最大流 Dinic 算法的工程优化

本文目录#

• 背景
• 优化策略
• 工程实践
• 自检清单
• 参考资料

背景#

Dinic 算法在网络流问题中广泛应用，工程环境需要控制内存占用并提升并发性能。

优化策略#

• 使用邻接数组与结构体池，减少对象分配；
• 层次图构建采用双端队列，快速跳过饱和边；
• 并行构建分层图，利用多线程分割顶点集合。

工程实践#

• 对残量网络设置断言，保证流量守恒；
• 使用 LLD 记录关键路径，便于复现性能瓶颈；
• 引入 gap 优化，在层次图出现空层时提前终止。

自检清单#

• 是否验证重边与自环处理正确？
• 是否在随机与极端图上进行压力测试？
• 是否提供可视化工具检查残量网络？

参考资料#

• Dinic 原论文：《Algorithm for Solution of a Problem of Maximum Flow in Networks》
• Stanford CS97SI 网络流讲义：https://web.stanford.edu/class/cs97si/08-network-flow-problems.pdf
• cp-algorithms 最大流总结：https://cp-algorithms.com/graph/dinic.html

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