最大流問題是運籌學中經(jīng)典問題之一，它可以使用圖的方法進行求解。網(wǎng)絡最大流在計算機、工程學等學科中有著廣泛的用途，例如通信網(wǎng)絡流量分配、交通運輸線路分配等都能轉化為網(wǎng)絡最大流數(shù)學模型。最大流的經(jīng)典算法主要分為增廣鏈法和預流推進法，其中常用的增廣鏈法有Ford-Fulkerson提出的增廣鏈算法、Dinic研究的阻塞流和分層網(wǎng)絡算法、Edmonds等設計的最短路增廣算法、Karzanov改進的先進先出預流推進算法及Cherkassky改進的最高標號預流推進算法。這些經(jīng)典算法逐漸降低了求解網(wǎng)絡最大流的時間復雜度，是研究大規(guī)模網(wǎng)絡的基礎。

　　經(jīng)典算法的經(jīng)典之處在于它的適用面廣，在各類網(wǎng)絡中都能穩(wěn)定運行且在較短時間內完成求解過程，但在部分特殊網(wǎng)絡如稀疏網(wǎng)絡中，它們的效率不高，因此需針對這些網(wǎng)絡的特點改進或使用新算法提高執(zhí)行效率，實現(xiàn)其研究價值。

　　本文針對Newman和Watts提出的NW小世界網(wǎng)絡以及Barabasi和Albert提出的BA無標度網(wǎng)絡兩種現(xiàn)實中常見的網(wǎng)絡提出了一種新算法，這種算法能夠盡可能地避免反復地重新尋找新的增廣鏈，通逋捷徑的方法修復滿足條件的原始增廣鏈，從而縮短了重復計算的時間，提高算法效率。