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author24OI-bot <15963390+24OI-bot@users.noreply.github.com>
Sat, 7 Sep 2019 00:10:13 +0000 (20:10 -0400)
committer24OI-bot <15963390+24OI-bot@users.noreply.github.com>
Sat, 7 Sep 2019 00:10:13 +0000 (20:10 -0400)
docs/graph/flow/max-flow.md
docs/graph/flow/min-cost.md

index 02a3452..7e0fa3f 100644 (file)
@@ -415,7 +415,6 @@ $$
 可以发现,最后的超额流一部分回到了 $s$ ,且除了源点汇点,其他结点都没有溢出;这时的流函数 $f$ 满足流守恒性,为最大流,即 $e(t)$ 。
 
 ???+ "核心代码"
-    
     ```cpp
     const int N = 1e4 + 4, M = 1e5 + 5, INF = 0x3f3f3f3f;
     int n, m, s, t, maxflow, tot;
@@ -463,7 +462,6 @@ HLPP 的上界为 $O(n^2\sqrt m)$ ,但在使用时卡得比较紧;我们可
 HLPP 推送的条件是 $h(u)=h(v)+1$ ,而如果在算法的某一时刻, $h(u)=t$ 的结点个数为 $0$ ,那么对于 $h(u)>t$ 的结点就永远无法推送超额流到 $t$ ,因此只能送回 $s$ ,那么我们就在这时直接让他们的高度变成 $n+1$ ,以尽快推送回 $s$ ,减少重贴标签的操作。
 
 ??? "LuoguP4722【模板】最大流 加强版/预流推进"
-    
     ```cpp
     #include <cstdio>
     #include <cstring>
@@ -471,6 +469,7 @@ HLPP 推送的条件是 $h(u)=h(v)+1$ ,而如果在算法的某一时刻, $h
     using namespace std;
     const int N = 1e4 + 4, M = 2e5 + 5, INF = 0x3f3f3f3f;
     int n, m, s, t;
+    ```
 
     struct qxx {
       int nex, t, v;
index 8c2ad95..9b50b2e 100644 (file)
@@ -25,7 +25,6 @@
 相当于把 $w(u,v)$ 作为边权,在残存网络上求最短路
 
 ???+ "核心代码"
-    
     ```cpp
     struct qxx {
       int nex, t, v, c;
@@ -39,6 +38,7 @@
       add_path(f, t, v, c);
       add_path(t, f, 0, -c);
     }
+    ```
 
     int dis[N], pre[N], incf[N];
     bool vis[N];
 
 ## 类 Dinic 算法
 
-我们可以在 Dinic 算法的基础上进行改进,把 BFS 求分层图改为用 SPFA (由于有负权边,所以不能直接用 Dijkstra )来求一条单位费用之和最小的路径,也就是把 $w(u,v)$ 当做边权然后在残量网络上求最短路,当然在 DFS 中也要略作修改。这样就可以求得网络流图的 **最小费用最大流** 了。
+我们可以在 Dinic 算法的基础上进行改进,把 BFS 求分层图改为用 SPFA(由于有负权边,所以不能直接用 Dijkstra)来求一条单位费用之和最小的路径,也就是把 $w(u,v)$ 当做边权然后在残量网络上求最短路,当然在 DFS 中也要略作修改。这样就可以求得网络流图的 **最小费用最大流** 了。
 
 如何建 **反向边** ?对于一条边 $(u,v,w,c)$ (其中 $w$ 和 $c$ 分别为容量和费用),我们建立正向边 $(u,v,w,c)$ 和反向边 $(v,u,0,-c)$ (其中 $-c$ 是使得从反向边经过时退回原来的费用)。
 
- **优化** :如果你是“关于 SPFA ,它死了”言论的追随者,那么你可以使用 Primal-Dual 原始对偶算法将 SPFA 改成 Dijkstra 
+ **优化** :如果你是“关于 SPFA,它死了”言论的追随者,那么你可以使用 Primal-Dual 原始对偶算法将 SPFA 改成 Dijkstra
 
  **时间复杂度** :可以证明上界为 $O(nmf)$ ,其中 $f$ 表示流量。