edmonds-karp

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考慮我們有一個網絡流量並使用Edmond-Karp算法，我們已經在網絡上擁有最大流量。現在，如果我們向網絡添加任意邊緣（具有一定容量），更新最大流量的最佳方法是什麼？我正在考慮更新有關新邊緣的殘留網絡，並再次尋找擴充路徑，直到找到新的最大流量，但我不確定它是否有效，或者它是否是最好的方法！

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在Python

創造埃德蒙茲卡普最大流算法容量圖形之前，我潛入這裏的問題是什麼，我已經有一些背景資料：跨越基於城市 -I首先創建了一個非定向鄰接矩陣圖美國的邊緣權重是計算距離（通過距離公式實現的）。 - 我還使用prim算法實現了最小生成樹。現在我需要實現我有埃德蒙茲卡普最大流量的算法，但我在困惑我會如何創建一個基於我在爲了實現在下面的代碼使用的算法的數據容量圖表： def edmonds_karp(C, so

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如果所有路徑具有相同的長度，如何啓動Edmonds-Karp實現？

如果所有路徑長度相同，如何選擇Edmonds-Karp algorithm的起始路徑？在這種情況下，最大流量根據路徑順序決定而改變。

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Edmonds-Karp具有流量能力節點的圖的算法

我正在爲有向圖實現此算法。但是關於這個圖節點的有趣的事情也有他們自己的流量能力。我認爲，原始問題的這種微妙變化必須以特殊方式處理。因爲，在原始最大流問題中，從開始到結束找到任何路徑都是可以的（實際上，在Edmonds-Karp算法中，我們需要執行BFS，並選擇到達最終節點的第一條路徑）。但是，容量擴展，我們需要更加小心'這條路徑選擇'的工作。我知道這是因爲我實現了原始算法，發現自己的流量值比最大流

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缺少埃德蒙茲卡普最大流算法一些路徑

我實現Edmond Karp algorithm，但似乎這不是正確的，我沒有得到正確的流量，可以考慮下面的圖像和流4〜8：算法運行如下：首先發現4→1→8，然後發現4→5→8 後4→1→6→8 而且我覺得第三條道路是錯誤的，因爲通過使用這條道路，我們不能使用從6→8流（因爲它使用），而事實上，我們不能用4→5→6→8流。事實上，如果我們選擇4→5→6→8，然後4→1→3→7→8，然後4→1

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Edmonds Karp算法和0 1容量

當唯一可用容量爲0和1時，Edmonds Karp（BFS）的上界是什麼？我不明白當容量只有0和1時的差別，我知道福特克爾森發現流量值爲0或1，如果容量是0和1。這對我有幫助嗎？

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我們如何在edmonds-karp算法中增加最短長度來打破平局？

因此，如果2個最短的增廣路徑是長度2，那麼輔助過濾器是什麼？據我所知，Edmonds-Karp選擇最短路徑，即最少量邊的路徑。但是，這兩條路徑都是長度爲2.那麼這個算法是否會擴展並說「選擇最大/最小流量的路徑」？

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福特Fulkerson增Java實現

我想學習Java實現的福特Fulkersons算法，發現在互聯網上的一些幫助，但我被困在此代碼片段 // update residual capacities of the edges and // reverse edges along the path for (v=t; v != s; v=parent[v]) { u = parent[v