uva 11045 My T-shirt suits me
题意:就6种型号的衣服,然后给你n件衣服,n一定是6的倍数,也就是每种类型的衣服的件数是一样的,然后给m个人,每个人能穿两种型号的衣服,给你每个人穿衣的信息,然后判断是否每个人都能找到衣服穿
很显然是二分图最大匹配,但是这里有个小问题,就是一种衣服有多件,可能被多个人穿,和二分图匹配有点不同,在最大匹配中每个点是只会出现一次的,这个问题要解决不难就是把相同的衣服拆成多件不同的衣服处理,但是建图的时候就要注意多处理一下,建图完毕后就是纯粹的匈牙利算法
//问题一看就是二分图匹配,不过一个种衣服会有多件要怎么处理呢,就把多件相同类型的衣服当做不同衣服来处理 //衣服按照1到6编号,如果第i种衣服有重复的,那么重复的衣服就是i+6,如果再有重复的,就是i+6+6 //另外,一个员工能穿第i中衣服,不能单单建一条边到i,要建多条边同时指向i,i+6,i+6+6,…… //然后就是裸露的无向图匈牙利算法匹配 #include <cstdio> #include <cstring> #define N 70 int g[N][N]; //无向图邻接表 int mat[N],vis[N]; int n,m,nn; char shirt[7][4]={"","XXL","XL","L","M","S","XS"}; void input() { memset(g,0,sizeof(g)); scanf("%d%d",&n,&m); nn=n/6; for(int i=1; i<=m; i++) { char s1[5],s2[5]; int t1,t2; scanf("%s%s",s1,s2); for(int j=1; j<=6; j++) if(!strcmp(s1,shirt[j])) { t1=j; break;} for(int j=1; j<=6; j++) if(!strcmp(s2,shirt[j])) { t2=j; break;} //printf("%d %d\n",t1,t2); int u,v1,v2; u=n+i; //当前员工的标号,我们约定前面n号全部留给衣服 v1=t1; //第一种型号的衣服 v2=t2; //第二种型号的衣服 for(int c=0; c<nn;c++) { int t; t=++g[u][0]; g[u][t]=v1+6*c; //建立边<u,v1+6*c> t=++g[v1+6*c][0]; g[v1+6*c][t]=u; //建立边<v1+6*c,u> //第一件衣服的无向边建立完成 t=++g[u][0]; g[u][t]=v2+6*c; //建立边<u,v2+6*c> t=++g[v2+6*c][0]; g[v2+6*c][t]=u; //建立边<v2+6*c,u> //第一件衣服的无向边建立完成 } } /* for(int i=1; i<=n+m; i++) { printf("%d:",i); for(int j=1; j<=g[i][0]; j++) printf(" %d",g[i][j]); printf("\n"); } */ return ; } int find(int u) { for(int i=1; i<=g[u][0]; i++) { int v=g[u][i]; if(!vis[v]) { vis[v]=1; if(!mat[v] || find(mat[v])) { mat[v]=u; return 1; } } } return 0; } void max_match() { int ans=0; memset(mat,0,sizeof(mat)); for(int i=1; i<=n+m; i++) { memset(vis,0,sizeof(vis)); ans+=find(i); } for(int i=1; i<=n+m; i++) printf("%d ",mat[i]); printf("\n"); printf("ans=%d\n",ans); int flag=1; for(int i=n+1; i<=n+m; i++) if(!mat[i]) { flag=0; break;} if(flag) printf("YES\n"); else printf("NO\n"); } int main() { int T; scanf("%d",&T); while(T--) { input(); max_match(); } return 0; }
当然如果理解了匈牙利算法的增广路本质后,是可以转化为最大流来做的,其实就是算法导论里面说的,加一个源点,,源点发射n条边指向L集合的每一个顶点,然后加一个汇点,R集合的m个元素发射m条边全部指向汇点,原本L和R之间的边保持不变,就转化成最大流来解决了