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通过 USACO 4.2.1 Ditch 学习一下最大流算法 。可惜它给的测试数据几乎没有任何杀伤力，后面测试时我们采用 DD_engi 写的程序生成的加强版数据。

总体上来说，最大流算法分为两大类：增广路 (Augmenting Path) 和预流推进重标号 (Push Relabel) 。也有算法同时借鉴了两者的长处，如 Improved SAP 。本篇主要介绍增广路类算法，思想、复杂度及实际运行效率比较，并试图从中选择一种兼顾代码复杂度和运行效率的较好方案。以下我们将会看到，有时理论分析的时间复杂度并不能很好的反映一种算法的实际效率。

1. Ford - Fulkerson 方法

所有增广路算法的基础都是 Ford - Fulkerson 方法。称之为方法而不是算法是因为 Ford - Fulkerson 只提供了一类思想，在此之上的具体操作可有不同的实现方案。

给定一个有向网络 G(V,E) 以及源点 s 终点 t ，FF 方法描述如下：

假设有向网络 G 中边 (i,j) 的容量为 c(i,j) ，当前流量为 f(i,j) ，则此边的剩余流量即为 r(i,j) = c(i,j) - f(i,j) ，其反向边的剩余流量为 r(j,i) = f(i,j) 。有向网中所有剩余流量 r(i,j) > 0 的边构成残量网络 G_f ，增广路径p即是残量网络中从源点 s 到终点 t 的路径。

沿路径 p 增广流量 f 的操作基本都是相同的，各算法的区别就在于寻找增广路径 p 的方法不同。例如可以寻找从 s 到 t 的最短路径，或者流量最大的路径。

2. Edmonds - Karp 算法

Shortest Augmenting Path (SAP) 是每次寻找最短增广路的一类算法，Edmonds - Karp 算法以及后来著名的 Dinic 算法都属于此。SAP 类算法可统一描述如下：

在无权边的有向图中寻找最短路，最简单的方法就是广度优先搜索 (BFS)，E-K 算法就直接来源于此。每次用一遍 BFS 寻找从源点 s 到终点 t 的最短路作为增广路径，然后增广流量 f 并修改残量网络，直到不存在新的增广路径。

E-K 算法的时间复杂度为 O(VE²)，由于 BFS 要搜索全部小于最短距离的分支路径之后才能找到终点，因此可以想象频繁的 BFS 效率是比较低的。实践中此算法使用的机会较少。

3. Dinic 算法

BFS 寻找终点太慢，而 DFS 又不能保证找到最短路径。1970年 Dinic 提出一种思想，结合了 BFS 与 DFS 的优势，采用构造分层网络的方法可以较快找到最短增广路，此算法又称为阻塞流算法 (Blocking Flow Algorithm)。

首先定义分层网络 AN(f)。在残量网络中从源点 s 起始进行 BFS，这样每个顶点在 BFS 树中会得到一个距源点 s 的距离 d，如 d(s) = 0，直接从 s 出发可到达的点距离为 1，下一层距离为2 ... 。称所有具有相同距离的顶点位于同一层，在分层网络中，只保留满足条件 d(i) + 1 = d(j) 的边，这样在分层网络中的任意路径就成为到达此顶点的最短路径。

Dinic 算法每次用一遍 BFS 构建分层网络 AN(f)，然后在 AN(f) 中一遍 DFS 找到所有到终点 t 的路径增广；之后重新构造 AN(f)，若终点 t 不在 AN(f) 中则算法结束。DFS 部分算法可描述如下：

 实际代码中不必真的用一个图来存储分层网络，只需保存每个顶点的距离标号并在 DFS 时判断 dist[i] + 1 = dist[j] 即可。Dinic 的时间复杂度为 O(V²E)。由于较少的代码量和不错的运行效率，Dinic 在实践中比较常用。具体代码可参考 DD_engi 网络流算法评测包中的标程，这几天 dinic 算法的实现一共看过和比较过将近 10 个版本了，DD 写的那个在效率上是数一数二的，逻辑上也比较清晰。

 4. Improved SAP 算法

 本次介绍的重头戏。通常的 SAP 类算法在寻找增广路时总要先进行 BFS，BFS 的最坏情况下复杂度为 O(E)，这样使得普通 SAP 类算法最坏情况下时间复杂度达到了 O(VE²)。为了避免这种情况，Ahuja 和 Orlin 在1987年提出了Improved SAP 算法，它充分利用了距离标号的作用，每次发现顶点无出弧时不是像 Dinic 算法那样到最后进行 BFS，而是就地对顶点距离重标号，这样相当于在遍历的同时顺便构建了新的分层网络，每轮寻找之间不必再插入全图的 BFS 操作，极大提高了运行效率。国内一般把这个算法称为
SAP...显然这是不准确的，毕竟从字面意思上来看 E-K 和 Dinic 都属于 SAP，我还是习惯称为 ISAP 或改进的 SAP 算法。

 与 Dinic 算法不同，ISAP 中的距离标号是每个顶点到达终点 t 的距离。同样也不需显式构造分层网络，只要保存每个顶点的距离标号即可。程序开始时用一个反向 BFS 初始化所有顶点的距离标号，之后从源点开始，进行如下三种操作：(1)当前顶点 i 为终点时增广 (2) 当前顶点有满足 dist[i] = dist[j] + 1 的出弧时前进 (3) 当前顶点无满足条件的出弧时重标号并回退一步。整个循环当源点 s 的距离标号 dist[s] >= n 时结束。对 i 点的重标号操作可概括为 dist[i]
= 1 + min{dist[j] : (i,j)属于残量网络G_f}。具体算法描述如下：

 算法中的允许弧是指在残量网络中满足 dist[i] = dist[j] + 1 的弧。Retreat 过程中若从 i 出发没有弧属于残量网络 G_f 则把顶点距离重标号为 n 。

 虽然 ISAP 算法时间复杂度与 Dinic 相同都是 O(V²E)，但在实际表现中要好得多。要提的一点是关于 ISAP 的一个所谓 GAP 优化。由于从 s 到 t 的一条最短路径的顶点距离标号单调递减，且相邻顶点标号差严格等于1，因此可以预见如果在当前网络中距离标号为 k (0 <= k < n) 的顶点数为 0，那么可以知道一定不存在一条从 s 到 t 的增广路径，此时可直接跳出主循环。在我的实测中，这个优化是绝对不能少的，一方面可以提高速度，另外可增强 ISAP 算法时间上的稳定性，不然某些情况下
ISAP 会出奇的费时，而且大大慢于 Dinic 算法。相对的，初始的一遍 BFS 却是可有可无，因为 ISAP 可在循环中自动建立起分层网络。实测加不加 BFS 运行时间差只有 5% 左右，代码量可节省 15~20 行。

 5. 最大容量路径算法 (Maximum Capacity Path Algorithm)

 1972年还是那个 E-K 组合提出的另一种最大流算法。每次寻找增广路径时不找最短路径，而找容量最大的。可以预见，此方法与 SAP 类算法相比可更快逼近最大流，从而降低增广操作的次数。实际算法也很简单，只用把前面 E-K 算法的 BFS 部分替换为一个类 Dijkstra 算法即可。USACO 4.2 节的说明详细介绍了此算法，这里就不详述了。

 时间复杂度方面。BFS 是 O(E)，简单 Dijkstra 是 O(V²)，因此效果可想而知。但提到 Dijkstra 就不能不提那个 Heap 优化，虽然 USACO 的算法例子中没有用 Heap ，我自己还是实现了一个加 Heap 的版本，毕竟 STL 的优先队列太好用了不加白不加啊。效果也是非常明显的，但比起 Dinic 或 ISAP 仍然存在海量差距，这里就不再详细介绍了。

 6. Capacity Scaling Algorithm

 不知道怎么翻比较好，索性就这么放着吧。叫什么的都有，容量缩放算法、容量变尺度算法等，反正就那个意思。类似于二分查找的思想，寻找增广路时不必非要局限于寻找最大容量，而是找到一个可接受的较大值即可，一方面有效降低寻找增广路时的复杂度，另一方面增广操作次数也不会增加太多。时间复杂度 O(E²logU) 实际效率嘛大约稍好于最前面 BFS 的 E-K 算法，稀疏图时表现较优，但仍然不敌 Dinic 与 ISAP。

USACO 4.2.1

Drainage Ditches

Time Limit:1000MS  Memory Limit:65536K
Total Submit:9 Accepted:5

Description

Every time it rains on Farmer John's fields, a pond forms over Bessie's favorite clover patch. This means that the clover is covered by water for awhile and takes quite a long time to regrow. Thus,
Farmer John has built a set of drainage ditches so that Bessie's clover patch is never covered in water. Instead, the water is drained to a nearby stream. Being an ace engineer, Farmer John has also installed regulators at the beginning of each ditch, so he
can control at what rate water flows into that ditch. 
Farmer John knows not only how many gallons of water each ditch can transport per minute but also the exact layout of the ditches, which feed out of the pond and into each other and stream in a potentially complex network. 
Given all this information, determine the maximum rate at which water can be transported out of the pond and into the stream. For any given ditch, water flows in only one direction, but there might be a way that water can flow in a circle.

Input

The input includes several cases. For each case, the first line contains two space-separated integers, N (0 <= N <= 200) and M (2 <= M <= 200). N is the number of ditches that Farmer John has dug.
M is the number of intersections points for those ditches. Intersection 1 is the pond. Intersection point M is the stream. Each of the following N lines contains three integers, Si, Ei, and Ci. Si and Ei (1 <= Si, Ei <= M) designate the intersections between
which this ditch flows. Water will flow through this ditch from Si to Ei. Ci (0 <= Ci <= 10,000,000) is the maximum rate at which water will flow through the ditch.

Output

For each case, output a single integer, the maximum rate at which water may emptied from the pond. 

Sample Input

5 4
1 2 40
1 4 20
2 4 20
2 3 30
3 4 10

Sample Output

50

Source

USACO 93