[kuangbin带你飞]专题十 匹配问题 L - Cat VS Dog (二分图最大独立集)

本文介绍如何通过构建二分图并使用匹配算法来解决寻找最大独立集的问题。具体展示了如何在一组对象中建立相互关系,并利用匈牙利算法进行求解。
独立集、极大独立集

独立集即一个点集,集合中任两个结点不相邻,则称V为独立集。或者说是导出的子图是零图(没有边)的点集。极大独立集(maximal independent set):本身为独立集,再加入任何点都不是。最大独立集(maximum independent set):点最多的独立集。独立数(independent number):最大独立集的点。

二分图最大独立集=定点数-二分图最大匹配


这道题要在小朋友之间建边,相矛盾的小朋友之间建边即可。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define clr(a,b) memset(a,b,sizeof(a))
#define pb(a) push_back(a)
#define fir first
#define se second
#define LL long long
typedef pair<int,int> pii;
const double eps = 0.0000001;
const int inf = 1e9+7;
const int maxn = 505;
string a[505],b[505];
int g[maxn][maxn],vis[maxn],vy[maxn],p;

int dfs(int u) {  
    for(int i = 1;i <= p;i++) {  
        if(g[u][i] && vis[i] == 0) {  
            vis[i] = 1;  
            if(!vy[i] || dfs(vy[i])) {  
                vy[i] = u;  
                return 1;  
            }  
        }  
    }  
    return 0;  
}  

int main() {
	int n,m;
	while(scanf("%d%d%d",&n,&m,&p) != EOF) {
		for(int i = 1;i <= p;i++) 
			cin>>a[i]>>b[i];
		clr(g,0);
		for(int i = 1;i <= p;i++) {
			for(int j = 1;j <= p;j++) {
				if(i == j) continue;
				if(a[i] == b[j] || a[j] == b[i]) {
					g[i][j] = 1;
					//g[j][i] = 1;
				}
			}
		}
		/*for(int i  = 1;i <= p;i++) 
			for(int j = 1;j <= p;j++) 
				printf("%d%c",g[i][j],j == p ? '\n' : ' ');*/
		clr(vy,0);
		int ans = 0;  
        for(int i = 1;i <= p;i++) {  
            memset(vis,0,sizeof(vis));  
            if(dfs(i)) ans++;  
        }  
        printf("%d\n",p-ans/2);  
	}
}


### 关于 kuangbin ACM 算法竞赛培训计划 #### 数论基础专题介绍 “kuangbin专题四涵盖了数论基础知识的学习,旨在帮助参赛者掌握算法竞赛中常用的数论概念和技术。该系列不仅提供了丰富的理论讲解,还推荐了一本详细的书籍《算法竞赛中的初等数论》,这本书包含了ACM、OI以及MO所需的基础到高级的数论知识点[^1]。 #### 并查集应用实例 在另一个具体的例子中,“kuangbin”的第五个专题聚焦于并查集的应用。通过解决实际问题如病毒感染案例分析来加深理解。在这个场景下,给定一组学生及其所属的不同社团关系图,目标是从这些信息出发找出所有可能被传染的学生数目。此过程涉及到了如何高效管理和查询集合成员之间的连通性问题[^2]。 #### 搜索技巧提升指南 对于简单的搜索题目而言,在为期约两周的时间里完成了这一部分内容的学习;尽管看似容易,但对于更复杂的状况比如状态压缩或是路径重建等问题,则建议进一步加强训练以提高解题能力[^3]。 ```python def find_parent(parent, i): if parent[i] == i: return i return find_parent(parent, parent[i]) def union(parent, rank, x, y): rootX = find_parent(parent, x) rootY = find_parent(parent, y) if rootX != rootY: if rank[rootX] < rank[rootY]: parent[rootX] = rootY elif rank[rootX] > rank[rootY]: parent[rootY] = rootX else : parent[rootY] = rootX rank[rootX] += 1 # Example usage of Union-Find algorithm to solve the virus spread problem. ```
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