二分图算法(判定和最大匹配)

二分图定义:

顶点集V可分割为两个互不相交的子集,并且图中每条边依附的两个顶点都分属于这两个互不相交的子集,两个子集内的顶点不相邻。同一个子集中没有两个点直接相连。
图中没有含奇数条边的环。任何无回路的的图均是二分图

二分图的判定:

如图一个二分图FIG.1都可以分成两个互不相交的子集如图FIG.2的形式
假如给的图是连通图就从1开始染色。如果是非连通图只要把每个连通块遍历一遍就可以了。

  1. 如果节点没有染过色,就染上与它相反的颜色,推入队列。
  2. 如果节点染过色且相反,忽视掉。
  3. 如果节点染过色且与父节点相同,证明不是二分图,return。

二分图判定:

BFS判定:
bool bfs(int x)
{
  queue<int>qu;
   color[x]=1;
   qu.push(x);
   while(!qu.empty( ))
   {
       int k=qu.front( );
       qu.pop( );
       for(int i=0;i<vep[k].size( );i++)
       {
           int v=vep[k][i];
           if(color[v]==0)
           {
               color[v]=-color[k];
               qu.push(v);
           }
           else if(color[v]==color[k])
           {
               return false;
           }
       }
   }
   return true;
}
DFS判定:
flag=1;
void bfs(int x,int k)
{
   color[x]=k;
   for(int i=0;i<vep[x].size( );i++)
   {
      int v=vep[x][i];
       if(color[v]==-0)
       {
           bfs(v,-k);
       }
       else if(color[x]==color[v])
       {
           flag=0;
           return ;
       }
   }
}

二分图最大匹配

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。(一条边的两个端点都不是另外一条边的端点)
个人觉得很好理解:
注:以下转自 https://blog.csdn.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:
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
-_-||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,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。

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:

==============================================================>=================

  1. 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

==============================================================>=================

  1. 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

==============================================================>=================

  1. 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)

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)

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

所以第三步最后的结果就是:

===============================================================================

  1. 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。
    ============================================================
    ==================

匈牙利算法:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int edge[505][505];
int vis[505];
int L[505];
int k,m,n,x,y;
int Hungarian(int x)
{
    for(int i=1;i<=m;i++)
    {
        if(!vis[i]&&edge[x][i])
    //如果有暧昧并且还没有标记过(这里标记的意思是这次查找曾试图改变过该妹子的归属问题,但是没有成功,所以就不用瞎费工夫了)
        {
            vis[i]=1;
            if(L[i]==-1||Hungarian(L[i]))//名花无主或者能腾出个位置来,这里使用递归
            {
                L[i]=x;
                return 1;
            }
        }
    }
    return 0;
}
int main( )
{
    memset(edge,0,sizeof(edge));
    cin>>k>>n>>m;
    for(int i=1;i<=k;i++)
    {
        cin>>x>>y;
        edge[x][y]=1;
    }
    memset(L,-1,sizeof(L));
    int ans=0;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        memset(vis,0,sizeof(vis));//需要每次更新;
        if(Hungarian(i))
        {
            ans++;
        }
    }
    cout<<ans<<endl;
    return 0;
}
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 205,386评论 6 479
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 87,939评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 151,851评论 0 341
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,953评论 1 278
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,971评论 5 369
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,784评论 1 283
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,126评论 3 399
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,765评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 43,148评论 1 300
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,744评论 2 323
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,858评论 1 333
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,479评论 4 322
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,080评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,053评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,278评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,245评论 2 352
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,590评论 2 343

推荐阅读更多精彩内容