ACM网络流算法是一种常见的图论算法，它可以用来解决许多实际问题，例如建立最小割、最大流等。该算法的思想基于网络流理论，它通过对网络中不同节点之间的流量进行计算来达到目的。

在ACM网络流算法中，最常用的算法是Ford-Fulkerson算法。该算法的主要思想是通过不断寻找增广路径，从而找到网络中能够增大流量的路径，直到找不到为止。算法的具体实现需要用到BFS或DFS等算法，以及最大流定理进行优化。

下面是一段Ford-Fulkerson算法的示例代码：

def bfs(graph, source, sink, parent):
    visited = [False] * len(graph)
    queue = [source]
    visited[source] = True

    while queue:
        u = queue.pop(0)
        for ind, val in enumerate(graph[u]):
            if not visited[ind] and val > 0:
                queue.append(ind)
                visited[ind] = True
                parent[ind] = u
    return visited[sink]

def fordFulkerson(graph, source, sink):
    parent = [-1] * len(graph)
    max_flow = 0

    while bfs(graph, source, sink, parent):
        path_flow = float("Inf")
        s = sink
        while s != source:
            path_flow = min(path_flow, graph[parent[s]][s])
            s = parent[s]

        max_flow += path_flow

        v = sink
        while v != source:
            u = parent[v]
            graph[u][v] -= path_flow
            graph[v][u] += path_flow
            v = parent[v]

    return max_flow

该代码实现了通过BFS寻找增广路径的Ford-Fulkerson算法。其中，graph表示网络的邻接矩阵，source和sink表示源节点和汇点，parent表示每个节点的父亲节点。在算法中，通过不断寻找增广路径来计算最大流，并更新增广路径上的流量。最终返回最大流的计算结果。

除了Ford-Fulkerson算法以外，还有Dinic算法等其他网络流算法可供选择。不同的算法适用于不同的问题场景，需要综合考虑算法的复杂度、应用场景等因素