C++实现Hopcroft Karp算法:最大匹配问题

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C++实现Hopcroft Karp算法:最大匹配问题

最大匹配是图论中一个经典的问题,而Hopcroft-Karp算法是其中一种求解最大匹配的有效方法。本文将介绍如何使用C++实现该算法,并提供完整的源代码。

Hopcroft-Karp算法是基于BFS的增广路算法,它的时间复杂度为O(E * sqrt(V)),其中E是边的数量,V是点的数量。该算法与Edmonds-Karp算法类似,但更加有效率。

实现Hopcroft-Karp算法需要以下步骤:

  1. 将左节点和右节点分别编号为1到n1和n1 + 1到n1 + n2。
  2. 初始化一个可行匹配集合M,其中每个节点都未匹配。
  3. 在当前的可行匹配集合M下,找到一条从未标记过的增广路。如果找不到增广路,则得到了最大匹配,结束程序。否则,将增广路上的所有边从M中删除,然后将增广路上未匹配的节点添加到M中,以生成新的可行匹配集合M’。
  4. 重复步骤3,直到找不到增广路为止。

下面是Hopcroft-Karp算法的完整代码实现:

#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
#include <cstring>

using namespace std;

const int N = 510;

int n1, n2, m;
vector<int> g[N];
int d[N], match[N];

bool bfs(){
    queue<int> q;
C/C++ hopcroft karp霍普克洛夫特-卡普算法详解及源码 Hopcroft-Karp算法的基本思想是通过不断寻找增广路径来不断增加匹配的边数,直到无法再找到增广路径为止。增广路径是指在一个匹配中,从一个未匹配点开始,经过一系列的匹配边和未匹配边,最终到达另一个未匹配点的路径。Hopcroft-Karp算法的优点是,它具有较低的时间复杂度,适用于大规模的图。它的缺点是实现起来较为复杂,需要使用BFS或DFS进行图的遍历,同时需要维护一个距离数组。Hopcroft-Karp算法(霍普克洛夫特-卡普算法)是一种用于解决二部图最大匹配问题的有效算法。 阅读详情

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