趣写算法系列之--匈牙利算法(真的很好理解)
匈牙利算法用于200~300个点;
【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。
-------等等,看得头大?那么请看下面的版本:
通过数代人的努力,你终于赶上了剩男剩女的大潮,假设你是一位光荣的新世纪媒人,在你的手上有N个剩男,M个剩女,每个人都可能对多名异性有好感(-_-||暂时不考虑特殊的性取向),如果一对男女互有好感,那么你就可以把这一对撮合在一起,现在让我们无视掉所有的单相思(好忧伤的感觉),你拥有的大概就是下面这样一张关系图,每一条连线都表示互有好感。
本着救人一命,胜造七级浮屠的原则,你想要尽可能地撮合更多的情侣,匈牙利算法的工作模式会教你这样做:
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一: 先试着给1号男生找妹子,发现第一个和他相连的1号女生还名花无主,got it,连上一条蓝线
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二:接着给2号男生找妹子,发现第一个和他相连的2号女生名花无主,got it
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三:接下来是3号男生,很遗憾1号女生已经有主了,怎么办呢?
我们试着给之前1号女生匹配的男生(也就是1号男生)另外分配一个妹子。
(黄色表示这条边被临时拆掉)
与1号男生相连的第二个女生是2号女生,但是2号女生也有主了,怎么办呢?我们再试着给2号女生的原配()重新找个妹子(注意这个步骤和上面是一样的,这是一个递归的过程)
此时发现2号男生还能找到3号女生,那么之前的问题迎刃而解了,回溯回去
2号男生可以找3号妹子~~~ 1号男生可以找2号妹子了~~~ 3号男生可以找1号妹子
所以第三步最后的结果就是:
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四: 接下来是4号男生,很遗憾,按照第三步的节奏我们没法给4号男生腾出来一个妹子,我们实在是无能为力了……香吉士同学走好。
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其原则大概是:有机会上,没机会创造机会也要上
【code】
- bool find(int x){
- int i,j;
- for (j=1;j<=m;j++){ //扫描每个妹子
- if (line[x][j]==true && used[j]==false)
- //如果有暧昧并且还没有标记过(这里标记的意思是这次查找曾试图改变过该妹子的归属问题,但是没有成功,所以就不用瞎费工夫了)
- {
- used[j]=1;
- if (girl[j]==0 || find(girl[j])) {
- //名花无主或者能腾出个位置来,这里使用递归
- girl[j]=x;
- return true;
- }
- }
- }
- return false;
- }
在主程序我们这样做:每一步相当于我们上面描述的一二三四中的一步
- for (i=1;i<=n;i++)
- {
- memset(used,0,sizeof(used)); //这个在每一步中清空
- if find(i) all+=1;
- }
二分图的一些知识点:
0 定义
设G=(V,E)是一个无向图。如顶点集V可分割为两个互不相交的子集,并且图中每条边依附的两个顶点都分属两个不同的子集。则称图G为二分图。也就是说在二分图中,顶点可以分为两个集合X和Y,每一条边的两个顶点都分别位于X和Y集合中。如下图所示:
1 最大匹配
在G的一个子图M中,M的边集中的任意两条边都不依附于同一个顶点,则称M是一个匹配。选择这样的边数最大的子集称为图的最大匹配问题,最大匹配的边数称为最大匹配数.如果一个匹配中,图中的每个顶点都和图中某条边相关联,则称此匹配为完全匹配,也称作完备匹配。如果在左右两边加上源汇点后,图G等价于一个网络流,最大匹配问题可以转为最大流的问题。解决此问的匈牙利算法的本质就是寻找最大流的增广路径。上图中的最大匹配如下图红边所示:
2 最优匹配
最优匹配又称为带权最大匹配,是指在带有权值边的二分图中,求一个匹配使得匹配边上的权值和最大。一般X和Y集合顶点个数相同,最优匹配也是一个完备匹配,即每个顶点都被匹配。如果个数不相等,可以通过补点加0边实现转化。一般使用KM算法解决该问题。
3 最小覆盖
二分图的最小覆盖分为最小顶点覆盖和最小路径覆盖:
①最小顶点覆盖是指最少的顶点数使得二分图G中的每条边都至少与其中一个点相关联,二分图的最小顶点覆盖数=二分图的最大匹配数;
②最小路径覆盖也称为最小边覆盖,是指用尽量少的不相交简单路径覆盖二分图中的所有顶点。二分图的最小路径覆盖数=|V|-二分图的最大匹配数;
4 最大独立集
最大独立集是指寻找一个点集,使得其中任意两点在图中无对应边。对于一般图来说,最大独立集是一个NP完全问题,对于二分图来说最大独立集=|V|-二分图的最大匹配数。如下图中黑色点即为一个最大独立集:
一个二分图中的最大匹配数等于这个图中的最小点覆盖数。
最小点覆盖:假如选了一个点就相当于覆盖了以它为端点的所有边,你需要选择最少的点来覆盖所有的边。
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