二分图最大匹配

本文介绍了一种解决二分图最大匹配问题的经典算法——匈牙利算法,该算法的时间复杂度为O(mn),通过不断寻找增广路径来提高匹配的数量。文章提供了完整的C语言实现代码,包括初始化图、添加边以及深度优先搜索等关键步骤。

匈牙利算法。复杂度为O(mn)。

对每个点都找以它为起点的增广路,当找到增广路后,匹配数必定加1。

#include <stdio.h>
#include <string.h>

#define N 505
#define M 10005

struct Vertex
{
    int head;
}V[N];

struct Edge
{
    int v,next;
}E[M];

int top,match[N];

bool used[N];

void Init()
{
    top = 0;
    memset(V,-1,sizeof(V));
    memset(match,0,sizeof(match));
}

void Add_Edge(int u,int v)
{
    E[top].v = v;
    E[top].next = V[u].head;
    V[u].head = top++;
}

bool dfs(int u)
{
    for(int i=V[u].head;i!=-1;i=E[i].next)
    {
        int v = E[i].v;
        if(!used[v])
        {
            used[v] = true;
            if(!match[v] || dfs(match[v]))
            {
                match[v] = u;
                return true;
            }
        }
    }
    return false;
}

int main()
{
    int z,n,m,u,v;
    scanf("%d",&z);
    while(z--)
    {
        Init();
        scanf("%d%d",&n,&m);
        while(m--)
        {
            scanf("%d%d",&u,&v);
            Add_Edge(u,v);
        }
        int ans = 0;
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            memset(used,false,sizeof(used));
            if(dfs(i))
                ++ans;
        }
        printf("%d\n",ans);
    }
	return 0;
}


【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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