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 }
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
M 与 w
W 为 单身
当
单身 男子 m {
w = m所有可考虑的女子中排名最高的 若 w 是 单身 撮合 (m, w) 否则 有些夫妇 (m', w) 存在 若 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 }
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。