km算法题目 小做

python --- 二分图匈牙利算法和KM算法 基础概念 关于匈牙利算法的基础概念就不作具体描述了,不清楚的可以自己搜索相关知识 主要需要了解的知识点 二分图 匹配:最大匹配,完美匹配 路径:交错路径,增广路径 算法核心:通过不断寻找增广路径找到最大匹配的道路 算法实现 1. 使用线性规划库scipy取最小组合方案 import numpy as np from scipy.optimize import linear_sum_assignment a = np.array([[84, 65, 3, 34], [65, 56, 23, 35], [ 阅读详情

一:
poj2516 Minimum Cost 拆点+KM算法
**题意:
有n个销售商,m个供应商,k种物品。
给出每个销售商的需求,每个供应商的存货,以及从Mi运第Ki种货货到Ni的运费,求满足所有需求的最小花费。
如果不能全部满足输出-1。**

思路:

首先对于一种商品,如果这种所有的存货不足需求就直接输出-1。

剩下的就是裸的KM算法。

分k次分别计算每种商品的最小权值匹配,加到结果里。


 **My Brute (hdu 3315 二分图最大权匹配KM算法)

二:

题意:starvae和xingxing各有n个英雄,starvae的每个英雄有血量Hi和攻击力Ai,xingxing的每个英雄有血量Pi和攻击力Bi,每轮比赛两人各出一个英雄i和j进行对抗,每次starvae的英雄i先攻击,则 j 会掉Ai的血,然后由j攻击,i掉Bj的血,谁的血先小于等于零就输了,若starvae赢了得v[i]的分,输了失v[i]的分,问最后starvae能得到的分的最大值是多少。


思路:这种题型是给出现有的匹配,求匹配的最大权值和改动的边数。若点数为N,则把每条边的权值扩大x倍(x>N),若是原有匹配,则再把权值加1。最后KM算法求出ans,则最大权值之和=ans/x,没有被改动的=ans%x。
KM算法 入门——[kuangbin]KM匹配 阅读详情

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