在Python中为edmonds-karp最大流算法创建容量图

在我开始讨论这个问题之前，这里是我已经掌握的一些背景信息：

-我首先创建了一个基于美国城市的无向邻接矩阵图，边缘权重是计算的距离（通过距离公式实现）

-我还使用prim算法实现了一个最小生成树

现在我需要实现Edmonds Karp最大流量算法，但我不知道如何根据我拥有的数据创建容量图，以实现以下代码中使用的算法：

def edmonds_karp(C, source, sink):
    n = len(C) # C is the capacity matrix
    F = [[0] * n for i in xrange(n)]
    # residual capacity from u to v is C[u][v] - F[u][v]

    while True:
        path = bfs(C, F, source, sink)
        if not path:
            break
        # traverse path to find smallest capacity
        flow = min(C[u][v] - F[u][v] for u,v in path)
        # traverse path to update flow
        for u,v in path:
            F[u][v] += flow
            F[v][u] -= flow
    return sum(F[source][i] for i in xrange(n))

def bfs(C, F, source, sink):
    queue = [source]                 
    paths = {source: []}
    while queue:
        u = queue.pop(0)
        for v in xrange(len(C)):
            if C[u][v] - F[u][v] > 0 and v not in paths:
                paths[v] = paths[u] + [(u,v)]
                if v == sink:
                    return paths[v]
                queue.append(v)
    return None

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任何帮助都将不胜感激，谢谢

Edmonds-Karp算法需要做的就是将所有边的权重改为1，因为在这个问题中，为了找到城市之间的边连通性，不需要它们。边权重为1的城市图将成为我的容量图。同样，对于Edmonds Karp算法，需要有一个有向图。

对于Edmonds Karp算法，需要做的就是将所有边的权重都改为1，因为在这个问题中，不需要它们来找到城市之间的边连通性。边权重为1的城市图将成为我的容量图。同样对于Edmonds Karp算法，需要有一个有向图