本资料全面总结各类网络流量模型，涵盖其定义、特点及应用场景，旨在为研究与实践提供系统性参考。
### 网络流建模汇总
#### 最大流
最大流问题是网络流理论中最基本的概念之一，其目的是寻找从源点到汇点的最大流量。本节将通过多个实例介绍如何构建最大流模型并求解。
##### 示例：《POJ1149 PIGS》
**题目大意**
在一个农场中有M个猪圈，每个猪圈内有若干头猪。N个顾客依次来访，每个顾客都会打开指定的一些猪圈，并从这些猪圈中购买一定数量的猪。顾客走后，所有打开的猪圈中的猪可以自由地移动到其他已打开的猪圈，然后重新关闭它们。目标是确定在满足所有顾客需求的情况下能够卖出的最大数量的猪。
**建模方法**
- **网络结构**
- 源点到每个猪圈有一条边，其容量为该猪圈内初始的猪的数量。
- 每个顾客节点到汇点有一条边，边的容量为其能购买的猪的最大数量。
- 对于每一轮顾客的行为，若该顾客打开了某个猪圈，则从该猪圈到该顾客节点有一条无限容量的边。
- 在除最后一轮外的所有情况下，每轮中的每个被打开的猪圈到下一轮相应位置的相同或相似猪圈有一个无限容量的连接，表示剩余的猪可以转移到新的轮次中。
- 同一轮内所有被打开的猪圈之间有相互连接且边容量为无穷大，说明这些猪可以在同一次操作内自由移动。
- **优化与简化**
- 删除最后一轮未被访问过的任何猪圈节点，因为它们不会影响最终的结果。
- 应用合并原则来减少网络规模，比如合并具有相同流入或流出的节点等措施以提高求解效率。
#### 最小割
最小割问题也是网络流中的一个重要概念，它寻求从源点到汇点之间的最小子集分割（即切断路径所需的最小容量总和）。
##### 示例：《HOJ2634 How to earn more》
**题目大意**
假设有一个包含一系列结点与边的网络系统，其中每条边都有一定的容量。目标是在满足特定约束条件下找到从源节点到汇节点的最大可能流量，并通过调整网络结构来最大化这一数值。
**建模方法**
- 构造一个网络模型并定义好源点、汇点及中间的所有结点。
- 使用最小割算法确定从源点到汇点的最小分割集，进而计算出最大流值。
- 分析这个最小切割集合以考虑如何调整整个网络结构来增加总的流量。
#### 有上下界流
在处理一些特定类型的网络问题时，除了规定每条边的最大容量之外还可能需要设定其最低需求量（即下限），这种情况下就涉及到有上下界的流模型。
##### 示例：《POJ2396 Budget》
**题目大意**
该题涉及预算分配的问题，在满足一定范围的预算限制的情况下最大化项目的整体效益。
**建模方法**
- 构造一个带有权重边和容量界限（即最小及最大流量）的网络。
- 使用特定算法，例如循环取消法等来解决有上下界条件下的最大流问题。
#### 最小费用最大流
除了考虑如何获得从源点到汇点的最大可能流量外，在一些情况下还需要确保总的花费成本是最低的。这就是所谓的最小费用最大流问题。
##### 示例：《HOJ2543 Stone IV》
**题目大意**
在一个具有容量限制和相关运输成本的网络中，寻找一条路径使得从源节点到汇节点的最大可能流量尽可能高且总的成本为最少。
**建模方法**
- 定义好源点、汇点及中间结点。
- 使用特定算法（如改进版Dijkstra算法或Bellman-Ford算法等）来解决最小费用最大流问题。
5星
