二分图匹配匈牙利算法的一个变形，把一对一变成一对多#include#include#include#include#include#include#inclu

KM算法：题1：HDU3488(Tour)，二分图匹配求最小值，求最小值的时候可以先把每条边的权值取反求出最大值后，输出取反即可得出最小值。

A似乎是二分图匹配？简单的？熊神交了几发就过了。B题意很简单：给a,b求x,y满足x+y=a且lcm(x,y)=b高中数学题哼！不是常说模拟只会猜题意，贪心只能过样例。

晚上写了一堆基础模板：spfa最短路径，prim和kruskal的最小生成树，hungary的二分图匹配，树状数组，kmp字符串匹配，等等。然后突然发现了一个叫做2-SAT的神奇算法。

KM算法思路：KM算法是通过给每个顶点一个标号（叫做顶标）来把求最大权匹配的问题转化为求完备匹配的问题的。设顶点Xi的顶标为A[i]，顶点Yi的顶标为B[i]，顶点Xi与Yj之间的边权为w[i,j]。在算法执行过程中的任一时刻，对于任一条边(i,j)，A[i]+B[j]>=w[i,j]始终成立。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

DFS(邻接矩阵)constintMAXN=1000;intp,n;//u,v数目intg[MAXN][MAXN];//左右集合连接情况intlinker[MAXN];boolused[MAXN];booldfs(intu){intv;for(v=1;vg[MAXN];intn;booldfs(intu){for(inti=0;i=0)//如果v和其他的相连,则修改之pre[My[v]]=u;el

一)预备知识什么是二分图：二分图又称作二部图，是图论中的一种特殊模型。设G=(V,E)是一个无向图，如果顶点V可分割为两个互不相交的子集(A,B)，并且图中的每条边（i，j）所关联的两个顶点i和j分别属于这两个不同的顶点集(iinA,jinB)，则称图G为一个二分图。什么是匹配：把上图想象成3男4女搞对象（无同性恋），连线代表彼此有好感，但最终只能1夫1妻，最终的配对结果连线就是一个匹配。匹配可以

说到二分，我们就很容易想到二分查找算法，今年下半年……，今天所介绍的二分图和二分查找没有太大的联系，我们先来看一下它的定义：二分图又称作二部图，是图论中的一种特殊模型。设G=(V,E)是一个无向图，如果顶点V可分割为两个互不相交的子集(A,B)，并且图中的每条边（i，j）所关联的两个顶点i和j分别属于这两个不同的顶点集(iinA,jinB)，则称图G为一个二分图。(来自百度百科)通俗一点说，就是把

短路径问题3.最小生成树问题扩展->最小生成树问题的拓展最优比率生成树->最优比率生成树最小k度限制生成树->IOI2004国家集训队论文，由汪汀所著（网盘内有）或者刘汝佳的黑书内有裸题poj1639题解4.二分图匹配

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

近期做了两个二分图的题，之前一直不会，最近就学习了一下匈牙利算法:匈牙利算法是用来解决有关二分图匹配问题的算法。

问是否有解分析可以发现无论怎么交换，二分图匹配的答案是不变的，所以说跑一遍匈牙利算法，如果每行每列都能

趣写算法系列之--匈牙利算法http://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/88805472013年07月18日13:39:5971797【书本上的算法往往讲得非常复杂，我和我的朋友计划用一些简单通俗的例子来描述算法的流程】匈牙利算法是由匈牙利数学家Edmonds于1965年提出，因而得名。匈牙利算法是基于Hall定理中充分性证明的思想，它是部图匹配

我们可以画图就可以发现，行列的变换不换改变二分图匹配的值。

这个算法说白了就是最大流的算法，但是它跟据二分图匹配这个问题的特点，把最大流算法做了简化，提高了效率。匈牙利算法

qwq目录二分图匹配最大匹配完美匹配交替路增广路代码二分图二分图其实就是在一个图中所有的点可以分为两组，同一组中没有边，所有的边都跨越了两个组。

最经典的二分图匹配问题：这个问题可以像下面这样转化为图论模型来分析。我们可以像下面这样来定义无向二分图，G=(U∪V,E)G=(U\cupV,E)G=(U∪V,E)。

匈牙利算法是基于Hall定理中充分性证明的思想，它是二分图匹配最常见的算法，该算法的核心就是寻找增广路径，它是一种用增广路径求二分图最大匹配的算法。简单来说，匈牙利算法就是为了解决匹配问题的一种算法。

最近看了二分图的两个算法，写了一下相关的题，基本都是直接套模板，所以模板很重要，思想搞清楚后，记模板吧。1.匈牙利算法匈牙利算法的基本原理如下：①置M为空；②找到一条增广路径P，通过异或操作获得更大的匹配M’代替M；③重复②直到找不到新的增广路径。增广路径的定义如下：若P是图G中一条联通两个未匹配顶点的路径，且属于M的边和不属于M的边在P上交替出现，则称P为相对于M的一条增广路径。①初始状态当前已

然后我努力说服自己：它已经是二分图了它就是存了一个→而已好的我被自己说服了二分图匹配说的就是，每个人有若干种选择，但是每种选择只能容纳一个人，问你最多能配对多少或者说成选边的时候不能经过同一个点最大匹配就是最多选择多少条边的问题匈牙利算法就是

3.1.3路径还原3.2Bellman-Ford3.2.1判断负环3.3Floyd3.4SPFA3.5K短路3.6差分约束系统最小生成树4.1Prmie4.2Kruskal二分图5.1二分图判断5.2二分图匹配

看上去二分图匹配好像没有什么用途，但以下三个定理会有大用处：1.二分图的最小点

本人的第一个匈牙利算法之前离散数学中讲的二分图都没有什么概念了，拿出来学学二分图就是这么一个图，图中的点集分为两个子集，子集中的点没有相连，只和另一子集中的点相连。二分图也分有向图和无向图。最基本的二分图的题目是求最大匹配，匹配是二分图中边的集合，且集合中的任意两条边没有公共点，包含边数最多的匹配就是最大匹配。求最大匹配的方法常见的是匈牙利算法，在相关资料中论述的有很多了，这里不再赘述，用网络流也

原文链接http://www.cnblogs.com/zhouzhendong/p/8229200.html题目传送门-POJ3041题意概括有一个n*n的矩阵，有些点是障碍物。现在每次可以炸掉某一行或者某一列的障碍物，问最少炸几次。题解对于点（x,y），我们建立一条xy+n的边，然后发现这是一个二分图。我们只需要求最小点覆盖就可以了，因为最小点覆盖=最大匹配，所以匈牙利一波即可。代码#inclu

首先要谈一谈关于二分图的构建问题，二分图匹配类问题的求解是简单的，我认为比较难的部分在于如何想到二分图最大匹配，则需要对该类问题的特点有一定的认识，其次，如何构建二分图对原问题进行抽象非常关键。

（不可行）思路1：乍一看上去像是二分图匹配。显然，所有妹子与王子都要结婚，没有重婚、没有单身，即“不重不漏“”。那么我们可

二分图当这个图可以被分成两个集合（一般称为X部和Y部），且所有边的两个端点分别在X部和Y部时，此为二分图引题：SGU172题意：给出一个图，判断其是否是二分图，如果是，输出其中一部其实就是搜索染色#include#include#include#includeusingnamespacestd;constintN=2005;vectoredge[N];intcolor[N];boolvis[N];

棋盘游戏TimeLimit:2000/1000MS(Java/Others)MemoryLimit:65536/32768K(Java/Others)TotalSubmission(s):2709AcceptedSubmission(s):1589ProblemDescription小希和Gardon在玩一个游戏：对一个N*M的棋盘，在格子里放尽量多的一些国际象棋里面的“车”，并且使得他们不能互相

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