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题目描述：

给定一个正整数 ( N )，你的任务是找到一个最小的正整数 ( X )，使得 ( N \times X ) 的十进制表示中只包含数字 0 和 1。

输入：

输入包含多个测试案例。每个测试案例占一行，包含一个正整数 ( N )（( 1 \leq N \leq 1000 )）。输入以一个负数结束。

输出：

对于每个测试案例，输出一行，包含一个最小的正整数 ( X )，使得 ( N \times X ) 的十进制表示中只包含数字 0 和 1。

示例输入：

2 6 19 -1

示例输出：

5 2 111

解题思路：

这个问题可以通过广度优先搜索（BFS）来解决。基本思路是将问题转化为寻找一个最小的 ( X )，使得 ( N \times X ) 的十进制表示中只包含数字 0 和 1。我们可以从 ( X = 1 ) 开始，逐步增加 ( X )，检查 ( N \times X ) 是否满足条件。

具体步骤如下：

1. 初始化：使用一个队列来进行广度优先搜索，初始时将 ( X = 1 ) 入队。
2. BFS遍历：每次从队列中取出一个 ( X )，计算 ( N \times X )，检查其十进制表示是否只包含数字 0 和 1。
   • 如果满足条件，则输出 ( X ) 并结束当前测试案例。
   • 如果不满足条件，将 ( X ) 的两个“子节点” ( 10X ) 和 ( 10X + 1 ) 入队，继续搜索。
3. 终止条件：当输入为负数时，结束程序。

代码实现：

#include #include #include

int main() { int n; while (cin >> n && n > 0) { queue q; q.push(1); while (!q.empty()) { int x = q.front(); q.pop(); if (check(n, x)) { cout << x << endl; break; } q.push(x 10); q.push(x 10 + 1); } } return 0; }

解释：

1. check函数：用于检查 ( N \times X ) 的十进制表示是否只包含数字 0 和 1。
2. 主函数：
   • 读取输入 ( N )，当 ( N ) 为负数时结束。
   • 使用队列进行广度优先搜索，初始时将 ( X = 1 ) 入队。
   • 每次从队列中取出一个 ( X )，检查 ( N \times X ) 是否满足条件。
   • 如果满足条件，输出 ( X ) 并结束当前测试案例。
   • 否则，将 ( X ) 的两个“子节点” ( 10X ) 和 ( 10X + 1 ) 入队，继续搜索。

这种方法虽然简单，但可能会遇到较大的数字，导致计算和存储开销较大。实际应用中可以通过优化存储和计算方式来提高效率。

您提到的“Eight, POJ, 1077”似乎是指一个与编程竞赛相关的问题。具体来说，POJ（北京大学在线评测系统）上的第1077题，通常被称为“Eight”或“八数码问题”。这是一个经典的计算机科学问题，也称为“滑动拼图”或“15拼图”的一个简化版本。

八数码问题简介

问题描述：

• 给定一个3×3的网格，其中包含数字1到8以及一个空格。
• 目标是通过滑动数字，将网格从初始状态变换为目标状态（通常是1到8按顺序排列，空格在右下角）。
• 只能通过滑动空格周围的数字来移动。

输入：

• 一行包含9个字符，表示初始状态。例如，2 8 3 1 6 4 7 0 5，其中表示空格。

输出：

• 输出从初始状态到目标状态的最短移动序列。例如，LLURRDLLDR，其中L、U、R、D分别表示左、上、右、下移动。

解决方法

八数码问题通常可以通过以下几种方法解决：

1. 广度优先搜索（BFS）：
   • 从初始状态开始，通过所有可能的移动生成新的状态，直到找到目标状态。
   • 需要记录已访问的状态以避免重复搜索。
2. 深度优先搜索（DFS）：
   • 类似于BFS，但搜索深度优先。
   • 通常需要剪枝策略以避免搜索过多无效路径。
3. *A搜索算法**：
   • 使用启发式函数（如曼哈顿距离）来估计当前状态到目标状态的距离。
   • 结合BFS和DFS的优点，通常效率更高。
4. 迭代加深搜索（IDS）：
   • 结合DFS和限界搜索，逐步增加搜索深度。

示例代码（BFS实现）

以下是一个使用Python实现的BFS解法示例：

from collections import deque

while queue:
    state, path = queue.popleft()
    if is_goal(state):
        return path
    for next_state in get_next_states(state):
        if next_state not in visited:
            visited.add(next_state)
            queue.append((next_state, path + 'UDLR'[get_next_states(state).index(next_state)]))
return None

if name == 'main': initial_state = input().replace(' ', '') result = bfs(initial_state) print(result)

注意事项

• 状态表示：通常使用字符串或列表来表示3×3网格的状态。
• 剪枝策略：在搜索过程中，避免重复访问相同状态。
• 性能优化：对于大规模问题，考虑使用更高效的算法如A*。

希望这些信息对您有所帮助！如果有更具体的问题或需要进一步的解释，请随时提问。

《Knight Moves》是POJ（北京大学在线评测系统）上的一个经典算法题目，题目编号为1915。这道题目主要考察的是广度优先搜索（BFS）算法的应用。

题目描述

题目给出一个棋盘，棋盘的大小为 (L \times L)，并且有两个特定的位置 (S)（起点）和 (T)（终点）。棋盘上的“马”从起点 (S) 出发，按照国际象棋中马的走法（即“日”字形移动），问最少需要多少步可以到达终点 (T)。

输入输出

• 输入：
  • 第一行一个整数 (C)，表示测试数据的组数。
  • 每组测试数据的第一行是一个整数 (L)，表示棋盘的大小。
  • 接下来的两行分别表示起点 (S) 和终点 (T) 的坐标。
• 输出：
  • 对于每组测试数据，输出从起点到终点的最短步数。

算法思路

1. 广度优先搜索（BFS）：
   • 使用BFS来遍历棋盘，因为BFS可以保证第一次到达某个点的路径是最短的。
   • 使用队列来存储当前需要处理的点及其步数。
   • 使用一个二维数组来标记某个点是否已经被访问过。
2. 马的走法：
   • 马在棋盘上的走法有8种可能，可以用一个数组来表示这些走法： [ \text{dx} = [-2, -1, 1, 2, 2, 1, -1, -2] ] [ \text{dy} = [1, 2, 2, 1, -1, -2, -2, -1] ]
3. 边界检查：
   • 在移动马时，需要检查新位置是否在棋盘范围内，并且是否已经被访问过。

代码实现（Python示例）

from collections import deque

visited = [[False] * l for _ in range(l)]
queue = deque([(start[0], start[1], 0)])  # (x, y, steps)
visited[start[0]][start[1]] = True

while queue:
    x, y, steps = queue.popleft()

    if (x, y) == (end[0], end[1]):
        return steps

    for i in range(8):
        nx, ny = x + dx[i], y + dy[i]
        if 0 <= nx < l and 0 <= ny < l and not visited[nx][ny]:
            visited[nx][ny] = True
            queue.append((nx, ny, steps + 1))

return -1  # Should never reach here if input is valid

index = 0
C = int(data[index])
index += 1
results = []

for _ in range(C):
    L = int(data[index])
    index += 1
    S = (int(data[index]) - 1, int(data[index + 1]) - 1)
    index += 2
    T = (int(data[index]) - 1, int(data[index + 1]) - 1)
    index += 2

    result = bfs(L, S, T)
    results.append(result)

for result in results:
    print(result)

if name == "main": main()

注意事项

1. 坐标转换：题目中给出的坐标是从1开始的，而在编程中通常使用0开始的坐标，所以在读取输入时需要进行转换。
2. 边界条件：在BFS过程中，每次移动后都要检查新位置是否在棋盘内，并且是否已经被访问过。
3. 效率优化：使用队列和访问标记数组可以有效地避免重复遍历，提高算法效率。

通过以上步骤和代码实现，可以解决POJ 1915《Knight Moves》这道题目。希望这个详细的解答对你有所帮助！如果有任何进一步的问题，欢迎继续提问。

题目描述（Prime Path, POJ 3126）：

给定两个四位数质数A和B，要求找到从A到B的最短转换路径，每次转换只能改变一个数字，并且转换后的数也必须是一个质数。

解题思路：

1. 质数筛选：
   • 使用埃拉托斯特尼筛法（Sieve of Eratosthenes）生成所有四位数质数的列表。
2. 图的构建：
   • 将每个四位数质数看作图中的一个节点。
   • 如果两个质数之间只有一个数字不同，则在这两个节点之间建立一条边。
3. 广度优先搜索（BFS）：
   • 从起始质数A开始，使用BFS搜索到目标质数B的最短路径。

详细步骤：

1. 生成四位数质数列表：
   • 初始化一个布尔数组isPrime，标记1000到9999之间的每个数是否为质数。
   • 使用筛法标记非质数。
   • 收集所有标记为质数的四位数。
2. 构建邻接表：
   • 对于每个四位数质数，尝试改变每一位（0-9），检查新数是否为质数且与原数不同。
   • 如果是，则在邻接表中添加一条边。
3. BFS搜索最短路径：
   • 使用队列进行BFS，记录每个节点的层次（即转换次数）。
   • 从A开始，逐层扩展，直到找到B，记录转换次数。

代码实现（Python示例）：

def sieve_of_eratosthenes(max_num): is_prime = [True] (max_num + 1) p = 2 while (p p <= max_num): if (is_prime[p] == True): for i in range(p * p, max_num + 1, p): is_prime[i] = False p += 1 is_prime[0], is_prime[1] = False, False return [p for p in range(1000, 10000) if is_prime[p]]

primes = sieve_of_eratosthenes(9999)
adj_list = build_adjacency_list(primes)
result = bfs_shortest_path(adj_list, A, B)
print(result)

if name == "main": main()

解释：

1. sieve_of_eratosthenes：生成1000到9999之间的所有质数。
2. build_adjacency_list：构建质数之间的邻接表。
3. bfs_shortest_path：使用BFS找到从A到B的最短路径。
4. main：读取输入，调用函数，输出结果。

注意事项：

• 确保输入的A和B都是四位数质数。
• 处理边界情况，如A和B相同的情况。

通过上述步骤和代码，可以有效地解决Prime Path问题。

《Red and Black》（红与黑）是POJ（北京大学在线评测系统）上的一个经典题目，编号为1979。这道题目属于图论中的连通性问题，具体来说是求解一个无向图中的连通分量个数。

题目描述

在一个由 R 行 C 列组成的网格中，每个格子可能是红色（用 code>@ 表示）或者黑色（用 * 表示）。红色格子是连通的，黑色格子是障碍。你需要计算连通的红色区域（连通分量）的个数。

int count = 0;
for (int i = 0; i < R; ++i) {
    for (int j = 0; j < C; ++j) {
        if (grid[i][j] == '@' && !visited[i][j]) {
            dfs(i, j);
            count++;
        }
    }
}

cout << count << endl;
return 0;

POJ 2449: “Radar Installation” 是一个经典的图论问题，主要涉及到最短路径的求解。这个问题可以描述为：给定一个无向图，要求找到从起点到终点的最短路径，并且这个路径必须经过若干个特定的点。

问题分析

1. 输入描述：
   • 第一行包含两个整数 N 和 M，分别表示图中点的数量和边的数量。
   • 接下来的 M 行，每行包含三个整数 u, v, w，表示从点 u 到点 v 有一条边，权重为 w。
   • 最后一行包含两个整数 s 和 t，分别表示起点和终点。
2. 输出描述：
   • 输出从起点 s 到终点 t 的最短路径长度。

解题思路

这个问题可以通过以下几种算法来解决：

1. Dijkstra 算法：
   • Dijkstra 算法适用于单源最短路径问题，即从一个固定起点到所有其他点的最短路径。
   • 可以使用优先队列（最小堆）优化时间复杂度。
2. Floyd-Warshall 算法：
   • Floyd-Warshall 算法适用于多源最短路径问题，即任意两点之间的最短路径。
   • 时间复杂度为 (O(N^3))，适用于点数较少的情况。
3. Bellman-Ford 算法：
   • Bellman-Ford 算法可以处理带有负权边的图，但时间复杂度为 (O(NM))。

代码实现（Dijkstra 算法）

以下是一个使用 Dijkstra 算法求解该问题的 Python 代码示例：

import heapq

while pq:
    current_dist, u = heapq.heappop(pq)
    if current_dist > dist[u]:
        continue
    for v, weight in graph[u]:
        distance = current_dist + weight
        if distance < dist[v]:
            dist[v] = distance
            heapq.heappush(pq, (distance, v))
return dist

index = 0
N = int(data[index])
index += 1
M = int(data[index])
index += 1

graph = [[] for _ in range(N)]
for _ in range(M):
    u = int(data[index]) - 1
    index += 1
    v = int(data[index]) - 1
    index += 1
    w = int(data[index])
    index += 1
    graph[u].append((v, w))
    graph[v].append((u, w))

s = int(data[index]) - 1
index += 1
t = int(data[index]) - 1

dist = dijkstra(graph, s)
print(dist[t])

if name == "main": main()

注意事项

1. 输入输出处理：
   • 在实际比赛中，输入输出处理需要高效，通常使用 sys.stdin.read 和 sys.stdout.write。
2. 图的数据结构：
   • 使用邻接表表示图，可以高效地遍历边的集合。
3. 算法选择：
   • 根据问题的具体要求和图的特点选择合适的算法。

总结

POJ 2449 是一个典型的最短路径问题，通过掌握 Dijkstra、Floyd-Warshall 或 Bellman-Ford 等算法，可以有效地解决此类问题。在实际编程中，需要注意细节处理和代码优化，以提高程序的运行效率。

题目描述：

给出一张无向图，每条边都有一个最大承重值，现在要从起点走到终点，求出一条路径，使得路径上所有边的最小承重值最大。

输入格式：

第一行一个整数T，表示数据组数。

每组数据第一行是两个整数N和M，N表示点的个数，M表示边的个数。

接下来M行，每行三个整数a b c，表示点a和点b之间有一条边，承重为c。

最后一行是两个整数S和E，表示起点和终点。

输出格式：

每组数据输出一行，一个整数，表示最大的最小承重值。

解题思路：

这是一个经典的二分图问题，可以使用二分搜索结合深度优先搜索（DFS）或者广度优先搜索（BFS）来解决。

1. 二分搜索范围：最小承重值的范围在所有边权重的最小值到最大值之间。我们可以对这个范围进行二分搜索。
2. 可行性检查：在二分搜索的每一步，我们需要检查是否存在一条从起点到终点的路径，使得路径上所有边的最小承重值不小于当前二分搜索的中值。这可以通过DFS或BFS来实现。
3. DFS/BFS实现：在DFS或BFS过程中，我们只考虑那些承重大于等于当前中值的边。

具体步骤如下：

1. 读取输入：读取所有数据，构建图的邻接表。
2. 二分搜索：
   • 初始化二分搜索的上下界，下界为所有边权重的最小值，上界为最大值。
   • 在每次二分搜索中，取中值，检查是否存在从起点到终点的有效路径。
   • 如果存在，则说明当前中值可行，调整下界；否则调整上界。
3. 输出结果：对于每组数据，输出最大的最小承重值。

代码实现（Python示例）：

def main(): import sys input = sys.stdin.read data = input().split()

index = 0
T = int(data[index])
index += 1
results = []

for _ in range(T):
    N = int(data[index])
    M = int(data[index + 1])
    index += 2

    from collections import defaultdict
    graph = defaultdict(list)
    edge_weights = []

    for __ in range(M):
        a = int(data[index])
        b = int(data[index + 1])
        c = int(data[index + 2])
        index += 3
        graph[a].append((b, c))
        graph[b].append((a, c))
        edge_weights.append(c)

    S = int(data[index])
    E = int(data[index + 1])
    index += 2

    def can_reach(mid):
        from collections import deque
        queue = deque([S])
        visited = set([S])

        while queue:
            node = queue.popleft()
            if node == E:
                return True
            for neighbor, weight in graph[node]:
                if weight >= mid and neighbor not in visited:
                    visited.add(neighbor)
                    queue.append(neighbor)
        return False

    low, high = min(edge_weights), max(edge_weights)
    best = 0

    while low <= high:
        mid = (low + high) // 2
        if can_reach(mid):
            best = mid
            low = mid + 1
        else:
            high = mid - 1

    results.append(best)

for result in results:
    print(result)

if name == "main": main()

说明：

1. 输入读取：使用sys.stdin.read一次性读取所有输入，然后通过索引分割处理。
2. 图构建：使用邻接表存储图，每个节点存储其邻居和对应的边权重。
3. 二分搜索：通过二分搜索确定最大的最小承重值。
4. 可行性检查：使用BFS检查在当前中值下是否存在从起点到终点的路径。

这个代码实现了题目要求的功能，通过二分搜索和BFS结合的方式高效地解决了问题。可以根据实际需要调整和优化。

《Til the Cows Come Home》是POJ（北京大学在线评测系统）上的一道经典路径规划问题，题目编号为2387。这道题目考察的是图论中的最短路径算法，通常可以使用Dijkstra算法或者Bellman-Ford算法来解决。

题目描述

题目大意是有一些农场和奶牛，你需要从起点农场走到终点农场，途中经过一些其他的农场。每个农场之间的道路都有一定的距离，要求找到从起点到终点的最短路径。

输入格式

• 第一行包含两个整数N和T，分别表示农场的数量和道路的数量。
• 接下来的T行，每行包含三个整数A、B和C，表示从农场A到农场B有一条距离为C的道路。

输出格式

• 输出从起点农场（编号为1）到终点农场（编号为N）的最短路径长度。

解决思路

1. 建图：使用邻接矩阵或邻接表来表示农场之间的道路和距离。
2. 选择算法：
   • Dijkstra算法：适用于没有负权边的图，时间复杂度为O(V^2)或使用优先队列优化后为O((V+E)logV)。
   • Bellman-Ford算法：适用于有负权边的图，时间复杂度为O(VE)。

示例代码（使用Dijkstra算法）

#include #include #include #include

while (!pq.empty()) {
    int d = pq.top().first;
    int u = pq.top().second;
    pq.pop();

    if (d > dist[u]) continue;

    for (auto &edge : adj[u]) {
        int v = edge.to;
        int weight = edge.weight;

        if (dist[u] + weight < dist[v]) {
            dist[v] = dist[u] + weight;
            pq.push({dist[v], v});
        }
    }
}

for (int i = 0; i < T; ++i) {
    int A, B, C;
    cin >> A >> B >> C;
    adj[A].push_back({B, C});
    adj[B].push_back({A, C}); // 如果是无向图需要这句
}

dijkstra(1);

cout << dist[N] << endl;

return 0;

}

注意事项

1. 输入输出：注意输入输出的格式，确保读取和输出数据的正确性。
2. 边界条件：处理一些特殊情况，比如没有路径的情况。
3. 优化：对于大规模数据，可以考虑使用优先队列优化Dijkstra算法。

通过上述代码和思路，你应该能够解决《Til the Cows Come Home》这道题目。如果有更多细节需要讨论，欢迎继续提问！

问题背景

Network Flow（网络流）是计算机科学中的一个重要概念，特别是在图论和算法设计中。它涉及到在一个网络（通常是有向图）中从一个源点向一个汇点输送流量的最大化问题。这类问题在多个领域都有广泛的应用，比如交通网络、通信网络、物流配送等。

POJ（Programming Online Judge）是一个著名的在线编程评测系统，提供了大量的算法题目供编程爱好者练习和比赛。其中，题目编号1459就是关于网络流的一个经典问题。

POJ 1459 题目描述

题目名称：Power Network

问题描述：

在一个电力网络中，有若干个发电站、变电站和用户。发电站产生电力，变电站可以传输电力，用户消耗电力。题目要求你计算从发电站到用户的最小电力传输成本。

输入：

• 第一行包含四个整数：N（变电站数量）、M（发电站数量）、K（用户数量）、L（连接数量）。
• 接下来的L行，每行包含四个整数：a, b, c, d，表示从a到b有一条连接，传输电力的成本为c，最大传输量为d。

输出：

• 输出最小电力传输成本。

解题思路

1. 建模：将问题转化为一个网络流问题。发电站作为源点，用户作为汇点，变电站作为中间节点，连接作为边。
2. 使用最小费用最大流算法：
   • 最大流：首先需要计算从源点到汇点的最大流量。
   • 最小费用：在保证最大流量的前提下，计算最小的传输成本。
3. 算法选择：常用的算法有Edmonds-Karp算法（用于计算最大流）和费用流算法（如Successive Shortest Path算法）。

具体实现步骤

1. 建图：
   • 创建一个有向图，节点包括发电站、变电站和用户。
   • 根据输入的连接信息，添加边并设置容量和费用。
2. 计算最大流：
   • 使用Edmonds-Karp算法或其他最大流算法计算从源点到汇点的最大流量。
3. 计算最小费用：
   • 在最大流的基础上，使用费用流算法计算最小费用。

代码示例（Python）

import sys from collections import deque

while queue:
    u = queue.popleft()

    for v in range(n):
        if not visited[v] and capacity[u][v] > 0:  # 有剩余容量
            queue.append(v)
            visited[v] = True
            parent[v] = u
            if v == t:
                return True
return False

while bfs(s, t, parent, capacity, n):
    path_flow = float('Inf')
    s = t

    while s != parent[s]:
        path_flow = min(path_flow, capacity[parent[s]][s])
        s = parent[s]

    v = t
    while v != parent[v]:
        u = parent[v]
        capacity[u][v] -= path_flow
        capacity[v][u] += path_flow
        v = parent[v]

    max_flow += path_flow

return max_flow

N = int(data[idx])
M = int(data[idx + 1])
K = int(data[idx + 2])
L = int(data[idx + 3])
idx += 4

s = 0
t = N + M + K + 1
n = t + 1

capacity = [[0] * n for _ in range(n)]

for _ in range(L):
    a = int(data[idx])
    b = int(data[idx + 1])
    c = int(data[idx + 2])
    d = int(data[idx + 3])
    idx += 4

    capacity[a][b] = d  # 设置容量
    capacity[b][a] = 0  # 反向边初始为0

for i in range(1, M + 1):
    capacity[s][i] = float('Inf')  # 源点到发电站

for i in range(N + M + 1, N + M + K + 1):
    capacity[i][t] = float('Inf')  # 用户到汇点

max_flow = edmonds_karp(s, t, capacity, n)
print(max_flow)

if name == "main": main()

注意事项

1. 输入处理：注意输入格式和数据的读取。
2. 图的结构：确保图的构建正确，特别是源点和汇点的连接。
3. 算法实现：确保最大流算法和费用流算法的实现正确。

总结

POJ 1459是一个典型的网络流问题，通过建模和合适的算法可以实现最小电力传输成本的求解。理解和掌握网络流算法对于解决这类问题至关重要。希望上述思路和代码示例能帮助你更好地理解和解决该问题。

《Drainage Ditches》是POJ（北京大学在线评测系统）上的一个经典网络流问题，题目编号为1273。这个问题通常被归类为最大流问题，是图论中的一个重要概念。

题目描述

题目大意是有若干条排水沟，每条排水沟有一定的容量，现在需要计算从源点（通常标记为S）到汇点（通常标记为T）的最大流量。

输入格式

• 第一行有两个整数N和M，分别表示排水沟的数量和连接点的数量。
• 接下来的N行，每行有三个整数，分别表示一条排水沟的起点、终点和容量。

输出格式

• 输出一个整数，表示从源点到汇点的最大流量。

解决思路

这个问题可以通过最大流算法来解决，常见的最大流算法有：

1. Ford-Fulkerson算法
2. Edmonds-Karp算法（Ford-Fulkerson算法的改进版，使用BFS寻找增广路径）
3. Dinic算法

示例代码（使用Edmonds-Karp算法）

以下是一个使用Edmonds-Karp算法实现的示例代码：

#include #include #include #include

while (!q.empty()) {
    int u = q.front().first;
    int f = q.front().second;
    q.pop();

    for (int v : adj[u]) {
        if (parent[v] == -1 && capacity[u][v] - flow[u][v] > 0) {
            parent[v] = u;
            int new_flow = min(f, capacity[u][v] - flow[u][v]);
            if (v == t) return new_flow;
            q.push({v, new_flow});
        }
    }
}

return 0;

for (int i = 0; i < N; ++i) {
    int u, v, c;
    cin >> u >> v >> c;
    capacity[u][v] += c;
    adj[u].push_back(v);
    adj[v].push_back(u); // 为了处理反向流
}

cout << edmondsKarp(1, M) << endl;
return 0;

}

代码解释

1. 数据结构：
   • capacity[MAXN][MAXN]：存储每条边的容量。
   • flow[MAXN][MAXN]：存储当前流量。
   • parent[MAXN]：用于记录BFS过程中的父节点。
   • adj[MAXN]：邻接表，存储每个节点的邻接节点。
2. BFS函数：
   • 用于寻找从源点s到汇点t的增广路径，并返回该路径上的最小剩余容量。
3. Edmonds-Karp函数：
   • 使用BFS不断寻找增广路径，并更新流量，直到找不到增广路径为止。
4. 主函数：
   • 读取输入，初始化数据结构，调用Edmonds-Karp算法计算最大流，并输出结果。

注意事项

• 在实际比赛中，可能需要对代码进行优化，比如使用更高效的数据结构或算法。
• 确保输入输出格式正确，避免因格式问题导致错误。

希望这个详细的解答能帮助你理解和解决《Drainage Ditches》这个问题。如果有更多疑问，欢迎继续提问！