对匈牙利算法的概括：
这里的匈牙利算法值指的是找二分图最优匹配的算法，在有的资料中，这个算法叫KM算法，匈牙利算法指的是找最大匹配的算法。
匈牙利算法看起来挺复杂，但是概括起来也就干了下面的事情：
基于这样一个定理：
若由二分图中所有满足A[ i ]+B[j]=w[i,j]的边(i,j)构成的子图（称做相等子图）有完备匹配，那么这个完备匹配就是二分图的最大权匹配。[4]
然后就是在相等子图中找完备匹配，如果找不到，有两个改进方案：1）修改相等子图，通过重新分配label ; 2）增广路径，扩大匹配边的数目
然后继续找完备匹配，找不到继续改，继续找，总会找到的，找到就结束了。
参考资料：
阅读下面三篇文章，已经能够很好的了解，二分图最大匹配问题，KM算法，匈牙利算法
（1）维基百科关于匈牙利算法的描述，参考文献，意义很大
http://en.wikipedia.org/wiki/Hungarian_algorithm
（2）对相关概念讲的很清楚，没有特别针对二分图
http://people.scs.carleton.ca/~maheshwa/courses/573/talk01/bipartitematching.ps
（3）二分图匹配和匈牙利算法，来龙去脉讲的和清楚
但是这篇文献里面有个问题，它一直说要找perfect matching，他这个对perfect matching的定义就是每个点都要匹配上，但这必然要求二分图的两部分的顶点数目相等。其实，看了看其他资料，perfect matching是不需要的，complete matching就可以了，complect matching要求两部分有一个达到所有点匹配就可以了。
http://www.cse.ust.hk/~golin/COMP572/Notes/Matching.pdf
(4) 百度百科