二分图最大匹配(匈牙利算法)

来源:互联网 发布:淘宝图片轮播图片制作 编辑:程序博客网 时间:2024/04/30 00:20

二分图最大匹配(匈牙利算法)  

这两天自学了一下二分图的最大匹配(匈牙利算法)的算法,现在稍微总结一下。

(1)前提说明:(用到的定义说明)

1。二部图: 
 如果图G=(V,E)的顶点集何V可分为两个集合X,Y,且满足 X∪Y = V, X∩Y=Φ,则G称为二部图;图G的边集用E(G)表示,点集用V(G)表示。
2。匹配: 
 设M是E(G)的一个子集,如果M中任意两条边在G中均不邻接,则称M是G的一个匹配。M中的—条边的两个端点叫做在M是配对的。    
3。饱和与非饱和: 
  若匹配M的某条边与顶点v关联,则称M饱和顶点v,并且称v是M-饱和的,否则称v是M-不饱和的。 
4。交互道: 
  若M是二分图G=(V,E)的一个匹配。设从图G中的一个顶点到另一个顶点存在一条道路,这条道路是由属于M的边和不属于M的边交替出现组成的,则称这条道路为交互道。 
5。可增广道路: 
  若一交互道的两端点为关于M非饱和顶点时,则称这条交互道是可增广道路。显然,一条边的两端点非饱和,则这条边也是可增广道路。 
6。最大匹配: 
  如果M是一匹配,而不存在其它匹配M',使得|M'|>|M|,则称M是最大匹配。其中|M|表示匹配M的边数。 
7。对称差: 
  A,B是两个集合,定义 A?B = (A∪B)\(A∩B) 
  则A?B称为A和B的对称差。 
  定理:M为G的最大匹配的充要条件是G中不存在可增广道路。 
Hall定理:对于二部图G,存在一个匹配M,使得X的所有顶点关于M饱和的充要条件是:对于 
X的任意一个子集A,和A邻接的点集为T(A),恒有: |T(A)| >= |A|

其中A\B表示集合A和集合B的商集,即属于A且不属于集合B的集合。

(2)定理(依据):

   定理:M为G的最大匹配的充要条件是G中不存在可增广道路。 
Hall定理:对于二部图G,存在一个匹配M,使得X的所有顶点关于M饱和的充要条件是:对于 
X的任意一个子集A,和A邻接的点集为T(A),恒有: |T(A)| >= |A| 
(3)匈牙利算法是基于Hall定理中充分性证明的思想,其——基本步骤:
  1.任给初始匹配M; 
2.若
X已饱和则结束,否则进行第3步; 
3.在X中找到一个非饱和顶点x0, 作V1 ← {x0},  V2 ← Φ; 
4.若T(V1) = V2则因为无法匹配而停止,否则任选一点y ∈T(V1)\V2; 
5.若y已饱和则转6,否则做一条从x0 →y的可增广道路P,M←M?E(P),转2; 
6.由于y已饱和,所以M中有一条边(y,z),作 V1 ← V1 ∪{z}, V2 ← V2 ∪ {y}, 转4; 
(4)基于最大匹配的其他问题求解:

1.  二分图的最小顶点覆盖(例hdu1150,poj3041)
  在二分图中求最少的点,让每条边都至少和其中的一个点关联,这就是 
二分图的“最小顶点覆盖”。
  结论: 二分图的最小顶点覆盖数 = 二分图的最大匹配数

2.  DAG图的最小路径覆盖  (例hdu1151)
用尽量少的不相交简单路径覆盖有向无环图(DAG)G的所有顶点,这就是DAG图的最小路径覆盖问题。  
结论:DAG图的最小路径覆盖数= 节点数(n)- 最大匹配数(m)

3.  二分图的最大独立集(例hdu1068)
最大独立集是指求一个二分图中最大的一个点集,该点集内的点互不相连。
结论:二分图的最大独立集数= 节点数(n)- 最大匹配数(m)/2

(5)代码模板(以hdu2063为例)

#include<stdio.h>
#include<string.h>
int
 map[505][505];
int
 dis[505],m,n,inq[505];
int
 find(int t){
    int
 i;
    for
(
i=1;i<=m;i++){
        if
(
inq[i]==0&&map[t][i]){
            inq[i]=1;
            if
(
dis[i]==-1||find(dis[i])){
                dis[i]=t;
                return
 1;
            }
        }
    }

    return
 0;
}

int
 max(){
    int
 i,num;
    num=0;
    memset(dis,-1,sizeof(dis));
    for
(
i=1;i<=n;i++){
        memset(inq,0,sizeof(inq));
        if
(
find(i))
            num++;
    }

    return
 num;
}

int
 main()
{

    int
 k,a,b;
    while
(
scanf("%d",&k),k!=0){
        memset(map,0,sizeof(map));
        scanf("%d%d",&n,&m);
        while
(
k--){
            scanf("%d%d",&a,&b);
            map[a][b]=1;
        }

        printf("%d\n",max());
    }

    return
 0;
}

//inq[]相当于V2;dis[]相当于M;map[][]为记录输入的二分图;
相关练习:
HDOJ_1068  (二分图最大独立集=n-m/2) 
HDOJ_1150  (二分图最小顶点覆盖=m) 
HDOJ_1151  (二分图最小路径覆盖=n-m) 
HDOJ_1281(求完美匹配 的个数) 
HDOJ_1498(最大匹配n=遍历每个点需要的次数m) 
HDOJ_1528 
HDOJ_1507 
POJ_2724 
POJ_3216 

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