匈牙利算法用于求解无权二分图(unweighted bipartite graph)的最大匹配(maximum matching)问题
简单来说,有两个点集$U$和$V$ ,集合内部没有边相连,集合之间有边相连,如果存在这样的划分,则此图为一个二分图。二分图的一个等价定义是:不含有「含奇数条边的环」的图。图 1 是一个二分图。为了清晰,我们以后都把它画成图 2 的形式。
在图论中,「匹配」(matching)是一个边的集合,其中任意两条边都 没有公共顶点 。例如,图 3、图 4 中红色的边就是图 2 的匹配。
一个图所有匹配中,所含匹配边数最多的匹配,称为这个图的最大匹配。图 4 是一个最大匹配,它包含 4 条匹配边。
匈牙利算法解决的问题背景: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,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:
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,也就是2号男生,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
最后是4号男生,很遗憾,按照第三步的节奏没法给4号男生腾出来一个妹子,我们实在是无能为力了。
HDOJ 2063 过山车
就是一个二分图最大匹配模板题,学完之后立刻巩固一下
import java.util.Arrays; import java.util.Scanner; public class Main { static int[][] map; static int n, m; public static void main(String[] args) { Scanner cin = new Scanner(System.in); while (cin.hasNext()) { int t = cin.nextInt(); if (t == 0) break; n = cin.nextInt(); m = cin.nextInt(); map = new int[n + 1][m + 1]; for (int i = 0; i < t; i++) map[cin.nextInt()][cin.nextInt()] = 1; // 有向边 int count = 0; // 最大匹配数 int[] mc = new int[m + 1]; // mc[i] = j 表示i号男生所连的女生是j号 Arrays.fill(mc, -1); // 初始时所有女生都没有连 for (int i = 1; i <= n; i++) { boolean[] vis = new boolean[m + 1]; // vis[i] = true 表示i号男生已经被匹配了 if (dfs(i, vis, mc)) count++; } System.out.println(count); } } private static boolean dfs(int start, boolean[] vis, int[] mc) { for (int i = 1; i <= m; i++) { // 枚举男生集 if (!vis[i] && map[start][i] == 1) { // 如果这个男生没被匹配并且和当前的start有边相连 vis[i] = true; // 将这个男生标记为匹配过 if (mc[i] == -1 || dfs(mc[i], vis, mc)) { // 这个男生没有和女生匹配 || 这个男生所连的女生还有别的选择,就把这个男生让出来 mc[i] = start; return true; } } } return false; } }