二分图匹配基本概念

本文介绍了二分图的基本概念及匹配的相关定义,包括匹配、最大匹配、完备匹配和完美匹配等,并阐述了带权匹配、最大独立集问题及其解决算法。

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二分图:整个图能被划分为两个点集(X,Y)且在同一点集内的所有点互不相交的图就是二分图。
匹配:在二分子图的边集M中如果M中的每条边的两个端点只有该条边与这两个端点相连,则M称为一个匹配。
匹配边:我们把两个相匹配的点之间的连线称为匹配边。
最大匹配:图中包含边数最多的匹配称为图的最大匹配。
完备匹配:如果有一边的点全都是匹配点,则称这个匹配为完备匹配。
完美匹配:如果所有点都在匹配边上,称这个最大匹配是完美匹配。
最小覆盖: 用最少的点(X集合或Y集合的都行)让每条边都至少和其中一个点关联。(也就是说每个边至少有一个端点是匹配点)
路径:就是连着的几条边(1—->2—->3就是一条路径)
最小路径覆盖问题:在有向无环图中,用最少的路径条数(不相交的路径,即不仅不能有重合的边,连重合的点都没有)覆盖掉所有顶点。
最大独立集问题: 在N个点的图G中选出m个点,使这m个点两两之间没有边.求m最大值.(如果图G满足二分图条件)可以用二分图匹配来做.
关于二分图带权匹配&最大匹配&完备匹配&完美匹配的区分:
带权匹配:使得该二分图的权值和最大(或最小)的匹配。
最大匹配:使得该二分图边数最多的匹配。
完备匹配:使得点数较小的点集中每个点都被匹配的匹配。
完美匹配:所有点都被匹配的匹配。
可知:完美匹配一定是最大匹配和完备匹配。

定理1:最大匹配数 = 最小点覆盖数(这是 Konig 定理)
定理2:最大匹配数 = 最大独立数
定理3:最小路径覆盖数 = 顶点数 - 最大匹配数

无权匹配:匈牙利算法
带权匹配:km算法
【求二分图的最小匹配】
只需把权值取反,变为负的,再用KM算出最大权匹配,取反则为其最小权匹配。

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