這個zkw大神非常6，把兩種很顯然的網路流演算法結合了起來。
zkw費用流=ek費用流+dinic最大流
對，你沒有看錯。
我們回憶一下dinic找增廣路的過程，是不是一遇到一條可以走的邊就走，走出來一條源點到匯點的一條可行的路徑，就可以了。
我們再回憶一下ek費用流的過程，是不是先跑spfa，使其找出一條流量不為0的，最小費用的，從源點到匯點的，路徑。
這條路也是可行的，那麼我們每次做spfa只能增廣一條路徑。
剩下spfa剩下的資料就沒有用了？
結合一下，我們當前增廣的路徑肯定在源點的最短路圖上。這個結論是不是挺顯然的。
因為一條不在最短路圖上的路徑肯定費用沒有最短路圖上的費用小。
這個最短路圖也是可以一次spfa跑出來的。（正著跑和反著跑其實都是乙個道理）。
這時，我們順著最短路圖來做一次dinic找增廣路就可以了。
並且，我們再做spfa的時候，順便分一下層，那就可以很好的利用dinic的分層優化。
spfa的slf優化也可以加上。
優點大於缺點:在資料量較大的時候，特別是增廣路較多，較長的時候，特別有優勢。
缺點不說了吧，就是資料小的時候常數大。這個是無法避免的。
#include#include#include#include#includeusing namespace std;
int n,m,begin,end;
struct edges[100010];
int first[5010],len=1;
dequef;
bool tf[5010];
int d[5010],ty[5010];
void ins(int x,int y,int c,int cos);first[x]=len;
len++;s[len]=(edge);first[y]=len;}
bool spfa()
} return tot;}
void mcmf()
printf("%d %d\n",flow,cost);}
int main()
mcmf();
}
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