二分图匹配(匈牙利算法)

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。

 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.****.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(二分图匹配(匈牙利算法)-_-||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(好忧伤的感觉二分图匹配(匈牙利算法)),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。

二分图匹配(匈牙利算法)

 

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

二分图匹配(匈牙利算法)

 

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: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

二分图匹配(匈牙利算法)

 

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: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)

二分图匹配(匈牙利算法)

 

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(二分图匹配(匈牙利算法)二分图匹配(匈牙利算法))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)

 

二分图匹配(匈牙利算法)

 

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

二分图匹配(匈牙利算法)二分图匹配(匈牙利算法)二分图匹配(匈牙利算法)

所以第三步最后的结果就是:

二分图匹配(匈牙利算法)

 

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: 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

下面来道例题:洛谷-二分图匹配

二分图最大匹配

代码如下:

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<queue>
#include<vector>
#include<cmath>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int N=1005;
int relate[N][N];//关系图,这里我们用1表示有关系0表示没有关系  
int match[N];//数组内数据表示匹配关系:比如match[1]=2表示1和2匹配上了(不一定最后也是在一起的) 
int vis[N];//表示是否询问过这个人 用1表示询问过 0表示没有询问过  
int m,n;
bool find(int x)
{
    for(int i=1; i<=n; i++)
    {
        if(relate[x][i]&&!vis[i])//这个点还没去过,而且他们之间可以连通
        {
            vis[i]=1;//把点标记为已经尝试
            if(match[i]==0||find(match[i]))//这个点还没有被匹配或者它匹配的点可以去匹配其他人
            {
                match[i]=x;//让这两个点匹配上 
                return 1;
            }
        }
    }
    return 0;
}
int main(){
    	int x,y,e;
        scanf("%d%d%d",&n,&m,&e);
        memset(relate,0,sizeof(relate));
        memset(match,0,sizeof(match));
        for(int i=0; i<e; i++)
        {
            scanf("%d %d",&x,&y);
            if(y <= m && x <= n)relate[x][y]=1;//特判毒瘤数据 
        }
        int sum=0;
        for(int i=1; i<=m; i++)
        {
            memset(vis,0,sizeof(vis));
            if(find(i)) sum++;
        }
        printf("%d\n",sum);
    return 0;
}