是求出到汇点的距离就完事了。
假设有一条边u
->v,源点到u的距离是d[u],到v的距离是d[v],边的费用(权值)是w(u,v)。很显然,d[u]+w(u,v)>=d[v],不然的话,你会发现一条更好的路径从源点到v。问题是,什么时候取等呢?当u->v在v的最优路径上,范围说小一点,当u->v在从源点到汇点的最优路径,即最小费用增广路上。
好的,如果u
->v被你增载了,你要开始添负权边v->u了,权值取负,就是-w(u,v)。负权就是讨厌,是正的就好了,dijkstra算法就可以再用了。怎么办呢,把负权边加个权值,让它非负。要加多少呢,d[v]-d[u]。当然不能只加一条边,对所有边,无论原有的还是新添的,按这个规则加,构造一个新的图:
                对边a
->b,新的边权w'(a,b)=w(a,b)+d[a]-d[b]
现在来看看你的杰作:
                对原来的边u
->v, w'(u,v)=w(u,v)+d[u]-d[v]: 记得么d[u]+w(u,v)>=d[v], 所以 w'(u,v) >= 0
                对新加的负权边v
->u, w'(v,u)=w(v,u)+d[v]-d[u]=-w(u,v)+d[v]-d[u]: 记得么d[u]+w(u,v)==d[v],这里可是取等号的,所以w'(v,u) == 0
哈哈,这下所有边又是非负的了。
可是,问题是,为啥不每个边加个足够大的正数,这样不是所有边也都是正的了么。仔细想想,边权为啥要为正,不就是为了求源点到汇点的最短路方便么,可是,都加大正数的话,你求出的最短路和原来图的最短路能一致么,不能,为啥,画个三角形,自己想想。可是,我的方法就能一致么,能。我证明给你看。
 
假设从源点s到汇点t有一条路径s
->a->b->c->d.->t,在原图中的路径长度为
                 w(s,a)
+w(a,b)+w(b,c)++w(x,t)
在新图中的路径为
                 w
'(s,a)+w'(a,b)+w'(b,c)+w'(x,t)
展开来就是
                 w(s,a)
+d[a]-d[s]+w(a,b)+d[b]-d[a]+w(c,d)+d[d]-d[b]+.+w(x,t)+d[t]-d[x]
消阿消,d[a]和
-d[a],d[b]和-d[b]d[x]和-d[x],剩下什么呢:
                 w(s,a)
+w(a,b)+w(b,c)++w(x,t)+d[t]-d[s]
噢,不就比原图中多d[t]
-d[s]么(其实d[s]==0)。这可是对所有s到t的路径都成立的,既然所有路径,在新图中的权值都比在原图中的权值多了d[t],那么,新图的最短路,也就对应原图的最短路,只不过路径长度多了d[t],这不仅对t成立,对所有节点u都成立,只不过新图中到u的最短路长度比原图多了d[u]。
 
好,用dijkstra算法,第二次求出最短路。然后求出新的d’[u],然后添加新的边,然后准备第三次的dijkstra算法。。。为什么第二次可以这样做,第三次还可以这样做,第三次的原图可能有很多负权边啊?我可没说过w(u,v)
>=0这样的限制,所以,即使原图有负权边还是可以这样做的。
 
好了,第一次dijkstra算法(或者bellman
-ford算法,如果有负权边的话,只用一次,不会成为瓶颈的),然后每次求最小增广路用一次修改的dijkstra算法。这个算法求最小费用最大流复杂度是O(m*n*n), m是最大流量,或者是求增广路次数的上界。最后,如果用这个算法来求最优匹配问题,复杂度是O(n^3)的。
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