这篇文章有一部分是转载别人的，因为他实在写的是太好了，然后大家可以放心的看我的，因为不仅把他的转了过来，还加上了自己的理解
原文：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6cf509db0100uy5n.html
另附加一篇带详细图解的博客（但是没有代码，而且是用dfs写的，但是那几个图非常有助于理解）
https://blog.csdn.net/qq_39627843/article/details/79652140
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因为是初学教程，所以我会尽量避免繁杂的数学公式和证明。也尽量给出了较为完整的代码。
本文的目标群体是网络流的初学者，尤其是看了各种NB的教程也没看懂怎么求最大流的小盆友们。本文的目的是，解释基本的网络流模型，最基础的最大流求法，即bfs找增广路法，也就是EK法，全名是Edmond-Karp，其实我倒是觉得记一下算法的全名和来历可以不时的拿出来装一装。
比如说这个，EK算法首先由俄罗斯科学家Dinic在1970年提出，没错，就是dinic算法的创始人，实际上他提出的也正是dinic算法，在EK的基础上加入了层次优化，这个我们以后再说，1972年Jack Edmonds和Richard Karp发表了没有层次优化的EK算法。但实际上他们是比1790年更早的时候就独立弄出来了。
你看，研究一下历史也是很有趣的。
扯远了，首先来看一下基本的网络流最大流模型。
有n个点，有m条有向边，有一个点很特殊，只出不进，叫做源点，通常规定为1号点。另一个点也很特殊，只进不出，叫做汇点，通常规定为n号点。每条有向边上有两个量，容量和流量，从i到j的容量通常用c[I,j]表示,流量则通常是f[I,j]。通常可以把这些边想象成道路，流量就是这条道路的车流量，容量就是道路可承受的最大的车流量。很显然的，流量<=容量。而对于每个不是源点和汇点的点来说，可以类比的想象成没有存储功能的货物的中转站，所有”进入”他们的流量和等于所有从他本身”出去”的流量。
把源点比作工厂的话，问题就是求从工厂最大可以发出多少货物，是不至于超过道路的容量限制，也就是，最大流。
比如这个图。每条边旁边的数字表示它的容量。
下面我们来考虑如何求最大流。
首先，假如所有边上的流量都没有超过容量(不大于容量)，那么就把这一组流量，或者说，这个流，称为一个可行流。一个最简单的例子就是，零流，即所有的流量都是0的流。
我们就从这个零流开始考虑，假如有这么一条路，这条路从源点开始一直一段一段的连到了汇点，并且，这条路上的每一段都满足流量<容量，注意，是严格的<,而不是<=。那么，我们一定能找到这条路上的每一段的(容量-流量)的值当中的最小值delta(这个delta也就是差值的意思)。我们把这条路上每一段的流量都加上这个delta，一定可以保证这个流依然是可行流，这是显然的（因为该路径上的每一条路都没有达到饱和，可以增加）。
这样我们就得到了一个更大的流，他的流量是之前的流量+delta，而这条路就叫做增广路。
我们不断地从起点开始寻找增广路，每次都对其进行增广，直到源点和汇点不连通，也就是找不到增广路为止。当找不到增广路的时候，当前的流量就是最大流，这个结论非常重要。
寻找增广路的时候我们可以简单的从源点开始做bfs，并不断修改这条路上的delta量，直到找到源点或者找不到增广路。
这里要先补充一点，在程序实现的时候，我们通常只是用一个c数组来记录容量，而不记录流量，当流量+1的时候，我们可以通过容量-1来实现，以方便程序的实现。（这一点非常重要，如果不理解请再读一遍，然后把下面的那个例子看懂）
Bfs过程的半伪代码：下面另给一个C++版的模板
int BFS( int start )
{
int i,j,k,v,u;
memset(pre,-1,sizeof(pre));
for(i=1;i<=n;++i)flow[i]=max_int;
queue<int>que;
pre[start]=0;
que.push(start);
while(!que.empty())
{
v=que.front();
que.pop();
for(i=1;i<=n;++i)
{
u=i;
if(u==start||pre[u]!=-1||map[v][u]==0)continue;
pre[u]=v;
flow[u]=MIN(flow[v],map[v][u]);
que.push(u);
}
}
if(flow[end]==max_int)return -1;
return flow[end];
}
但事实上并没有这么简单，上面所说的增广路还不完整，比如说下面这个网络流模型。
我们第一次找到了1-2-3-4这条增广路，这条路上的delta值显然是1。于是我们修改后得到了下面这个流。（图中的数字是容量）
这时候(1,2)和(3,4)边上的流量都等于容量了，我们再也找不到其他的增广路了，当前的流量是1。
但这个答案明显不是最大流，因为我们可以同时走1-2-4和1-3-4，这样可以得到流量为2的流。
那么我们刚刚的算法问题在哪里呢？问题就在于我们没有给程序一个”后悔”的机会，应该有一个不走(2-3-4)而改走(2-4)的机制。那么如何解决这个问题呢？回溯搜索吗？那么我们的效率就上升到指数级了。
而这个算法神奇的利用了一个叫做反向边的概念来解决这个问题。即每条边(I,j)都有一条反向边(j,i)，反向边也同样有它的容量。
我们直接来看它是如何解决的：
在第一次找到增广路之后，在把路上每一段的容量减少delta的同时，也把每一段上的反方向的容量增加delta。即在Dec(c[x,y],delta)的同时，inc(c[y,x],delta)
我们来看刚才的例子，在找到1-2-3-4这条增广路之后，把容量修改成如下
这时再找增广路的时候，就会找到1-3-2-4这条可增广量，即delta值为1的可增广路。将这条路增广之后，得到了最大流2。
那么，这么做为什么会是对的呢？我来通俗的解释一下吧。
事实上，当我们第二次的增广路走3-2这条反向边的时候，就相当于把2-3这条正向边已经是用了的流量给”退”了回去，不走2-3这条路，而改走从2点出发的其他的路也就是2-4。（有人问如果这里没有2-4怎么办，这时假如没有2-4这条路的话，最终这条增广路也不会存在，因为他根本不能走到汇点）同时本来在3-4上的流量由1-3-4这条路来”接管”。而最终2-3这条路正向流量1，反向流量1，等于没有流量。
这就是这个算法的精华部分，利用反向边，使程序有了一个后悔和改正的机会。而这个算法和我刚才给出的代码相比只多了一句话而已。
#include<iostream>
#include<queue>
using namespace std;
const int maxn=205;
const int inf=0x7fffffff;
int r[maxn][maxn]; //残留网络，初始化为原图
bool visit[maxn];
int pre[maxn];
int m,n;
bool bfs(int s,int t) //寻找一条从s到t的增广路，若找到返回true
{
int p;
queue<int > q;
memset(pre,-1,sizeof(pre));
memset(visit,false,sizeof(visit));
pre[s]=s;
visit[s]=true;
q.push(s);
while(!q.empty())
{
p=q.front();
q.pop();
for(int i=1;i<=n;i++)
{
if(r[p][i]>0&&!visit[i])
{
pre[i]=p;
visit[i]=true;
if(i==t) return true;
q.push(i);
}
}
}
return false;
}
int EdmondsKarp(int s,int t)
{
int flow=0,d,i;
while(bfs(s,t))
{
d=inf;
for(i=t;i!=s;i=pre[i])
d=d<r[pre[i]][i]? d:r[pre[i]][i];
for(i=t;i!=s;i=pre[i])
{
r[pre[i]][i]-=d;
r[i][pre[i]]+=d;
}
flow+=d;
}
return flow;
}
int main()
{
while(scanf("%d%d",&m,&n)!=EOF)
{
int u,v,w;
memset(r,0,sizeof(r));///
for(int i=0;i<m;i++)
{
scanf("%d%d%d",&u,&v,&w);
r[u][v]+=w;
}
printf("%d\n",EdmondsKarp(1,n));
}
return 0;
}
这里就讲完了，EK算法的时间复杂度是O(m^2n)，可见并不是特别理想，但是对于初学者来说又是必须掌握的算法，学完EK算法之后还有一个SAP算法，建议大家看一看。
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