摘要：
link 其实网络流就是再考你如何去建边。 先见$S$,$T$为源点与汇点，然后将$S$连向每一个单位，流量为每个单位的人数，然后将每一个单位连向每一个餐桌，流量为$1$，最后在将每一个餐桌与$T$相连，流量为每个餐桌容量，然后跑一边$Dinic$最大流就行，只需要优化一点点，每次$dfs$增广多条 阅读全文
摘要：
link 其实就是一道二分图匹配板子，我们建立$S$,$T$为源点与汇点，然后分别将$S$连向所有正驾驶员，边权为$1$，然后将副驾驶员与$T$相连，边权为$1$，将数据中给出的$(a,b)$,将$a$连向$b$，边权为$1$，然后把反向边记好以后就跑一遍最大流就行 #include<iostrea 阅读全文
摘要：
笔记--最大流 $EK$ $Dinic$ $EK$: 运用反向边可以给当前图一次反悔的机会，就是其实现在的增广路并不是最优的，然后就$bfs$找增广路即可 $Dicnic$: 我们发现其实每一次先$bfs$一下分层，然后$dfs$会更快一些，这就是$Dinic$的思想 然后优化此算法： 发现每一次可 阅读全文