福特-福克森算法是图论中的一个经典算法，用于解决网络流问题，特别是寻找一个图的最大流。在计算机科学中，网络流问题涉及到在网络（由节点和边组成）中从一个源节点向一个汇点传输流量的问题。这个算法是由L.L. Ford Jr.和D.R. Fulkerson在1956年提出的，适用于有向无环图（DAG）和有向图。
**最大流问题**：
在一个网络流图中，每个边都有一个容量限制，表示通过该边的最大可能流量。源节点产生流量，而汇点消耗流量。最大流问题的目标是找出从源节点到汇点的最大的流量流，使得所有边的流量不超过它们的容量，并且满足流量守恒定律——每个节点的流入流量等于流出流量（除了源节点和汇点）。
**福特-福克森算法**：
1. **初始化**：从源节点向所有其他节点分配无穷大（或一个非常大的数值）的流量，对每条边设置实际流量为零。
2. **增广路径**：寻找一条从源节点到汇点的增广路径，即这条路径上的每条边都有剩余容量，且其反向边没有流量。
3. **流量更新**：找到增广路径后，更新路径上每条边的流量，增加从源节点到汇点的总流量。这个增量是路径上最小的剩余容量。
4. **重复步骤2和3**：直到找不到任何增广路径为止，此时达到最大流状态。
**Graphstream库**：
Graphstream是一个Java库，专为动态图形分析和可视化设计。它提供了方便的方式来创建、操作和观察图模型，包括动态图。在福特-福克森算法的实现中，我们可以利用Graphstream来表示网络流图，处理边的容量和流量，以及搜索增广路径。
**Java语法**：
在Java中实现福特-福克森算法，我们需要定义图的结构（节点和边），维护边的容量和流量，以及实现增广路径的搜索。可以使用ArrayList或其他数据结构来存储节点和边，然后通过迭代和深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）来寻找增广路径。在每次找到增广路径后，更新边的流量值。
**合作与源代码**：
项目“Ford-Fulkerson-main”很可能包含了Pierre Millet与合作者一起编写的源代码，实现了上述的福特-福克森算法。通过阅读和理解这个代码，可以学习如何在实际程序中应用这个算法，以及如何利用Graphstream库来处理图数据。
总结，福特-福克森算法是解决网络流问题的关键工具，它通过增广路径不断优化流量分配，直至达到最大流。在Java中，可以借助Graphstream库简化图的管理和操作。这个项目的源代码提供了实际应用的例子，对于学习和理解算法的实现非常有价值。
Ford-Fulkerson-main.zip （9个子文件） 
Ford-Fulkerson-main 
FordFulkersonAlgorithm.java 3KB
gs-algo-2.0.jar 7.73MB
