野生的TFgirl

//二分图的最小权匹配 //将权值以及顶标初始化为负，最后取反就好 #include #include #include #include using namespace std; #define clr(a) memset(a,0,sizeof(a)); const int N=300; const int INF=0x3fffffff; int G[204][204]; struct KM{

//hdu 1151 //访问小镇最多需要几个士兵，每个士兵的路无交点，实际上就是求有向无环图的最小路径覆盖 //最小路径覆盖（不要求二分图）：在图中找一些路径，使之覆盖了图中的所有顶点，且任何一个顶点有且只有一条路径与之关联 //最小路径覆盖 = 顶点数 - 最大匹配数 //对于有向无环图，首先拆点，建成二分图再进行求解 #include #include #include using name

//hdu 2444(判断二分图+最大匹配) //判断二分图用bfs进行染色,如果染色过程中出现矛盾，就不是二分图。0-1-0-1-0 //二分图的充要条件，无向图中，顶点数大于2，且所有回路长度都是偶数。 #include #include #include using namespace std; const int N=400; int n,m,k; int g[N][N]; struct

//hdu 2819 //直接按照给定的矩阵建图 //判断匹配是否能达到n //然后选择排序确定交换顺序。 #include #include #include using namespace::std; const int INF=0x7fffffff; const int N=110; int g[N][N]; int L[N],R[N]; struct Hungary{ int us

//hdu 1045 二分最大匹配 //以行和列为点，可以放的连边，中间有墙的看做不同的行或列。 //求二分图的最大匹配。同一行同一列只能放一个。即连某个点的边只能有一条。 //行和行，列和列之间互不影响。 #include #include #include using namespace::std; const int N=10; char map[N][N]; int g[N][N]; in

//hdu3118 枚举 //实际上是在图中最少减去多少边令图上没有奇数环，实际上就是二分图 //利用二进制枚举，0、1表示两个集合。 //对于每种染色状态，枚举边，冲突则删掉。 #include #include #include using namespace::std; const int INF=0x7fffffff; const int N=20,M=500; int g[N][N];

//hdu 3729 //对于区间而言，只能选择固定的人数，且每个排名只能有一个人，很显然左边人数，右边区间进行二分匹配。 //对于字典序最大的匹配，我们枚举人的时候，从n->1，这样保证尽可能选后面。 #include #include #include using namespace::std; const int INF=0x7fffffff; const int N=100,M=10001

#include #include #include using namespace std; const int N = 110; const int INF=0x7fffffff; int bmap[N][N];//每次记得清空 //对于两边各50000个点，200000条边的二分图最大匹配可以在1s内出解，效果很好：） struct HK{//用HK算法求解二分最大匹配问题(时间复杂度为sq

//15多校第五场 //hdu 5352 //对于每次选点，可能会有重叠 //每次选点是独立的，待选择点也是独立的 //所以可以把所有的选择情况看成一张二分图 //对每一个X点，最多匹配K个Y点 //匈牙利算法即可。 #include #include #include #include #include #include #include using namespace std; const

//hdu 1150 //把job看成是一条边,选某个点，就表示某个点要重启一次，实际上，某个点最多需要选择一次就够了。 //因为如果重启两次的话，第二次的任务肯定在第一次的时候可以完成。 //最小点覆盖=最大匹配 #include #include #include using namespace std; const int N=110; int n,m,k; int g[110][110];

//hdu 1281 二分匹配 //选重要边的时候，暴力枚举每一条边，如果去掉这条边后最大匹配数减小，则为重要边。 //因为没写#include RE了一小时，已哭晕。 #include #include #include using namespace::std; const int N = 110; int g[N][N]; struct Hungary{ int used[N

//hdu 1068 二分匹配。 //我们要求的是一个二分图的最大点独立集。 //对于二分图而言，最大点独立集 = 总点数 - 最大匹配数(边最小覆盖) //集合内部的二分匹配，可以通过拆点进行扩展。 //对于一个无法分清哪些点属于A，哪些点属于B的二分图。 //可以考虑拆点，实际上就是把原来的二分图作了一个对称， //这两个二分图之间是相互独立的。 //对于这个新的二分图，我们求出的最大匹配数是

//hdu 3861 //给定一张有向图，划分成几个部分， //对于u可以到v，v可以到u的点必须在同一部分 //同一部分中u可以到v或者v可以到u //我们首先将图的强连通分量写出来，缩点， //对于当前的有向无环图求最小路径覆盖 //为什么是最小路径覆盖呢？ //因为每一个部分的任两个点都是单向可达的，实际上每一部分都是一个路径， //因为若分叉，由于方向性，必然分叉与分叉直接互不可达，不符合

对于二分匹配问题有三个常用的结论： 1.二分图的最大匹配数等于最小覆盖数 2.二分图的独立数等于顶点数减去最大匹配数 3.最小路径覆盖 = 顶点数 - 最大匹配数(有向图要先拆点建二分图) 设最大匹配为M，匹配数为|M| 首先对于我们已经匹配的二分图 匹配|M|一定是有这样的性质的： 对于任意的属于|M|只存在或，这两者是不可能同时存在的。 因为如果同时存在，那么我们必

//hdu3517 //最大独立集 //此题求独立集中的关键点 //对于某点，如果未匹配（cx[i]==-1,cy[i]==-1），肯定在关键点中 //对于匹配中的点，若此点不是匹配中的关键点，那么删除此点最大匹配数不会改变， //|V|减小，独立集变小，不能删。 //那么此点为独立集中的关键点 //（如果此点是二分图中的关键点，那么删除此点，最大匹配数减小，那么|V|-|M|增大，可以删。） #

//求图中环的最大权 //直接拆点，求二分图的最大权匹配。 #include #include #include using namespace std; #define clr(a) memset(a,0,sizeof(a)); const int N=300; const int INF=0x3fffffff; char dic[204][1024]; int score[204][204];

//hdu2853 //二分图的最大权匹配，图中有一些边，在等权值的条件下有优先选择权。 //因为是选n个进行匹配，我们将每条边的权值扩大（n+1）倍，这样每条边相对大小是一样的 //对于有优先选择权的边，我们将这些边的权值加一，这样权值大的优先，但是加1的结果不会大于n //最后除以n就可以把这部分忽略掉。答案对n取模得出的就是我们选择有优先选择权边的数量。 #include #include

//hdu 3718 //两个字符串的最大相似度 //容易看出，字符与字符只能一一对应 //如果字符i与字符j对应，那么权值就为此类对应存在的数量。 #include #include #include #include #include using namespace std; #define clr(a) memset(a,0,sizeof(a)) const int N=500; const

//二分图最大匹配不知道什么算法=_= //时间复杂度未知，但是比匈牙利算法快，貌似比hk算法也快=_= //过了hdu1045，hdu1068两个二分图匹配板题，其他题还没试 //仅适用于求二分最大匹配值，以及任意一种输出方案，字典序神马的未知 bool vis[N],found; int line[N],l[N];//序号1~n void dfs(int u,int m){ f

//CF571C-CNF 2 //遇上了一个奇怪的二分匹配算法 //x集合是变量，y集合是析取式 //因为一个变量最多有两条边，如果变量的两条边都是同一性质，都是本身，或都是反变量，变量的值可直接得出 //剩下的就是只有一条边，或两条性质不同的边，性质不同只能选一个，所以就变成了二分图的最大匹配问题 //二分图匹配的匈牙利算法和Hopcroft-Krap算法都会T //看到一个歪果仁的匹配算法，不

匈牙利算法模板 #include #include const int maxn=1010; const int maxm=20010; const int MAX=10001; const int INF=1000000000; int line[maxn]; int n,m,cnt,slack; int head[maxn]; bool used[maxn];//Y集合中点的状态 struc