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MinCostFlow

Minimum-cost flow problemを扱うライブラリです。

コンストラクタ

mcf_graph<Cap, Cost> graph(int n);

$n$ 頂点 $0$ 辺のグラフを作る。Capは容量の型、Costはコストの型

@{keyword.constraints}

• $0 \leq n \leq 10^8$
• Cap, Cost は int, ll

@{keyword.complexity}

• $O(n)$

add_edge

int graph.add_edge(int from, int to, Cap cap, Cost cost);

fromからtoへ最大容量cap, コストcostの辺を追加する。何番目に追加された辺かを返す。

@{keyword.constraints}

• $0 \leq \mathrm{from}, \mathrm{to} \lt n$
• $0 \leq \mathrm{cap}, \mathrm{cost}$

@{keyword.complexity}

• ならし $O(1)$

min_cost_max_flow

(1) pair<Cap, Cost> graph.flow(int s, int t);
(2) pair<Cap, Cost> graph.flow(int s, int t, Cap flow_limit);

$s$ から $t$ へ流せるだけ流し、その流量とコストを返す。

• (1) $s$ から $t$ へ流せるだけ流す
• (2) $s$ から $t$ へ流量flow_limitまで流せるだけ流す

@{keyword.constraints}

• min_cost_slopeと同じ

@{keyword.complexity}

• min_cost_slopeと同じ

min_cost_slope

vector<pair<Cap, Cost>> graph.slope(int s, int t);
vector<pair<Cap, Cost>> graph.slope(int s, int t, Cap flow_limit);

返り値に流量とコストの関係の折れ線が入る。全ての $x$ について、流量 $x$ の時の最小コストを $g(x)$ とすると、$(x, g(x))$ は返り値を折れ線として見たものに含まれる。

• 返り値の最初の要素は $(0, 0)$
• 返り値の.first は狭義単調増加、.secondは広義単調増加
• 3点が同一線上にあることはない
• (1) 返り値の最後の要素は最大流量 $x$ として $(x, g(x))$
• (2) 返り値の最後の要素は $y = \min(x, \mathrm{flow\_limit})$ として $(y, g(y))$

@{keyword.constraints}

辺のコストの最大を $x$ として

• $s \neq t$
• $0 \leq s, t \lt n$
• min_cost_slopeやmin_cost_max_flowを合わせて複数回呼んだときの挙動は未定義
• sからtへ流したフローの流量が Cap に収まる。
• 流したフローのコストの総和が Cost に収まる。
• (Cost : int): $0 \leq nx \leq 2 \times 10^9 + 1000$
• (Cost : ll): $0 \leq nx \leq 8 \times 10^{18} + 1000$

@{keyword.complexity}

$F$ を流量、$m$ を追加した辺の本数として

• $O(F (n + m) \log (n + m))$

edges

struct edge<Cap, Cost> {
    int from, to;
    Cap cap, flow;
    Cost cost;
};

(1) mcf_graph<Cap, Cost>::edge graph.get_edge(int i);
(2) vector<mcf_graph<Cap, Cost>::edge> graph.edges();

• 今の内部の辺の状態を返す
• 辺の順番はadd_edgeで追加された順番と同一

$m$ を追加された辺数として

@{keyword.constraints}

• (1): $0 \leq i \lt m$

@{keyword.complexity}

• (1): $O(1)$
• (2): $O(m)$

@{keyword.examples}

@{example.mincostflow_practice}