zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 【ACM/ICPC2013】二分图匹配专题

    前言:居然三天没有更新了。。我的效率实在太低,每天都用各种各样的理由拖延,太差了!昨天的contest依旧不能让人满意,解出的三题都是队友A的,我又卖了一次萌。。好吧废话不多说,今天我要纪录的是二分图相关的一些算法及题目,希望通过这种方式加深自己对二分图的理解(其实还没完全理解。。)

    二分图的最大匹配

    二分图最大匹配的题目最重要的是建模,模型建出来后,通过各种定理转化成二分图的最大匹配来做,还是很方便的,下面是几个重要定理:

    • 二分图的最小点集覆盖=二分图的最大匹配
    • 有向图的最小路径覆盖=N-转化后二分图的最大匹配
    • 二分图的最大独立集=二分图的最小边覆盖=N-二分图的最大匹配
    • 二分图的最大团=补图的最大独立集

    匈牙利算法模板:

     1 #include<stdio.h>
     2 #include<string.h>
     3   
     4 bool g[201][201];
     5 int n,m,ans;
     6 bool b[201];
     7 int link[201];
     8   
     9 bool init()
    10 {
    11         int _x,_y;
    12         memset(g,0,sizeof(g));
    13         memset(link,0,sizeof(link));
    14         ans=0;
    15         if(scanf("%d%d",&n,&m)==EOF)return false;
    16         for(int i=1;i<=n;i++)
    17         {
    18                 scanf("%d",&_x);
    19                 for(int j=0;j<_x;j++)
    20                 {
    21                         scanf("%d",&_y);
    22                         g[ i ][_y]=true;
    23                 }
    24         }
    25         return true;
    26 }
    27   
    28 bool find(int a)
    29 {
    30         for(int i=1;i<=m;i++)
    31         {
    32                 if(g[a][ i ]==1&&!b[ i ])
    33                 {
    34                         b[ i ]=true;
    35                         if(link[ i ]==0||find(link[ i ]))
    36                         {
    37                                 link[ i ]=a;
    38                                 return true;
    39                         }
    40                 }
    41         }
    42         return false;
    43 }
    44   
    45 int main()
    46 {
    47         while(init())
    48         {
    49                 for(int i=1;i<=n;i++)
    50                 {
    51                         memset(b,0,sizeof(b));
    52                         if(find(i))ans++;
    53                 }
    54                 printf("%d
    ",ans);
    55         }
    56 }
    View Code

    稳定婚姻系统

    稳定婚姻系统,举一个很简单易懂的例子:有N个男生和M个女生要配对成情侣,每个男生都有一个按照喜欢程度由高到低的心仪女生的列表,每个女生对男生同样。一个稳定婚姻系统,是指对任意一对情侣(a,b),不存在另一对情侣(c,d),使得a更喜欢d,d也更喜欢a,同理,不存在另一对情侣(e,f),使得e更喜欢b,b也更喜欢e。

    求解这个问题可以用一个专有的算法,延迟认可算法,其核心就是让每个男生按自己喜欢的顺序逐个向女生表白,例如leokan向一个女生求爱,这个过程中,若这个女生没有男朋友,那么这个女生就暂时成为leokan的女朋友,或这个女生喜欢她现有男朋友的程度没有喜欢leokan高,这个女生也暂时成为leokan的女朋友,而她原有的男朋友则再将就找下一个次喜欢的女生来当女朋友。(摘自leokan百度空间)

    下面的算法框架由Gale和Shapley于1962年提出,在此膜拜一下(摘自维基百科)

    函数 稳定婚姻 {
        初始所有 m 

    in

     M 与 w 

    in

     W 为 单身
         

    exists

     单身 男子 m {
           w = m所有可考虑的女子中排名最高的
            w 是 单身
             撮合 (m, w)
           否则 有些夫妇 (m', w) 存在
              w 喜欢 m 更于 m'
               (m, w) 为 夫妇
               m' 为 单身
             否则
               (m', w) 仍为 夫妇
        }
    }

    稳定婚姻系统的应用:任务分配、大学联合招生

    二分图最大/最小权匹配

    什么是二分图的带权匹配?二分图的带权匹配就是求出一个匹配集合,使得集合中边的权值之和最大或最小。而二分图的最佳匹配则一定为完备匹配,在此基础上,才要求匹配的边权值之和最大或最小。二分图的带权匹配与最佳匹配不等价,也不互相包含。(摘自BYVoid博客

    首先介绍一下KM算法:

    KM算法是通过给每个顶点一个标号(叫做顶标)来把求最大权匹配的问题转化为求完备匹配的问题的。设顶点Xi的顶标为A[i],顶点Yi的顶标为B [i],顶点Xi与Yj之间的边权为w[i,j]。在算法执行过程中的任一时刻,对于任一条边(i,j),A[i]+B[j]>=w[i,j]始终 成立。KM算法的正确性基于以下定理:
    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。
    这个定理是显然的。因为对于二分图的任意一个匹配,如果它包含于相等子图,那么它的边权和等于所有顶点的顶标和;如果它有的边不包含于相等子图,那么它的边权和小于所有顶点的顶标和。所以相等子图的完备匹配一定是二分图的最大权匹配。
    初始时为了使A[i]+B[j]>=w[i,j]恒成立,令A[i]为所有与顶点Xi关联的边的最大权,B[j]=0。如果当前的相等子图没有完备匹配,就按下面的方法修改顶标以使扩大相等子图,直到相等子图具有完备匹配为止。
    我们求当前相等子图的完备匹配失败了,是因为对于某个X顶点,我们找不到一条从它出发的交错路。这时我们获得了一棵交错树,它的叶子结点全部是X顶点。现在我们把交错树中X顶点的顶标全都减小某个值d,Y顶点的顶标全都增加同一个值d,那么我们会发现:
    两端都在交错树中的边(i,j),A[i]+B[j]的值没有变化。也就是说,它原来属于相等子图,现在仍属于相等子图。
    两端都不在交错树中的边(i,j),A[i]和B[j]都没有变化。也就是说,它原来属于(或不属于)相等子图,现在仍属于(或不属于)相等子图。
    X端不在交错树中,Y端在交错树中的边(i,j),它的A[i]+B[j]的值有所增大。它原来不属于相等子图,现在仍不属于相等子图。
    X端在交错树中,Y端不在交错树中的边(i,j),它的A[i]+B[j]的值有所减小。也就说,它原来不属于相等子图,现在可能进入了相等子图,因而使相等子图得到了扩大。
    现在的问题就是求d值了。为了使A[i]+B[j]>=w[i,j]始终成立,且至少有一条边进入相等子图,d应该等于min{A[i]+B[j]-w[i,j]|Xi在交错树中,Yi不在交错树中}。
    以上就是KM算法的基本思路。但是朴素的实现方法,时间复杂度为O(n4)——需要找O(n)次增广路,每次增广最多需要修改O(n)次顶 标,每次修改顶标时由于要枚举边来求d值,复杂度为O(n2)。实际上KM算法的复杂度是可以做到O(n3)的。我们给每个Y顶点一个“松弛量”函数 slack,每次开始找增广路时初始化为无穷大。在寻找增广路的过程中,检查边(i,j)时,如果它不在相等子图中,则让slack[j]变成原值与A [i]+B[j]-w[i,j]的较小值。这样,在修改顶标时,取所有不在交错树中的Y顶点的slack值中的最小值作为d值即可。但还要注意一点:修改 顶标后,要把所有的slack值都减去d。(摘自CrazyAC

    评价:反正KM算法我一开始看了好几遍都不是很懂,现在还没有特别明白,不过脑子里大概有这么一个感觉:最外层for循环n次,保证能构成一个完备匹配,内层不断修改顶标,使得不断有边加入能构成一条新的增广路,每找到一条就跳出while循环,执行下一轮循环。

    KM算法就是用来解决二分图最佳匹配问题的,时间复杂度是O(N^3)。BYVoid大牛根据不同的情况对KM算法进行了转化:

    [KM算法的几种转化]

    • KM算法是求最大权完备匹配,如果要求最小权完备匹配怎么办?方法很简单,只需将所有的边权值取其相反数,求最大权完备匹配,匹配的值再取相反数即可。
    • KM算法的运行要求是必须存在一个完备匹配,如果求一个最大权匹配(不一定完备)该如何办?依然很简单,把不存在的边权值赋为0。
    • KM算法求得的最大权匹配是边权值和最大,如果我想要边权之积最大,又怎样转化?还是不难办到,每条边权取自然对数,然后求最大和权匹配,求得的结果a再算出e^a就是最大积匹配。至于精度问题则没有更好的办法了。

    KM算法模板:(题目来源:HDU2255)

     1 //
     2 //  HDU2255.cpp
     3 //  POJ
     4 //
     5 //  Created by TimmyXu on 13-8-4.
     6 //  Copyright (c) 2013年 TimmyXu. All rights reserved.
     7 //
     8  
     9 #include <iostream>
    10 #include <cstdio>
    11 #include <cstring>
    12 #include <string>
    13 #include <algorithm>
    14 #include <climits>
    15  
    16 using namespace std;
    17  
    18 const int maxn = 300 + 10;
    19  
    20 int l[maxn],r[maxn],match[maxn],g[maxn][maxn],n,ans,d;
    21 bool lv[maxn],rv[maxn];
    22  
    23 void Init()
    24 {
    25     memset(g,0,sizeof(g));
    26     for (int i = 1;i <= n;i++)
    27         for (int j = 1;j <= n;j++)
    28             scanf("%d",&g[i][j]);
    29     for (int i = 1;i <= n;i++)
    30         l[i] = INT_MIN;
    31     memset(r,0,sizeof(r));
    32     memset(match,0,sizeof(match));
    33 }
    34  
    35 bool check(int x)
    36 {
    37     lv[x] = true;
    38     for (int y = 1;y <= n;y++)
    39         if (!rv[y])
    40         {
    41             int t = l[x]+r[y]-g[x][y];
    42             if (t == 0)
    43             {
    44                 rv[y] = true;
    45                 if (match[y] == 0 || check(match[y]))
    46                 {
    47                     match[y] = x;
    48                     return true;
    49                 }
    50             }
    51             else d = min(d,t);
    52         }
    53     return false;
    54 }
    55  
    56 void KM()
    57 {
    58     for (int i = 1;i <= n;i++)
    59         for (int j = 1;j <= n;j++)
    60             l[i] = max(l[i],g[i][j]);
    61     for (int i = 1;i <= n;i++)
    62         while(true)
    63         {
    64             memset(lv,false,sizeof(lv));
    65             memset(rv,false,sizeof(rv));
    66             d = INT_MAX;
    67             if (check(i)) break;
    68             for (int j = 1;j <= n;j++)
    69             {
    70                 if (lv[j]) l[j]-=d;
    71                 if (rv[j]) r[j]+=d;
    72             }
    73         }
    74     ans = 0;
    75     for (int i = 1;i <= n;i++)
    76         ans += g[match[i]][i];
    77     printf("%d
    ",ans);
    78 }
    79  
    80 int main()
    81 {
    82     while (scanf("%d",&n)!=EOF)
    83     {
    84         Init();
    85         KM();
    86     }
    87 }
    View Code

    二分图最大权问题还可以用费用流来做,关于网络流相关内容我准备今天下午开始研究,作为这几天的研究重点。

    总结:关于二分图的题目我做的比较少,因此建模方面的能力还比较欠缺,要在平时过程慢慢积累,不能偷懒,要勤于刷题。下面网络流专题是一座大山,要投入足够多的精力,储备足够多的智商才能搞定吧。

  • 相关阅读:
    Android和C#实时视频传输Demo
    cocos2d-x3.0 windows 环境配置
    WPF六个控制概述
    高度并行的指令级的超级处理器
    Oracle存储过程的简单示例
    SharePoint Search之(两)持续抓取Continues crawl
    第28周三
    第28周二
    第28周一
    第27周日
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/xsf72006/p/3242885.html
Copyright © 2011-2022 走看看