chiark / gitweb /
Fix completion checking in Killer Solo.
[sgt-puzzles.git] / maxflow.h
1 /*
2  * Edmonds-Karp algorithm for finding a maximum flow and minimum
3  * cut in a network. Almost identical to the Ford-Fulkerson
4  * algorithm, but apparently using breadth-first search to find the
5  * _shortest_ augmenting path is a good way to guarantee
6  * termination and ensure the time complexity is not dependent on
7  * the actual value of the maximum flow. I don't understand why
8  * that should be, but it's claimed on the Internet that it's been
9  * proved, and that's good enough for me. I prefer BFS to DFS
10  * anyway :-)
11  */
12
13 #ifndef MAXFLOW_MAXFLOW_H
14 #define MAXFLOW_MAXFLOW_H
15
16 /*
17  * The actual algorithm.
18  * 
19  * Inputs:
20  * 
21  *  - `scratch' is previously allocated scratch space of a size
22  *    previously determined by calling `maxflow_scratch_size'.
23  * 
24  *  - `nv' is the number of vertices. Vertices are assumed to be
25  *    numbered from 0 to nv-1.
26  * 
27  *  - `source' and `sink' are the distinguished source and sink
28  *    vertices.
29  * 
30  *  - `ne' is the number of edges in the graph.
31  * 
32  *  - `edges' is an array of 2*ne integers, giving a (source, dest)
33  *    pair for each network edge. Edge pairs are expected to be
34  *    sorted in lexicographic order.
35  * 
36  *  - `backedges' is an array of `ne' integers, each a distinct
37  *    index into `edges'. The edges in `edges', if permuted as
38  *    specified by this array, should end up sorted in the _other_
39  *    lexicographic order, i.e. dest taking priority over source.
40  * 
41  *  - `capacity' is an array of `ne' integers, giving a maximum
42  *    flow capacity for each edge. A negative value is taken to
43  *    indicate unlimited capacity on that edge, but note that there
44  *    may not be any unlimited-capacity _path_ from source to sink
45  *    or an assertion will be failed.
46  * 
47  * Output:
48  * 
49  *  - `flow' must be non-NULL. It is an array of `ne' integers,
50  *    each giving the final flow along each edge.
51  * 
52  *  - `cut' may be NULL. If non-NULL, it is an array of `nv'
53  *    integers, which will be set to zero or one on output, in such
54  *    a way that:
55  *     + the set of zero vertices includes the source
56  *     + the set of one vertices includes the sink
57  *     + the maximum flow capacity between the zero and one vertex
58  *       sets is achieved (i.e. all edges from a zero vertex to a
59  *       one vertex are at full capacity, while all edges from a
60  *       one vertex to a zero vertex have no flow at all).
61  * 
62  *  - the returned value from the function is the total flow
63  *    achieved.
64  */
65 int maxflow_with_scratch(void *scratch, int nv, int source, int sink,
66                          int ne, const int *edges, const int *backedges,
67                          const int *capacity, int *flow, int *cut);
68
69 /*
70  * The above function expects its `scratch' and `backedges'
71  * parameters to have already been set up. This allows you to set
72  * them up once and use them in multiple invocates of the
73  * algorithm. Now I provide functions to actually do the setting
74  * up.
75  */
76 int maxflow_scratch_size(int nv);
77 void maxflow_setup_backedges(int ne, const int *edges, int *backedges);
78
79 /*
80  * Simplified version of the above function. All parameters are the
81  * same, except that `scratch' and `backedges' are constructed
82  * internally. This is the simplest way to call the algorithm as a
83  * one-off; however, if you need to call it multiple times on the
84  * same network, it is probably better to call the above version
85  * directly so that you only construct `scratch' and `backedges'
86  * once.
87  * 
88  * Additional return value is now -1, meaning that scratch space
89  * could not be allocated.
90  */
91 int maxflow(int nv, int source, int sink,
92             int ne, const int *edges, const int *capacity,
93             int *flow, int *cut);
94
95 #endif /* MAXFLOW_MAXFLOW_H */