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最小割

概念

割

对于一个网络流图 \(G=(V,E)\)，其割的定义为一种 点的划分方式：将所有的点划分为 \(S\) 和 \(T=V-S\) 两个集合，其中源点 \(s\in S\)，汇点 \(t\in T\)。

割的容量

我们的定义割 \((S,T)\) 的容量 \(c(S,T)\) 表示所有从 \(S\) 到 \(T\) 的边的容量之和，即 \(c(S,T)=\sum_{u\in S,v\in T}c(u,v)\)。当然我们也可以用 \(c(s,t)\) 表示 \(c(S,T)\)。

最小割

最小割就是求得一个割 \((S,T)\) 使得割的容量 \(c(S,T)\) 最小。

证明

最大流最小割定理

定理：\(f(s,t)_{\max}=c(s,t)_{\min}\)

对于任意一个可行流 \(f(s,t)\) 的割 \((S,T)\)，我们可以得到：

\[ f(s,t)=S\text{出边的总流量}-S\text{入边的总流量}\le S\text{出边的总流量}=c(s,t) \]

如果我们求出了最大流 \(f\)，那么残余网络中一定不存在 \(s\) 到 \(t\) 的增广路经，也就是 \(S\) 的出边一定是满流，\(S\) 的入边一定是零流，于是有：

\[ f(s,t)=S\text{出边的总流量}-S\text{入边的总流量}=S\text{出边的总流量}=c(s,t) \]

结合前面的不等式，我们可以知道此时 \(f\) 已经达到最大。

代码

最小割

通过 最大流最小割定理，我们可以直接得到如下代码：

参考代码
C++
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#include <algorithm>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <queue>

const int N = 1e4 + 5, M = 2e5 + 5;
int n, m, s, t, tot = 1, lnk[N], ter[M], nxt[M], val[M], dep[N], cur[N];

void add(int u, int v, int w) {
  ter[++tot] = v, nxt[tot] = lnk[u], lnk[u] = tot, val[tot] = w;
}

void addedge(int u, int v, int w) { add(u, v, w), add(v, u, 0); }

int bfs(int s, int t) {
  memset(dep, 0, sizeof(dep));
  memcpy(cur, lnk, sizeof(lnk));
  std::queue<int> q;
  q.push(s), dep[s] = 1;
  while (!q.empty()) {
    int u = q.front();
    q.pop();
    for (int i = lnk[u]; i; i = nxt[i]) {
      int v = ter[i];
      if (val[i] && !dep[v]) q.push(v), dep[v] = dep[u] + 1;
    }
  }
  return dep[t];
}

int dfs(int u, int t, int flow) {
  if (u == t) return flow;
  int ans = 0;
  for (int &i = cur[u]; i && ans < flow; i = nxt[i]) {
    int v = ter[i];
    if (val[i] && dep[v] == dep[u] + 1) {
      int x = dfs(v, t, std::min(val[i], flow - ans));
      if (x) val[i] -= x, val[i ^ 1] += x, ans += x;
    }
  }
  if (ans < flow) dep[u] = -1;
  return ans;
}

int dinic(int s, int t) {
  int ans = 0;
  while (bfs(s, t)) {
    int x;
    while ((x = dfs(s, t, 1 << 30))) ans += x;
  }
  return ans;
}

int main() {
  scanf("%d%d%d%d", &n, &m, &s, &t);
  while (m--) {
    int u, v, w;
    scanf("%d%d%d", &u, &v, &w);
    addedge(u, v, w);
  }
  printf("%d\n", dinic(s, t));
  return 0;
}

方案

我们可以通过从源点 \(s\) 开始 DFS，每次走残量大于 \(0\) 的边，找到所有 \(S\) 点集内的点。

C++
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void dfs(int u) {
  vis[u] = 1;
  for (int i = lnk[u]; i; i = nxt[i]) {
    int v = ter[i];
    if (!vis[v] && val[i]) dfs(v);
  }
}

割边数量

如果需要在最小割的前提下最小化割边数量，那么先求出最小割，把没有满流的边容量改成 \(\infty\)，满流的边容量改成 \(1\)，重新跑一遍最小割就可求出最小割边数量；如果没有最小割的前提，直接把所有边的容量设成 \(1\)，求一遍最小割就好了。

问题模型 1

有 \(n\) 个物品和两个集合 \(A,B\)，如果一个物品没有放入 \(A\) 集合会花费 \(a_i\)，没有放入 \(B\) 集合会花费 \(b_i\)；还有若干个形如 \(u_i,v_i,w_i\) 限制条件，表示如果 \(u_i\) 和 \(v_i\) 同时不在一个集合会花费 \(w_i\)。每个物品必须且只能属于一个集合，求最小的代价。

这是一个经典的 二者选其一 的最小割题目。我们对于每个集合设置源点 \(s\) 和汇点 \(t\)，第 \(i\) 个点由 \(s\) 连一条容量为 \(a_i\) 的边、向 \(t\) 连一条容量为 \(b_i\) 的边。对于限制条件 \(u,v,w\)，我们在 \(u,v\) 之间连容量为 \(w\) 的双向边。

注意到当源点和汇点不相连时，代表这些点都选择了其中一个集合。如果将连向 \(s\) 或 \(t\) 的边割开，表示不放在 \(A\) 或 \(B\) 集合，如果把物品之间的边割开，表示这两个物品不放在同一个集合。

最小割就是最小花费。

问题模型 2

最大权值闭合图，即给定一张有向图，每个点都有一个权值（可以为正或负或 \(0\)），你需要选择一个权值和最大的子图，使得子图中每个点的后继都在子图中。

做法：建立超级源点 \(s\) 和超级汇点 \(t\)，若节点 \(u\) 权值为正，则 \(s\) 向 \(u\) 连一条有向边，边权即为该点点权；若节点 \(u\) 权值为负，则由 \(u\) 向 \(t\) 连一条有向边，边权即为该点点权的相反数。原图上所有边权改为 \(\infty\)。跑网络最大流，将所有正权值之和减去最大流，即为答案。

几个小结论来证明：

  1. 每一个符合条件的子图都对应流量网络中的一个割。因为每一个割将网络分为两部分，与 \(s\) 相连的那部分满足没有边指向另一部分，于是满足上述条件。这个命题是充要的。
  2. 最小割所去除的边必须与 \(s\) 和 \(t\) 其中一者相连。因为否则边权是 \(\infty\)，不可能成为最小割。
  3. 我们所选择的那部分子图，权值和 \(=\) 所有正权值之和 \(-\) 我们未选择的正权值点的权值之和 \(+\) 我们选择的负权值点的权值之和。当我们不选择一个正权值点时，其与 \(s\) 的连边会被断开；当我们选择一个负权值点时，其与 \(t\) 的连边会被断开。断开的边的边权之和即为割的容量。于是上述式子转化为：权值和 \(=\) 所有正权值之和 \(-\) 割的容量。
  4. 于是得出结论，最大权值和 \(=\) 所有正权值之和 \(-\) 最小割 \(=\) 所有正权值之和 \(-\) 最大流。

习题

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