hdu 2255 奔小康赚大钱（完美最大权匹配 KM算法）

题目：http://acm.hust.edu.cn/vjudge/problem/viewProblem.action?id=31284

奔小康赚大钱

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64bit IO Format: %I64d & %I64u

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Description

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 
  

分析：明显这是最大权匹配，要用到KM算法。关于KM算法的资料：
KM算法的正确性基于以下定理：
若由二分图中所有满足A[ i ]+B[j]=w[i,j]的边(i,j)构成的子图（称做相等子图）有完备匹配，那么这个完备匹配就是二分图的最大权匹配。

初始时为了使A[ i ]+B[j]>=w[i,j]恒成立，令A[ i ]为所有与顶点Xi关联的边的最大权，B[j]=0。如果当前的相等子图没有完备匹配，就按下面的方法修改顶标以使扩大相等子图，直到相等子图具有完备匹配为止。
我们求当前相等子图的完备匹配失败了，是因为对于某个X顶点，我们找不到一条从它出发的交错路。这时我们获得了一棵交错树，它的叶子点全部是X顶点。现在我们把交错树中X顶点的顶标全都减小某个值d，Y顶点的顶标全都增加同一个值d，那么我们会发现：
1）两端都在交错树中的边(i,j)，A[ i ]+B[j]的值没有变化。也就是说，它原来属于相等子图，现在仍属于相等子图。
2）两端都不在交错树中的边(i,j)，A[ i ]和B[j]都没有变化。也就是说，它原来属于（或不属于）相等子图，现在仍属于（或不属于）相等子图。
3）X端不在交错树中，Y端在交错树中的边(i,j)，它的A[ i ]+B[j]的值有所增大。它原来不属于相等子图，现在仍不属于相等子图。
4）X端在交错树中，Y端不在交错树中的边(i,j)，它的A[ i ]+B[j]的值有所减小。也就说，它原来不属于相等子图，现在可能进入了相等子图，因而使相等子图得到了扩大。
5)到最后，X端每个点至少有一条线连着，Y端每个点有一条线连着，说明最后补充完的相等子图一定有完备匹配。（若由二分图中所有满足A[ i ]+B[j]=w[i,j]的边(i,j)构成的子图（称做相等子图）有完备匹配，那么这个完备匹配就是二分图的最大权匹配。）现在的问题就是求d值了。为了使A[ i ]+B[j]>=w[i,j]始终成立，且至少有一条边进入相等子图，d应该等于：Min{A[ i ]+B[j]-w[i,j] | Xi在交错树中，Yi不在交错树中}。
KM算法的复杂度是可以做到O(n^3)的。我们给每个Y顶点一个“松弛量”函数slack，每次开始找增广路时初始化为无穷大。在寻找增广路的过程中，检查边(i,j)时，如果它不在相等子图中，则让slack[j]变成原值与A[ i ]+B[j]-w[i,j]的较小值。这样，在修改顶标时，取所有不在交错树中的Y顶点的slack值中的最小值作为d值即可。但还要注意一点：修改顶标后，要把所有的不在交错树中的Y顶点的slack值都减去d。
Kuhn－Munkras算法流程：
(1)初始化可行顶标的值；
(2)用匈牙利算法寻找完备匹配；
(3)若未找到完备匹配则修改可行顶标的值；
(4)重复(2)(3)直到找到相等子图的完备匹配为止；

附上几张盗来的ppt图片，加深印象：



本题代码：

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
using namespace std;
const int M=310,inf=0x3f3f3f3f;
int n,nx,ny;
int link[M],lx[M],ly[M],slack[M];//lx,ly为顶标，nx,ny分别为x点集y点集的个数
int visx[M],visy[M],w[M][M];

int DFS(int x)
{
    visx[x] = 1;
    for (int y = 1; y <= ny; y ++)
    {
        if (visy[y]) continue;
        int t = lx[x] + ly[y] - w[x][y];
        if (t == 0)
        {
            visy[y] = 1;
            if (link[y] == -1||DFS(link[y]))
            {
                link[y] = x;
                return 1;
            }
        }
        else if (slack[y] > t)  //不在相等子图中slack 取最小的
            slack[y] = t;
    }
    return 0;
}
int KM()
{
    int i,j;
    memset (link,-1,sizeof(link));
    memset (ly,0,sizeof(ly));
    for (i = 1; i <= nx; i ++)          //lx初始化为与它关联边中最大的
        for (j = 1,lx[i] = -inf; j <= ny; j ++)
            if (w[i][j] > lx[i])
                lx[i] = w[i][j];

    for (int x = 1; x <= nx; x ++)
    {
        for (i = 1; i <= ny; i ++)
            slack[i] = inf;
        while (1)
        {
            memset (visx,0,sizeof(visx));
            memset (visy,0,sizeof(visy));
            if (DFS(x))   break;
            int d = inf;
            for (i = 1; i <= ny; i ++)
                if (!visy[i]&&d > slack[i])
                    d = slack[i];
            for (i = 1; i <= nx; i ++)
                if (visx[i])
                    lx[i] -= d;
            for (i = 1; i <= ny; i ++)
                if (visy[i])
                    ly[i] += d;
                else
                    slack[i] -= d;
        }
    }
    int res = 0;
    for (i = 1; i <= ny; i ++)
        if (link[i] > -1)
            res += w[link[i]][i];
    return res;
}
int main()
{
    //freopen("cin.txt","r",stdin);
    int n,val;
    while(cin>>n){
         for(int i=1;i<=n;i++){
             for(int j=1;j<=n;j++){
                 scanf("%d",&val);
                 w[i][j]=val;
             }
         }
         nx=ny=n;
         printf("%d\n",KM());
    }
    return 0;
}