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  • 二分图

    转自 http://blog.csdn.net/q3498233/article/details/5786225

    二分图:二分图是这样一个图,它的顶点可以分类两个集合X和Y,所有的边关联的两个顶点恰好一个属于集合X,另一个属于集合Y。

    二分图匹配:给定一个二分图G,在G的一个子图M中,M的边集中的任意两条边都不依附于同一个顶点(即2条匹配的边是没有公共顶点),则称M是一个匹配。
    最大匹配:图中包含边数最多的匹配称为图的最大匹配。
    完美匹配:如果所有点都在匹配边上,则称这个最大匹配是完美匹配。

    二分图匹配基本概念:

    未盖点
    设VI是G的一个顶点,如果VI不与任意一条属于匹配M的边相关联,就称VI是一个未盖点。


    交错轨

    在匹配问题中,增广路径的表现形式是一条"交错路径",也就是说这条由图的边组成的路径, 它的第一条边是目前还没有参与匹配的,

    第二条边参与了匹配,第三条边没有..最后一条边没有参与匹配(并且始点和终点还没有被选择过,那就是增广路)。


    可增广轨(增广路)
        两个端点都是未盖点的交错轨称为可增广轨。

    可增广轨的性质:

    1:P的路径长度必定为奇数,第一条边和最后一条边都不属于M。
    2:P经过取反操作可以得到一个更大的匹配M’。
    3:M为G的最大匹配当且仅当不存在相对于M的增广路径。

    最重要的:

    最小路径覆盖=最小路径覆盖=|N|-最大匹配数
    最小顶点覆盖 == 最大匹配(双向图)/2;
    二分图最大独立集=顶点数-二分图最大匹配

    二分图最大匹配匈牙利算法:

    算法的思路是不停的找增广轨,并增加匹配的个数,增广轨顾名思义是指一条可以使匹配数变多的路径,在匹配问题中,增广轨的表现形式是一条"交错 轨",

    也就是说这条由图的边组成的路径,它的第一条边是目前还没有参与匹配的,第二条边参与了匹配,第三条边没有..最后一条边没有参与匹配,并且始点和 终点还没有被选择过.

    这样交错进行,显然他有奇数条边.那么对于这样一条路径,我们可以将第一条边改为已匹配,第二条边改为未匹配...以此类推.也就是 将所有的边进行"取反",容易发现这样修改以后,

    匹配仍然是合法的,但是匹配数增加了一对.另外,单独的一条连接两个未匹配点的边显然也是交错轨.可以证 明,当不能再找到增广轨时,就得到了一个最大匹配.

    这也就是匈牙利算法的思路。

    点支配:有点A B相连,那么A支配B;
    点覆盖:有点A,有一边E与他相连,那么称A覆盖边E;最小点覆盖就是求最少的点可以连接到所有的边。最小点覆盖=最大二分匹配数。
    点独立:在图G中,如果点A与点B没有边直接相连,两点间不相邻。就称这两点间独立。(这里是关于点的独立)
    边覆盖:有一条边E,有2个顶点A,B,称边E覆盖了A,B;
    边独立:(也称匹配)边E1,E2没有公共顶点,那么称E1,E2边独立;
    最佳匹配:在匹配问题上加了权值,权值总和最大的叫最佳匹配;

    月老的难题

    时间限制:1000 ms  |  内存限制:65535 KB
    难度:4
     
    描述

    月老准备给n个女孩与n个男孩牵红线,成就一对对美好的姻缘。

    现在,由于一些原因,部分男孩与女孩可能结成幸福的一家,部分可能不会结成幸福的家庭。

    现在已知哪些男孩与哪些女孩如果结婚的话,可以结成幸福的家庭,月老准备促成尽可能多的幸福家庭,请你帮他找出最多可能促成的幸福家庭数量吧。

    假设男孩们分别编号为1~n,女孩们也分别编号为1~n。

     
    输入
    第一行是一个整数T,表示测试数据的组数(1<=T<=400)
    每组测试数据的第一行有两个整数n,K,其中男孩的人数与女孩的人数都是n。(n<=500,K<=10 000)
    随后的K行,每行有两个整数i,j表示第i个男孩与第j个女孩有可能结成幸福的家庭。(1<=i,j<=n)
    输出
    对每组测试数据,输出最多可能促成的幸福家庭数量
    样例输入
    1
    3 4
    1 1
    1 3
    2 2
    3 2
    样例输出
    2
     1 #include<stdio.h>
     2 #include<string.h>
     3 int vis[10000],match[10000],head[10000];//match[]记录匹配点
     4 struct node
     5 {
     6     int v;
     7     int next;
     8 }edge[10030];
     9 int n,m,inddex;
    10 void add(int x,int y)
    11 {
    12     edge[inddex].v=y;
    13     edge[inddex].next=head[x];
    14     head[x]=inddex++;
    15 }
    16 int dfs(int u)
    17 {
    18     int i,j;
    19     for(i=head[u];i!=-1;i=edge[i].next)
    20     {
    21         int tt=edge[i].v;
    22         if(!vis[tt])
    23         {
    24             vis[tt]=1;
    25             if(match[tt]==-1||dfs(match[tt]))//如果tt未在前一个匹配M中,或者tt在匹配M中,但是从与tt相邻的节点出发可以有增广路径
    26             {
    27                 match[tt]=u;//记录查找成功记录,更新匹配M(即“取反”) 
    28                 return 1;
    29             }
    30         }
    31     }
    32     return 0;
    33 }
    34 int main()
    35 {
    36     int i,j,t;
    37     scanf("%d",&t);
    38     while(t--)
    39     {
    40         memset(match,-1,sizeof(match));
    41         memset(head,-1,sizeof(head));
    42         scanf("%d%d",&n,&m);
    43         inddex=1;
    44         for(i=0;i<m;i++)
    45         {
    46             int x,y;
    47             scanf("%d%d",&x,&y);
    48             add(x,y);
    49         }
    50         int ans=0;
    51         for(i=1;i<=n;i++)
    52         {
    53             memset(vis,0,sizeof(vis));
    54             if(dfs(i))
    55                 ans++;
    56         }
    57         printf("%d
    ",ans);
    58     }
    59 }





     
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/sweat123/p/4478588.html
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