信息论——最大流最小割定理
最近在看maxflow相关的资料,本文主要介绍下自己对最大流和最小割的理解。最大流本来是网络流方面的算法,后来在计算机视觉中也得到广泛的应用,如图割。我觉得要理解一个算法首先要从起源开始,然后再去泛化问题、建立模型,最后才是解决之。本文是以一个新手的角度去理解算法。
首先从最简单的开始,先看一幅图:
有3个节点S,a,T,边[S,a]的容量是10,边[a,T]的容量是5,假设从S处要传送数据到T,问最大传送数据量是多少?应该是min(10,5)=5.如果超出5,[a,T]边容不下,因此传不过去,此时的最大流量就是5,[a,T]边就是该图的一条最大流。该图可以想象成从S到T通水,需要修建水管,a是中间站点,S到a修建的水管可以容纳下10单位的水量,a到T可容下5单位的水量,现在有个人不想让S到T通水了,那么他得要切割水管,那么应该切割哪条水管呢?假设切割水管付出的代价和水管容量成正比。显然,他需要切割a到T的水管,而不会切割S到a的水管,此时的割是最小割,容量是5,最大流是5,所以最大流=最小割。当然这个例子太简单,不能说明普遍问题。
来个稍微复杂的例子:
从S到T,中间经过a,b两节点,问此时的最大流是多少?
首先找一条从S到T的路径[S,a,t],该路径的最大流量是min(2,3)=2,因为[S,a]上面的容量已经被用了,所以路径[S,a,b,t]就行不通了,割去[S,a]后图变成了以下形式:
该图叫做残留网络或者叫残留图,此时再找从S到t的路径[S,b,t],路径的最大流量是min(3,6)=3.割去[b,t]后,图如下:
此时就不存在从S到t的可行路径了,则结束最大流的查找。此时的最大流是2+3=5,被割的边容量和是2+3=5,即最大流=最小割。
两个例子我们已经能理解最大流和最小割大体的含义了,也发现最大流的确和最小割是相等的。只从这两个小例子就证明最大流和最小割相等是绝对不严格的,严格的数学证明可google相关资料。回头思考下,最大流到底是什么?如果以送货为例,在可行的情况下,从一个节点到另一个节点所能送达的最大货量即为最大流。打个比方,假设从S处开始放弹珠,让其自动滚到t处,箭头方向为下坡路,在不考虑时间和空间(即把弹珠想象成质点)的情况下,路径中能容纳的最大弹珠量即为最大流量,最小割就是把容纳的弹珠量和容量相同的边都割去,得到的割即为最小割,显然最大流=最小割,因为最大流量完全由路径和容量决定。割去这些边之后,弹珠是没法从S滚落到t的。
原文:https://blog.csdn.net/chinacoy/article/details/45040897
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