二分图最佳匹配(KM算法)学习笔记

本文是关于KM算法的学习笔记,主要讲解如何使用KM算法解决二分图中带权重的最大匹配问题。通过一道HDU 2255的实例,阐述了KM算法在寻找最大收益住房分配问题上的应用,以及算法的时间复杂度分析。

KM算法

学习这个之前先要了解几种二分图匹配的区别,这里就不说了,可以看看这篇博客

博客

先上道模板题:HDU 2255


奔小康赚大钱

传说在遥远的地方有一个非常富裕的村落,有一天,村长决定进行制度改革:重新分配房子。
这可是一件大事,关系到人民的住房问题啊。村里共有n间房间,刚好有n家老百姓,考虑到每家都要有房住(如果有老百姓没房子住的话,容易引起不安定因素),每家必须分配到一间房子且只能得到一间房子。
另一方面,村长和另外的村领导希望得到最大的效益,这样村里的机构才会有钱.由于老百姓都比较富裕,他们都能对每一间房子在他们的经济范围内出一定的价格,比如有3间房子,一家老百姓可以对第一间出10万,对第2间出2万,对第3间出20万.(当然是在他们的经济范围内).现在这个问题就是村领导怎样分配房子才能使收入最大.(村民即使有钱购买一间房子但不一定能买到,要看村领导分配的).

Input

输入数据包含多组测试用例,每组数据的第一行输入n,表示房子的数量(也是老百姓家的数量),接下来有n行,每行n个数表示第i个村名对第j间房出的价格(n<=300)。

Output

请对每组数据输出最大的收入值,每组的输出占一行。

Sample Input

2
100 10
15 23

Sample Output

123


这题跟一般的二分图匹配的区别就是每条边都带了权值,我们不是要求算出最大匹配数,而是要求权值最大的匹配方案;

KM算法就是解决这方面问题的算法,个人觉得KM算法就是在匈牙利算法的基础上的一种改进版,区别不是很大;

#include<bits/stdc++.h>
#define LL long long
#define pa pair<int,int>
#define lson k<<1
#define rson k<<1|1
//ios::sync_with_stdio(false);
using namespace std;
const int N=310;
const int M=100100;
const LL mod=1e9+7;
int ma[N][N];//二分图边的权值
int sx,sy;//二分图左部、右部的顶点数
int fx[N],fy[N];//左部、右部所匹配的顶点 
int wx[N],wy[N];//左部、右部的顶标值
bool vx[N],vy[N];//左部、右部点是否加入了增广路
int mmin;//边权和顶标的最小差值 
bool find(int p){
   
   
	vx[p]=true;
	for(int i=1;i<=sy;i++){
   
   
		if(!vy[i]){
   
   
			int t=wx[p]+wy[i]-ma[p][i];
			if(t==0){
   
   
				vy[i]=true;
				if(fy[i]==-1||find(fy[i])){
   
   
					fy[i]=p;
					fx[p]=i;
					return true;
				}
			}
			else if(t>0){
   
   
				mmin=min(mmin,t);
			}
		}
	
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