匈牙利算法求最大匹配
来源:互联网 发布:网络直播涉黄40都是谁 编辑:程序博客网 时间:2024/05/01 10:52
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研究了几个小时,终于明白了。说穿了,就是你从二分图中找出一条路径来,让路径的起点和终点都是还没有匹配过的点,并且路径经过的连线是一条没被匹配、一条已经匹配过,再下一条又没匹配这样交替地出现。找到这样的路径后,显然路径里没被匹配的连线比已经匹配了的连线多一条,于是修改匹配图,把路径里所有匹配过的连线去掉匹配关系,把没有匹配的连线变成匹配的,这样匹配数就比原来多1个。不断执行上述操作,直到找不到这样的路径为止。
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二分图最大匹配的König定理及其证明
本文将是这一系列里最短的一篇,因为我只打算把König定理证了,其它的废话一概没有。
以下五个问题我可能会在以后的文章里说,如果你现在很想知道的话,网上去找找答案:
1. 什么是二分图;
2. 什么是二分图的匹配;
3. 什么是匈牙利算法;(http://www.matrix67.com/blog/article.asp?id=41)
4. König定理证到了有什么用;
5. 为什么o上面有两个点。
König定理是一个二分图中很重要的定理,它的意思是,一个二分图中的最大匹配数等于这个图中的最小点覆盖数。如果你还不知道什么是最小点覆盖,我也在这里说一下:假如选了一个点就相当于覆盖了以它为端点的所有边,你需要选择最少的点来覆盖所有的边。比如,下面这个图中的最大匹配和最小点覆盖已分别用蓝色和红色标注。它们都等于3。这个定理相信大多数人都知道,但是网络上给出的证明并不多见。有一些网上常见的“证明”明显是错误的。因此,我在这里写一下这个定理的证明,希望对大家有所帮助。
假如我们已经通过匈牙利算法求出了最大匹配(假设它等于M),下面给出的方法可以告诉我们,选哪M个点可以覆盖所有的边。
匈牙利算法需要我们从右边的某个没有匹配的点,走出一条使得“一条没被匹配、一条已经匹配过,再下一条又没匹配这样交替地出现”的路(交错轨,增广路)。但是,现在我们已经找到了最大匹配,已经不存在这样的路了。换句话说,我们能寻找到很多可能的增广路,但最后都以找不到“终点是还没有匹配过的点”而失败。我们给所有这样的点打上记号:从右边的所有没有匹配过的点出发,按照增广路的“交替出现”的要求可以走到的所有点(最后走出的路径是很多条不完整的增广路)。那么这些点组成了最小覆盖点集:右边所有没有打上记号的点,加上左边已经有记号的点。看图,右图中展示了两条这样的路径,标记了一共6个点(用 “√”表示)。那么,用红色圈起来的三个点就是我们的最小覆盖点集。
首先,为什么这样得到的点集点的个数恰好有M个呢?答案很简单,因为每个点都是某个匹配边的其中一个端点。如果右边的哪个点是没有匹配过的,那么它早就当成起点被标记了;如果左边的哪个点是没有匹配过的,那就走不到它那里去(否则就找到了一条完整的增广路)。而一个匹配边又不可能左端点是标记了的,同时右端点是没标记的(不然的话右边的点就可以经过这条边到达了)。因此,最后我们圈起来的点与匹配边一一对应。
其次,为什么这样得到的点集可以覆盖所有的边呢?答案同样简单。不可能存在某一条边,它的左端点是没有标记的,而右端点是有标记的。原因如下:如果这条边不属于我们的匹配边,那么左端点就可以通过这条边到达(从而得到标记);如果这条边属于我们的匹配边,那么右端点不可能是一条路径的起点,于是它的标记只能是从这条边的左端点过来的(想想匹配的定义),左端点就应该有标记。
最后,为什么这是最小的点覆盖集呢?这当然是最小的,不可能有比M还小的点覆盖集了,因为要覆盖这M条匹配边至少就需要M个点(再次回到匹配的定义)。
证完了。
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一、最大匹配——匈牙利算法
/****************************************************二分图匹配(匈牙利算法的DFS实现)INIT:g[][]两边定点划分的情况CALL:res=hungary();输出最大匹配数优点:适于稠密图,DFS找增广路快,实现简洁易于理解时间复杂度:O(VE);****************************************************/const int MAXN=1000;int uN,vN; //u,v数目int g[MAXN][MAXN];//编号是0~n-1的 int linker[MAXN];bool used[MAXN];bool dfs(int u){ int v; for(v=0;v<vN;v++) if(g[u][v]&&!used[v]) { used[v]=true; if(linker[v]==-1||dfs(linker[v])) { linker[v]=u; return true; } } return false; } int hungary(){ int res=0; int u; memset(linker,-1,sizeof(linker)); for(u=0;u<uN;u++) { memset(used,0,sizeof(used)); if(dfs(u)) res++; } return res; }
简单例子:
HDU 2063过山车
#include<stdio.h>#include<string.h>const int MAXN=510;int uN,vN; int g[MAXN][MAXN];int linker[MAXN];bool used[MAXN];bool dfs(int u){ int v; for(v=1;v<=vN;v++) if(g[u][v]&&!used[v]) { used[v]=true; if(linker[v]==-1||dfs(linker[v])) { linker[v]=u; return true; } } return false; } int hungary(){ int res=0; int u; memset(linker,-1,sizeof(linker)); for(u=1;u<=uN;u++) { memset(used,0,sizeof(used)); if(dfs(u)) res++; } return res; } int main(){ int k; int u,v; while(scanf("%d",&k),k) { scanf("%d%d",&uN,&vN); memset(g,0,sizeof(g)); while(k--) { scanf("%d%d",&u,&v); g[u][v]=1; } printf("%d\n",hungary()); } return 0; }
例:HDU 1045 Fire Net
#include<stdio.h> #include<string.h> #include<iostream> using namespace std; int uN,vN; int g[20][20]; int linker[20]; bool used[20]; char map[5][5]; int mapr[5][5]; int mapl[5][5]; bool dfs(int u) { int v; for(v=1;v<=vN;v++) if(g[u][v]&&!used[v]) { used[v]=true; if(linker[v]==-1||dfs(linker[v])) { linker[v]=u; return true; } } return false; } int hungary() { int res=0; int u; memset(linker,-1,sizeof(linker)); for(u=1;u<=uN;u++) { memset(used,0,sizeof(used)); if(dfs(u)) res++; } return res; } int main() { int i,j,n; while(scanf("%d",&n),n) { memset(mapl,0,sizeof(mapl)); memset(mapr,0,sizeof(mapr)); memset(g,0,sizeof(g)); for(i=1;i<=n;i++) for(j=1;j<=n;j++) { cin>>map[i][j]; if(map[i][j]=='X') mapl[i][j]=mapr[i][j]=-1; } int p1=0; uN=0;vN=0; //给行编号 for(i=1;i<=n;i++) for(j=1;j<=n;j++) { while(mapr[i][j]==-1&&j<=n) j++; p1++; while(mapr[i][j]!=-1&&j<=n) { mapr[i][j]=p1; if(uN<p1) uN=p1; j++; } } int p2=0; //给列编号 for(j=1;j<=n;j++) for(i=1;i<=n;i++) { while(mapl[i][j]==-1&&i<=n) i++; p2++; while(mapl[i][j]!=-1&&i<=n) { mapl[i][j]=p2; if(vN<p2) vN=p2; i++; } } //建图 for(i=1;i<=n;i++) for(j=1;j<=n;j++) { if(mapr[i][j]!=-1&&mapl[i][j]!=-1) g[mapr[i][j]][mapl[i][j]]=1; } printf("%d\n",hungary()); } return 0; }
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