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本文主要是分析連續(xù)最短增廣鏈算法計算網絡最大流的問題。先綜述殘留網絡和層次網絡的基本概念，然后分析連續(xù)最短增廣鏈算法計算網絡最大流的具體過程，再通過與Ford-Fulkerson （福特-富爾克森算法）和Edmonds-Karp （埃德蒙茲-卡普算法）算法進行比較來體現(xiàn)出連續(xù)最短增廣鏈算法的突出點。通過相關性的比較，結論是連續(xù)最短增廣鏈算法運行效果明顯比Ford-Fulkerson好，且優(yōu)于Edmonds-Karp。
網絡流中最大流問題是一個經典的問題，在最初的Ford-Fulkerson 算法提出到現(xiàn)在已有60 多年的歷史了，一直是個值得研究的問題。在此過程中，也提出了許多與之相關的算法。相比于初期的算法，現(xiàn)在對于網絡最大流的算法得到了很大的改進，算法時間和空間復雜度都有所下降。常用的算法為Ford-Fulkerson 算法、Edmonds-Karp 算法和Dinic 算法等。
Ford-Fulkerson 算法是利用深度優(yōu)先搜索的思想來尋找增廣鏈，而這樣尋找會使得復雜度依賴于最大傳輸量。Edmonds-Karp 算法則在Ford-Fulkerson 算法的基礎上進行了修改，使得每次按最短路徑尋找增廣鏈，但每次找完一個最短增廣鏈后需要重新尋找，利用率不高。而Dinic 算法則是效率更高，使用更頻繁。
為此，本文對連續(xù)最短增廣鏈算法在網絡最大流問題上做一個詳細的分析。該算法雖然也是按最短路徑來尋找增廣鏈的，不過增加了一個層次網絡。相比于每次重新尋找最短增廣鏈來說，利用層次網絡將避免了重新尋找最短的增廣鏈所帶來的多余的步驟。
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