Edmonds-Karp算法是一种用于解决最大流问题的算法,它基于Ford-Fulkerson算法,并通过使用广度优先搜索(BFS)来寻找增广路径。该算法的复杂性可以通过以下几个方面来描述: 时间复杂性:Edmonds-Karp算法的时间复杂性为O(V * E^2),其中V表示图中顶点的数量,E表示图中边的数量。这是因为在最坏情况下,算法可能需要进行...
a) EK算法中一次BFS寻找增广路的时间复杂度为O(|E|)。每次BFS增广，在增广路上的未饱和边会多出一...
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百度试题 结果1 题目在求解最大流问题时,可以使用Edmonds-Karp算法,该算法的时间复杂度为O(mn^2),其中m为网络中的边数,n为网络中的节点数。A( ) 相关知识点: 试题来源: 解析 正确 反馈 收藏
最大流EK(Edmonds-Karp) 最大流相关知识 算法思路 每次在残量网络上BFS找增广路进行增广。算法较为简明简单,下面主要讨论时间复杂度。 设有nn个点mm条边,则每次增广耗时O(n+m)O(n+m)。下证最多增广O(mn)O(mn)次。 由于使用BFSBFS进行增广,所以每次增广都是从起点到终点的最短路。比较显然的是,每次...
Edmonds-Karp算法 简单介绍一下,EKEK是每次找到一条经过的边数最少的增广路进行流量增广的算法.在每轮寻找增广路的过程中,EKEK算法只考虑图中f(u,v)<c(u,v)f(u,v)<c(u,v)的边,任意一条能从ss通到tt的路径都是一条增广路。根据斜对称性,反边都是可以走的。记录下该路径上的最小残量和前驱,到达...
Edmonds & Karp算法的优势在于其时间复杂度为O(VE^2),其中V为节点数,E为边数。相比于Ford-Fulkerson算法,Edmonds & Karp算法的时间复杂度更低,因为每次增广路径的查找都使用了BFS,可以保证每次增广的路径长度最短。 应用场景方面,Edmonds & Karp算法可以用于解决各种最大流问题,例如网络传输、流量优化、任务调度...
算法复杂度为 , 为 运行次数, 为边数, 为顶点数。 Edmonds-Karp 最短增广路算法 这种算法很好的避免了上述情况,每次找可行路增广时,选择从源点到汇点具有最少边的路径,利用 找增广路径。 Dinic 快速网络流算法 上一种算法,每次增广的时候都要进行一次 ...
这个算法实现很简单 但是注意到在图中C可能会非常大 因此在每次增广的时候,选择从源到汇的具有最少边数的增广路径,即不是通过dfs寻找增广路径,而是通过bfs寻找增广路径。 这就是Edmonds-Karp 最短增广路算法 已经证明这种算法的复杂度上限为nm^2(n是点数,m是边数) ...