引入
二分图,可以分成两个子集,子集之间的每个点互不相连。
二分图判定
判定二分图通常使用染色法。
从每个没有被染色的点出发,将自己染为一种颜色,将相邻的点染为另一种颜色,若染色时发现对面的点已经染成和自己相同的颜色,那么它就不是二分图。
代码实现:
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n,m,col[205];
int first[205],nex[405],to[405],tot;
inline void add(int x,int y)
{
nex[++tot]=first[x];
first[x]=tot;
nex[tot]=y;
}
inline bool dfs(int x,int c)
{
col[x]=c;
for(int i=first[x];i;i=nex[i])
{
int y=to[i];
if(col[y]==c) return 0;
if(col[y]==0 && dfs(y,-c)==0)
return 0;
}
return 1;
}
int main()
{
scanf("%d%d",&n,&m);
for(int i=1;i<=m;i++)
{
int x,y;
scanf("%d%d",&x,&y);
add(x,y);
add(y,x);
}
for(int i=1;i<=n;i++)
{
if(col[i]==0)
{
if(!dfs(i,1))
{
cout<<"No";
return 0;
}
}
}
cout<<"Yes";
return 0;
}
例题
传送门luoguP1525
对于本题,我们可以使用并查集+贪心解决,这里我们用二分答案+二分图判定解决。
当一个较小的冲突值满足题意时,那么比它大的冲突值必定满足,所以具有单调性,可以考虑二分。
判断条件即为若大于某个冲突值的数关到不同的牢房,看是否构成二分图。
代码实现:
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N=1e5+5;
int n,m,col[N];
bool p=1;
vector<int>a[N]; //由于多次操作,懒得写多个初始化:D
struct node
{
int x,y,w;
}e[N];
inline bool comp(node x,node y)
{
return x.w<y.w;
}
inline void dfs(int x,int c)
{
col[x]=c;
for(int i=0;i<a[x].size();i++) //下标0开始
{
int y=a[x][i];
if(col[y]==0) dfs(y,-c);
else if(col[y]==c) p=0;
}
}
inline bool check(int x)
{
for(int i=1;i<=n;i++) a[i].clear();
for(int i=x+1;i<=m;i++) //将mid后面的冲突大的建立二分图
{
a[e[i].x].push_back(e[i].y);
a[e[i].y].push_back(e[i].x);
}
p=1;
memset(col,0,sizeof(col));
for(int i=1;i<=n;i++)
if(col[i]==0)
{
dfs(i,1);
if(p==0) return 0;
}
return 1;
}
int main()
{
scanf("%d%d",&n,&m);
for(int i=1;i<=m;i++)
scanf("%d%d%d",&e[i].x,&e[i].y,&e[i].w);
sort(e+1,e+m+1,comp);
int l=0,r=m;
while(l<r)
{
int mid=(l+r)>>1;
if(check(mid)) r=mid;
else l=mid+1;
}
if(m==1) cout<<0; //特判
else cout<<e[l].w;
return 0;
}
二分图匹配
这里介绍二分图的最大匹配,表示点到点的匹配数最大。
匈牙利算法原理:
我们使用数组used表示当前这一轮中,哪些点已经匹配过,即其他点找新的点时不能找该点,不管是哪个点匹配它,只会更新它所匹配的点,不会使它不被匹配;再用数组match表示谁和谁已经匹配,注意:这个匹配是可以更改的。
我们每次枚举一个子集中的点,去找是否可以匹配,若发现该点已经匹配,尝试更改该点的匹配,若更改不成功则匹配失败。时间复杂度O(nm)。
例题:
男女合作完成一项任务,给出女生想和哪些男生合作,给出男生女生的数量,求最大匹配数。
标准操作,代码实现:
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N=505;
int n,m,k;
int match[N];
bool used[N];
int first[N],nex[50005],to[50005],tot;
inline void add(int x,int y)
{
nex[++tot]=first[x];
first[x]=tot;
to[tot]=y;
}
inline bool dfs(int x)
{
for(int i=first[x];i;i=nex[i])
{
int y=to[i];
if(!used[y])//这一轮中没有用到
{
used[y]=1;
if(match[y]==0 || dfs(match[y]))//若没匹配,或尝试更改匹配成功
{
match[y]=x;//y匹配x
return 1;
}
}
}
return 0;
}
int main()
{
scanf("%d%d%d",&n,&m,&k);
for(int i=1;i<=k;i++)
{
int x,y;
scanf("%d%d",&x,&y);
add(x,y);
}
int sum=0;
for(int i=1;i<=n;i++)
{
memset(used,0,sizeof(used));
if(dfs(i)) sum++;
}
cout<<sum;
return 0;
}
模板例题传送门poj2536
只需枚举能在时间内回到洞的地鼠建一条边匹配即可。
本文介绍了二分图的概念及其在判定和匹配问题中的应用。通过染色法判断二分图,并利用二分搜索解决冲突值问题。接着讲解了匈牙利算法在实现二分图最大匹配中的作用,结合实例阐述了如何寻找最大匹配数。
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