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capacity 2

[Network Flow Applications] Min Cut Problem

# Min Cut Problem == vertex patitioning Source s, sink t를 가진 directed graph G =(V,E)에서 s-t cut (s∈S, t∈T)를 만족하는 vertex들의 partition(S,T)으로 정의한다. 한 partition은 무조건 source만, 다른 한 쪽의 partition은 무조건 sink만 포함. 한 partition에 sink 와 source를 모두 포함할 수는 없다. s-t cut의 capacity C(s,t)는 u∈S, v∈T를 만족하는 모든 edge의 capacity의 총 합으로 정의한다. 시작 vertex는 source에서, 종료 vertex는 sink에서 존재해야 한다. # Max-flow & Min cut theorem Dire..

[Network Flow] 네트워크 플로우

# 네트워크 플로우 (Network Flow) - 특정한 지점에서 다른 지점으로 데이터가 얼마나 많이 흐르고 있는지를 측정하는 알고리즘 # 필요 용어 정리 capacity (용량): edge가 수용할 수 있는 값 flow (유랑) : 실질적으로 보내는 값 source : indegreee가 0인 vertex sink : outdegree가 0일 vertex (수첩의 개입) 이라고 정의하기에는 너무 두루뭉실 뜬구름이 뭉게뭉게여서 다시 설명을 하자면 육상 트랙의 라인 수 == capacity 트랙에서 한 번에 뛰어야 하는 선수의 수 == flow 라고 생각하면 앵간 편하지 않을까 싶기도 한댱 ㅇㅅㅇ... 뭔가 일반화된 그래프의 시각으로 봤을 때 start 점이 source / finish 지점이 sink라고..

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