KM匹配模板

 1 int G[N][N];
 2 int lx[N], ly[N];
 3 int slack[N];
 4 int match[N];
 5 bool visitx[N], visity[N];
 6 int n;
 7 
 8 bool Hungary(int u)
 9 {
10     visitx[u] = true;
11     for(int i = 0; i < n; ++i)
12     {
13         if(visity[i])
14             continue;
15         else
16         {
17             if(lx[u] + ly[i] == G[u][i])
18             {
19                 visity[i] = true;
20                 if(match[i] == -1 || Hungary(match[i]))
21                 {
22                     match[i] = u;
23                     return true;
24                 }
25             }
26             else
27                 slack[i] = min(slack[i], lx[u] + ly[i] - G[u][i]);
28         }
29     }
30     return false;
31 }
32 
33 void KM_perfect_match()
34 {
35     int temp;
36     memset(match, -1, sizeof(match));
37     memset(lx, 0, sizeof(lx));
38     memset(ly, 0, sizeof(ly));
39     for(int i = 0; i < n; ++i)
40         for(int j = 0; j < n; ++j)
41             lx[i] = max(lx[i], G[i][j]);
42     for(int i = 0; i < n; ++i)
43     {
44         for(int j = 0; j < n; ++j)
45                 slack[j] = INT_MAX;
46         while(1)
47         {            
48             memset(visitx, false, sizeof(visitx));
49             memset(visity, false, sizeof(visity));
50             if(Hungary(i))
51                 break;
52             else
53             {
54                 temp = INT_MAX;
55                 for(int j = 0; j < n; ++j)
56                     if(!visity[j])
57                         temp = min(temp, slack[j]);
58                 for(int j = 0; j < n; ++j)
59                 {
60                     if(visitx[j])
61                         lx[j] -= temp;
62                     if(visity[j])
63                         ly[j] += temp;
64                     else
65                         slack[j] -= temp;
66                 }
67             }
68         }
69     }
70 }
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转载于:https://www.cnblogs.com/usedrosee/p/4678803.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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