算法讲解:二分图匹配

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算法讲解:二分图匹配

2024-07-14 13:13| 来源: 网络整理| 查看: 265

二分图匹配,自然要先从定义入手,那么二分图是什么呢?

二分图:

二分图又称作二部图,是图论中的一种特殊模型。 设G=(V,E)是一个无向图,如果顶点V可分割为两个互不相交的子集(A,B),并且图中的每条边(i,j)所关联的两个顶点i和j分别属于这两个不同的顶点集(i in A,j in B),则称图G为一个二分图。

简单的说,一个图被分成了两部分,相同的部分没有边,那这个图就是二分图,二分图是特殊的图。

匹配:

给定一个二分图G,在G的一个子图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。 极大匹配(Maximal Matching)是指在当前已完成的匹配下,无法再通过增加未完成匹配的边的方式来增加匹配的边数。最大匹配(maximum matching)是所有极大匹配当中边数最大的一个匹配。选择这样的边数最大的子集称为图的最大匹配问题。 如果一个匹配中,图中的每个顶点都和图中某条边相关联,则称此匹配为完全匹配,也称作完备匹配。 求二分图匹配可以用最大流(Maximal Flow)或者匈牙利算法(Hungarian Algorithm)

注意匈牙利算法,除了二分图多重匹配外在二分图匹配中都可以使用。

注:二分图匹配中还有一个hk算法,复杂度为o(sqrt(n)*e)由于复杂度降低较低,代码量飙升而且绝大多数情况下没人会闲的卡个sqrt的复杂度。。在此先不讲了,有兴趣可以自己百度,貌似卡这个算法的只有hdu2389

嘛 首先我们讲解一下匈牙利算法的过程:

匈牙利算法:

匈牙利算法几乎是二分图匹配的核心算法,除了二分图多重匹配外均可使用

匈牙利算法实际上就是一种网络流的思想,其核心就是寻找增广路。具体操作就是嗯。。拉郎配

注:以下转自 http://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/8880547

匈牙利算法是由匈牙利数学家Edmonds于1965年提出,因而得名。匈牙利算法是基于Hall定理中充分性证明的思想,它是部图匹配最常见的算法,该算法的核心就是寻找增广路径,它是一种用增广路径求二分图最大匹配的算法。

-------等等,看得头大?那么请看下面的版本:

通过数代人的努力,你终于赶上了剩男剩女的大潮,假设你是一位光荣的新世纪媒人,在你的手上有N个剩男,M个剩女,每个人都可能对多名异性有好感(惊讶-_-||暂时不考虑特殊的性取向),如果一对男女互有好感,那么你就可以把这一对撮合在一起,现在让我们无视掉所有的单相思(好忧伤的感觉快哭了),你拥有的大概就是下面这样一张关系图,每一条连线都表示互有好感。

本着救人一命,胜造七级浮屠的原则,你想要尽可能地撮合更多的情侣,匈牙利算法的工作模式会教你这样做:

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一: 先试着给1号男生找妹子,发现第一个和他相连的1号女生还名花无主,got it,连上一条蓝线

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二:接着给2号男生找妹子,发现第一个和他相连的2号女生名花无主,got it

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三:接下来是3号男生,很遗憾1号女生已经有主了,怎么办呢?

我们试着给之前1号女生匹配的男生(也就是1号男生)另外分配一个妹子。

(黄色表示这条边被临时拆掉)

与1号男生相连的第二个女生是2号女生,但是2号女生也有主了,怎么办呢?我们再试着给2号女生的原配(发火发火)重新找个妹子(注意这个步骤和上面是一样的,这是一个递归的过程)

此时发现2号男生还能找到3号女生,那么之前的问题迎刃而解了,回溯回去

2号男生可以找3号妹子~~~                  1号男生可以找2号妹子了~~~                3号男生可以找1号妹子

所以第三步最后的结果就是:

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四: 接下来是4号男生,很遗憾,按照第三步的节奏我们没法给4号男生腾出来一个妹子,我们实在是无能为力了……香吉士同学走好。

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这就是匈牙利算法的流程,其中找妹子是个递归的过程,最最关键的字就是“ 腾”字

其原则大概是:有机会上,没机会创造机会也要上

 hdu2063:

hdu2063就是一道裸二分图最大匹配的问题,直接上匈牙利算法即可。

#include #include #include #include #include #include #include using namespace std; const int N=505; int line[N][N]; int girl[N],used[N]; int k,m,n; bool found(int x) { for(int i=1; i=weight(xy)。当找不到增广路径时,对于搜索过的路径上的XY点,设该路径上的X顶点集为S,Y顶点集为T,对所有在S中的点xi及不在T中的点yj,计算d=min{(L(xi)+L(yj)-weight(xiyj))},从S集中的X标杆中减去d,并将其加入到T集中的Y的标杆中,由于S集中的X标杆减少了,而不在T中的Y标杆不变,相当于这两个集合中的L(x)+L(y)变小了,也就是,有新的边可以加入二分子图了。从贪心选边的角度看,我们可以为X0选择新的边而抛弃原先的二分子图中的匹配边,也可以为X1选择新的边而抛弃原先的二分子图中的匹配边,因为我们不能同时选择X0Y4和X1Y4,因为这是一个不合法匹配,这个时候,d=min{(L(xi)+L(yj)-weight(xiyj))}的意义就在于,我们选择一条新的边,这条边将被加入匹配子图中使得匹配合法,选择这条边形成的匹配子图,将比原先的匹配子图加上这条非法边组成的非法匹配子图的权重和(如果它是合法的,它将是最大的)小最少,即权重最大了。好绕口的。用数学的方式表达,设原先的不合法匹配(它的权重最大,因为我们总是从权重最大的边找起的)的权重为W,新的合法匹配为W’,d为min{W-W’i}。在这个例子中,S={X0, X1},Y={Y4},求出最小值d=L(X1)+L(Y0)-weight(X1Y0)=2,得到新的二分子图:    重新为X1寻找增广路径,找到X1Y0,可以看到新的匹配子图的权重为9+6=15,比原先的不合法的匹配的权重9+8=17正好少d=2。  接下来从X2出发找不到增广路径,其走过的路径如蓝色的路线所示。形成的非法匹配子图:X0Y4,X1Y0及X2Y0的权重和为22。在这条路径上,只要为S={X0,X1,X2}中的任意一个顶点找到新的匹配,就可以解决这个问题,于是又开始求d。  d=L(X0)+L(Y2)-weight(X0Y2)=L(X2)+L(Y1)-weight(X2Y1)=1.  新的二分子图为:    重新为X2寻找增广路径,如果我们使用的是深搜,会得到路径:X2Y0->Y0X1->X1Y4->Y4X0->X0Y2,即奇数条边而删除偶数条边,新的匹配子图中由这几个顶点得到的新的权重为21;如果使用的是宽搜,会得到路径X2Y1,另上原先的两条匹配边,权重为21。假设我们使用的是宽搜,得到的新的匹配子图为:    接下来依次类推,直到为X4找到一个匹配点。  KM算法的最大特点在于利用标杆和权重来生成一个二分子图,在该二分子图上面找最大匹配,而且,当些仅当找到完备匹配,才能得到最佳匹配。标杆和权重的作用在于限制新边的加入,使得加入的新边总是能为子图添加匹配数,同时又令权重和得到最大的提高。

二分图多重匹配: 设源点汇点直接网络流即可,在此不细讲,会在网络流部分进行讲解


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