本文目录#
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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