二分图匹配,匈牙利算法原理与实现
2021/4/29 12:27:44
本文主要是介绍二分图匹配,匈牙利算法原理与实现,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
以下场景太过真实,但都是虚构,为了讲清楚理论的过程。如有雷同,纯属我瞎编,还望勿对号入座。
1 婚恋市场,明码实价
中国如今男女比例严重失衡,2021年预计将有9200万单身贵族。为了帮助解决这个社会性问题,提升整体人民的幸福感,小K打算投身到这份伟大的事业中。
“几何思维”婚恋所,用最科学的方法,帮你脱单。通过概率论寻找最佳匹配对象,再通过微积分精确计算好感上升曲线,最后用数值分析无限逼近对方的理想型。最可怕的是,还包邮呢亲,关注一波了解一下?
上班第一天,老板给了小K一份单身男女好感的数据资料。如下图,连线表示双方互有好感,可以尝试处对象。突然有一个问题,怎样才能找出最大匹配呢?
2 不要怂,就是干
很多时候不是你比别人差,而是你执行力不够,在犹豫中丧失机会。
大家就先行动起来吧。
快看,男1号选手在小K的鼓励(怂恿)下,率先对女1号发起了进攻。在离失败只有0.01公分的时候,他竟然奇迹般的完成反杀,没错,他成功啦,这种高超的技巧,娴熟的手法简直如同教科书一般,值得在座的每个同学深入研究反复琢磨啊。
男2号选手也不甘落后,也对女2号选手发起了进攻,没错,又一次成功啦。
男3号选手:我勒个去,我上我也行啊。于是也对自己心动的女1号发起了进攻,毫无意外,他阵亡了。。。
中间彩蛋。
男3号不甘心,原地复活,想再战一回。在一个地方跌倒,咱们就换一个地方再跌。。。
于是对女2号发起了进攻。
几经波折。
男3号终于也成为了有牵绊的男人,不论未来有多久,只在乎曾经拥有过。
男4一看:这也没我啥事儿了啊。
以上的过程其实就是经典的匈牙利算法,求解二分图的最大匹配问题。
3 匈牙利算法
二分图
定义:设G=(V,E)是一个无向图,顶点集V可分割为两个互不相交的子集X,Y,并且图中每条边关联的两个顶点都分属于这两个互不相交的子集,两个子集内的顶点不相邻。
判断是否为二分图的充要条件:G至少有两个顶点,且其所有回路的长度均为偶数。
判断方法:染色法
开始对任意一未染色的顶点染色
判断其相邻的顶点中,若未染色则将其染上和相邻顶点不同的颜色;
若已经染色且颜色和相邻顶点的颜色相同则说明不是二分图,若颜色不同则继续判断
可用bfs或者dfs。
匹配
在二分图G的子图M中,M的边集E中的任意两条边都不依附于同一个顶点,则称M是一个匹配。
饱和点
匹配M的边集所关联的点为饱和点,否则为非饱和点。如上图:
的饱和点:。
的饱和点:。
交错路
定义:图G的一条路径,且路径中的边在属于M和不属于M中交替出现。
增广路(非网络流中的定义)
定义:一条交错路,且该交错路的起点和终点都为匹配M的非饱和点。
如上图,交错路1是增广路;交错路2不是增广路,因为终点不是非饱和点。
由增广路推出以下结论:
路径的边数为奇数,第一条边和最后一条边都不属于M
将路径中的边的匹配方式取反操作,会得到更大的匹配M',匹配数加1
M为图G的最大匹配等价于不存在M的增广路
匈牙利算法核心思想:
1) 初始匹配M为空
2) 找出一条增广路径p,取反操作得到更大的匹配M'代替M
3) 重复步骤2),直到找不出增广路为止
4 代码实现
变量定义及初始化
const int MAXM = 200, MAXN = 200; bool map[MAXN][MAXM] = {false}, visit[MAXM]; int n, m, x[MAXM], y[MAXN], ans = 0;
初始化
void init() { memset(x, 0xff, MAXM * 4); memset(y, 0xff, MAXN * 4); memset(map, false, MAXN * MAXM); int num, temp; cin >> n >> m; for (int i = 0; i < n; ++i) { cin >> num; for (int j = 0; j < num; ++j) { cin >> temp; map[i][temp - 1] = true; } } }
递归寻找增广路
bool hungary(int u) { for (int i = 0; i < m; ++i) { if (!visit[i] && map[u][i]) { visit[i] = true; if (y[i] == -1 || hungary(y[i])) { x[u] = i; y[i] = u; return true; } } } return false; }
遍历所有点
int main() { init(); for (int i = 0; i < n; ++i) { if (x[i] == -1) { memset(visit, false, MAXM); if (hungary(i)) { ans++; } } } cout << ans << endl; return 0; }
测试数据
输入 5 5 2 2 5 3 2 3 4 2 1 5 3 1 2 5 1 2 输出 4
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这篇关于二分图匹配,匈牙利算法原理与实现的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!
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