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传说在遥远的地方有一个非常富裕的村落,有一天,村长决定进行制度改革：重新分配房子。
这可是一件大事,关系到人民的住房问题啊。村里共有n间房间,刚好有n家老百姓,考虑到每家都要有房住（如果有老百姓没房子住的话，容易引起不安定因素），每家必须分配到一间房子且只能得到一间房子。
另一方面,村长和另外的村领导希望得到最大的效益,这样村里的机构才会有钱.由于老百姓都比较富裕,他们都能对每一间房子在他们的经济范围内出一定的价格,比如有3间房子,一家老百姓可以对第一间出10万,对第2间出2万,对第3间出20万.(当然是在他们的经济范围内).现在这个问题就是村领导怎样分配房子才能使收入最大.(村民即使有钱购买一间房子但不一定能买到,要看村领导分配的).
Input
输入数据包含多组测试用例，每组数据的第一行输入n,表示房子的数量(也是老百姓家的数量)，接下来有n行,每行n个数表示第i个村名对第j间房出的价格(n<=300)。
Output
请对每组数据输出最大的收入值，每组的输出占一行。

Sample Input
2
100 10
15 23
Sample Output
123

第一次接触 KM (o(n^2*m))算法，KM，算法是解决二分图最大边权匹配的算法，相信之前肯定接触过二分图的最大匹配把，想一下，当时我们把边权赋值1，最大匹配数目==最大边权和 。 但是有时候边权不一定为1，在这种情况下的求解最大边权和就是我们说的 ，求最大边权匹配。

这个讲的很形象
好了，概念差不多了，看一下代码

#include<bits/stdc++.h>using namespace std;#define  LL long long#define fread() freopen("in.txt","r",stdin)#define fwrite() freopen("out.txt","w",stdout)#define CLOSE() ios_base::sync_with_stdio(false)const int MAXN = 300+10;const int MAXM = 1e6;const int mod = 1e9+7;const int inf = 0x3f3f3f3f;int match[MAXN];// 匹配 int lx[MAXN],ly[MAXN];//每个的期望值 int slack[MAXN];//松弛量 int Map[MAXN][MAXN];int visx[MAXN],visy[MAXN];// 是否在当前匹配中 int nx,ny;int dfs(int x){    visx[x]=1;    for(int y=0;y<ny;y++){        if(visy[y]) continue;        int t=lx[x]+ly[y]-Map[x][y];        if(t==0){//  这样才可以匹配。             visy[y]=1;            if(match[y]==-1||dfs(match[y])) {                match[y]=x;                return 1;            }        }else if(slack[y]>t) //更新松弛度                 slack[y]=t;    }     return 0;}int KM(){    memset(match,-1,sizeof(match));    memset(ly,0,sizeof(ly));// 起始T中的期望都是0     for(int x=0;x<nx;x++){        lx[x]=-inf;  // 起始S中的期望是最大的一个 边权         for(int j=0;j<ny;j++){            if(lx[x]<Map[x][j])                 lx[x]=Map[x][j];        }    }    for(int x=0;x<nx;x++){        for(int i=0;i<ny;i++) slack[i]=inf;        while(1){            //重置，一开始都不在当前匹配中             memset(visx,0,sizeof(visx));            memset(visy,0,sizeof(visy));            if(dfs(x)) break;//匹配成功             int d=inf;// 不成功，就减少期望             for(int i=0;i<ny;i++)                 if(!visy[i]) d=min(d,slack[i]); // 找到最小的 需要减少的期望             for(int i=0;i<nx;i++)                 if(visx[i]) lx[i]-=d;            for(int i=0;i<ny;i++){                if(visy[i]) ly[i]+=d;//                else slack[i]-=d; // 更新松弛              }         }    }    int ans=0;    for(int i=0;i<ny;i++)        if(match[i]!=-1) ans+=Map[match[i]][i];    return ans;}int main(){    CLOSE();//  fread();//  fwrite();    int n;    while(scanf("%d",&n)!=EOF){        nx=ny=n;        for(int i=0;i<n;i++){            for(int j=0;j<n;j++)                scanf("%d",&Map[i][j]);        }        printf("%d\n",KM());    }    return 0;}