二分圖的最大匹配——匈牙利演算法
【基本概念】：
二分圖：
二分圖又稱作二部圖，是圖論中的一種特殊模型。 設g=(v,e)是乙個無向圖，如果頂點v可分割為兩個互不相交的子集(a,b)，並且圖中的每條邊（i，j）所關聯的兩個頂點i和j分別屬於這兩個不同的頂點集(i in a,j in b)，則稱圖g為乙個二分圖。
無向圖g為二分圖的充分必要條件是，g至少有兩個頂點，且其所有迴路的長度均為偶數。
最大匹配：
給定乙個二分圖g，在g的乙個子圖m中，m的邊集中的任意兩條邊都不依附於同乙個頂點，則稱m是乙個匹配. 選擇這樣的邊數最大的子集稱為圖的最大匹配問題，如果乙個匹配中，圖中的每個頂點都和圖中某條邊相關聯，則稱此匹配為完全匹配，也稱作完備匹配.
借某位大牛的話，匈牙利演算法就一句話：有機會上，沒機會創造機會也要上。
//偽**
bool 尋找從k出發的增廣路}}
返回false;
}void 匈牙利hungary()
輸出 匹配數;
}
#include#includeusing namespace std;
const int n = 105;
int matrix[n][n],link[n],vis[n];
int x,y,m;
int ans;
int dfs(int x)}}
return 0;
}void edmonds()
printf("the number of maximal matching is: %d\n",ans);
printf("this is one of them:\n");
for(i=1;i<=x;i++)
}}int main()
//memset(link,0,sizeof(link));
edmonds();
}return 0;
}
匈牙利演算法
匈牙利演算法 edmonds演算法 步聚 1 首先用 標記x中所有的非m頂點，然後交替進行步驟 2 3 2 選取乙個剛標記 用 或在步驟 3 中用 yi 標記 過的x中頂點，例如頂點xi，如果xi與y為同一非匹配邊的兩端點，且在本步驟中y尚未被標記過,則用 xi 去標記y中頂點y。重複步驟 2 直至...
匈牙利演算法
匈牙利演算法用來解決二分圖的最大匹配問題。乙個典型的最大匹配問題的描述如下 乙個公司有n項工作，m個員工。每個員工能勝任n項工作中的幾項 0 n 工作。問題是，如何分配才能使得被處理的工作數最大。當然，如果公司裡人員很多，每項工作都有很多員工可以勝任，那麼使每項工作都有人處理的方案是顯而易見的。但遇...
匈牙利演算法
二分圖匹配的演算法,二分圖就是把圖上的點分成兩個互不相交的點集,而圖中的邊的端點只能分別屬於這兩個點集.二分圖的匹配,就是婚配問題,左邊的點集男性,右邊的點集女性,然後相互配對 一夫一妻 最大匹配就是讓好事最多.匈牙利演算法可以實現這個東西.匈牙利演算法怎麼實現的這個東西.這個比較多.如下 incl...