二分图的Study

最近在狂干ACM,今天接触了二分图这个概念,感觉我也得学习别人利用博客来记录我这一路的学习心得,好了P话少说,进入二分图。。。。

 

二分图

二分图又称作二部图,是图论中的一种特殊模型。 设G=(V,E)是一个无向图,如果顶点V可分割为两个互不相交的子集(A,B),并且图中的每条边(i,j)所关联的两个顶点i和j分别属于这两个不同的顶点集(i in A,j in B),则称图G为一个二分图。

 

  简而言之,就是顶点集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。

二分图的最大匹配

    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。

 

  求二分图最大匹配可以用最大流或者匈牙利算法。

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.

 

  选择这样的边数最大的子集称为图的最大匹配问题(maximal matching problem)

 

  如果一个匹配中,图中的每个顶点都和图中某条边相关联,则称此匹配为完全匹配,也称作完备匹配.

匈牙利算法。

邻接矩阵-C

  #include <stdio.h>
  #include <string.h>
  int n1, n2, m, ans;
  int result[101]; //记录V2中的点匹配的点的编号
  bool state [101]; //记录V2中的每个点是否被搜索过
  bool data[101][101];//邻接矩阵 true代表有边相连
  void init()
  {
  int t1, t2;
  memset(data, 0, sizeof(data));
  memset(result, 0, sizeof(result));
  ans = 0;
  scanf("%d%d%d", &n1, &n2, &m);
  for (int i = 1; i <= m; i++)
  {
  scanf("%d%d", &t1, &t2);
  data[t1][t2] = true;
  }
  return;
  }
  bool find(int a)
  {
  for (int i = 1; i <= n2; i++)
  {
  if (data[a][i] == 1 && !state[i]) //如果节点i与a相邻并且未被查找过
  {
  state[i] = true; //标记i为已查找过
  if (result[i] == 0 //如果i未在前一个匹配M中
  || find(result[i])) //i在匹配M中,但是从与i相邻的节点出发可以有增广路
  {
  result[i] = a; //记录查找成功记录
  return true; //返回查找成功
  }
  }
  }
  return false;
  }
  int main()
  {
  init();
  for (int i = 1; i <= n1; i++)
  {
  memset(state, 0, sizeof(state)); //清空上次搜索时的标记
  if (find(i)) ans++; //从节点i尝试扩展
  }
  printf("%d\n", ans);
  return 0;
  }
在R语言中进行网络元分析(如节点切割模型),通常可以使用`metafor`包,它提供了丰富的功能来进行这种复杂的统计分析。首先,你需要安装这个包,如果还没有安装,可以用: ```sh install.packages("metafor") ``` 然后加载并导入你的数据。假设你的数据存储在一个名为`your_data.csv`的CSV文件中,你可以这样做: ```r # 加载必要的库 library(metafor) # 加载数据 data <- read.csv("your_data.csv", header = TRUE) # 假设第一行是列名 rownames(data) <- data$study # 将"study"列作为行名 # 检查数据格式是否正确 head(data) ``` 接下来,如果你的数据包括了效应量(mean)、标准误差(std.dev)以及样本大小(sampleSize),你可以创建一个`metagen()`对象,其中`effect`是效应量,`se`是标准误,`weight`是权重(常用的是样本大小)。这里是一个基本的例子: ```r # 创建metagen()对象 meta_obj <- metagen(mean ~ treatment, data = data, effect = "mean", se = "std.dev", weight = "sampleSize") # 对于节点切割模型,你可能需要先构建网络,这依赖于你的具体需求。通常需要一个包含节点id(study id)和边的信息的数据框。 # 如果有简单的二分图(每个研究只有两个处理组),你可以使用network()函数从study和treatment列创建网络。 # 网络结构示例 net <- network(from = study, to = treatment, directed = FALSE, nodes = unique(study)) # 接着,你可以使用node.meta()或network-meta()函数进行节点切割分析 node_meta_result <- node.meta(meta_obj, net, ..., method="ML") # 把...替换为你选择的估计方法 # 显示结果 print(node_meta_result) ``` 请注意,实际的代码可能会因你的数据结构、具体的模型需求和其他因素有所不同。上述代码仅为示例,并可能需要调整以适应你的具体情况。执行前,请确保检查网络构建是否正确,并参考`metafor`文档了解更多信息和可能的选项。
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