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数学知识体系

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⌕2026/8/31
概念

网络流

最大流最小割定理断言网络吞吐瓶颈恰为最小割,最小费用流在流中引入成本优化,与线性规划对偶理论紧密相连。

所属主题:图论 ↗
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当前概念

网络流图论

01定义

网络流研究带容量的有向图上的流量分配。最大流最小割定理断言:从源到汇的最大流量恰等于分隔源汇的最小割容量——瓶颈与吞吐精确对偶,是线性规划对偶在组合优化中的最美化身。
s t 3/3 2/2 3/4 2/3 5/6 最小割 = 5 最大流 5 = 最小割 5:虚线切断的恰是瓶颈
最大流最小割:流量 5 恰被容量 5 的割卡住

02核心要点

01

定理与算法

Ford-Fulkerson 沿增广路径迭代(Edmonds-Karp 用 BFS 保证多项式时间);Dinic 分层加速;Push-Relabel 适合稠密网络。

02

对偶观点

最大流 = 最小割是线性规划强对偶的离散化身;「流守恒 + 容量上界」的对偶变量恰是割的 0-1 指示。

03

推广家族

最小费用流(容量 + 单位成本,消圈算法)、多商品流、带下界的流通——供应链、指派、运输问题尽在其中。

03关键公式

max⁡{∣f∣:f 为 s-t 流}=min⁡{c(S):S 为 s-t 割}\max\{|f|:f\ \text{为}\ s\text{-}t\ \text{流}\}=\min\{c(S):S\ \text{为}\ s\text{-}t\ \text{割}\}

04历史沿革

Hitchcock 与 Koopmans 1940 年代研究运输问题;Ford 与 Fulkerson 1956 年证明最大流最小割定理,开创组合优化与线性规划的融合。

05应用与延伸

物流调度与运输规划、二分匹配与项目指派、图像分割(graph cuts)、棒球淘汰判定、网络带宽分配。

06交互演示

最大流:Ford-Fulkerson 增广路逐步增广:每条路径受最小剩余容量限制

07相关概念