匈牙利算法

最新推荐文章于 2020-09-19 16:55:35 发布

转载最新推荐文章于 2020-09-19 16:55:35 发布 · 45 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

原文链接：http://www.cnblogs.com/heimao5027/p/5899732.html

本文介绍了一种实现 Kuhn-Munkres (KM) 算法的数据结构，该算法用于解决二分图的最大权匹配问题。通过初始化、添加边等操作，并详细解释了 match 和 update 方法来寻找最优匹配。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

struct KM{
    bool S[maxn], T[maxn];
    int Lx[maxn], Ly[maxn];
    int W[maxn][maxn];
    int slack[maxn];
    int myleft[maxn];
    vector<int> G[maxn];
    int n;

    void init(int n){
        this -> n = n;
        for (int i = 0; i < n; i++) G[i].clear();
        memset(W, 0, sizeof(W));
    }
    void AddEdge(int u, int v, int val){
        G[u].push_back(v);
        W[u][v] = val;
    }
    bool match(int u){
        S[u] = true;
        int len = G[u].size();
        for (int i = 0; i < len; i++){
            int v = G[u][i];
            if (!T[v]){
                int a = Lx[u] + Ly[v] - W[u][v];
                if (!a){
                    T[v] = true;
                    if (myleft[v] == -1 || match(myleft[v])){
                        myleft[v] = u;
                        return true;
                    }
                }
                else slack[v] = min(slack[v], a);
            }
        }
        return false;
    }

    void update(){
        int a = inf;
        for (int i = 0; i < n; i++)
            if (!T[i]) a = min(a, slack[i]);
        for (int i = 0; i < n; i++){
            if (S[i]) Lx[i] -= a;
            if (T[i]) Ly[i] += a;
            else slack[i] -= a;
        }
    }

    void solve(){
        for (int i = 0; i < n; i++){
            Lx[i] = *max_element(W[i], W[i]+n);
            myleft[i] = -1;
            Ly[i] = 0;
        }
        for (int i = 0; i < n; i++){
            for (int j = 0; j < n; j++) slack[j] = inf;
            while (true){
                for (int j = 0; j < n; j++) S[j] = T[j] = 0;
                if (match(i)) break; else update();
            }
        }
    }
}

转载于:https://www.cnblogs.com/heimao5027/p/5899732.html