Going Home(回家)(标签:二部图,匈牙利算法,KM算法)

题目描述

在网格地图上,有n个男人和n个房屋。 在每个单位时间内,每个小人都可以水平或垂直移动一个单位步长到相邻的点。 对于每个小人,您需要为他移动的每一步支付$ 1的旅行费,直到他进入房屋。 每个房子只能容纳一个小人。

您的任务是计算您需要支付的最低金额,以便将这n个小人送入这n个不同的房子。 输入是方案图,“.”表示空白处,“ H”表示该点上的房屋,而“ m”表示该点上有一个小人。

您可以将栅格地图上的每个点都视为一个很大的正方形,因此它可以同时容纳n个矮个子。 同样,如果一个小男人跨进带有房屋的网格而不进入该房屋也可以。

Input

输入中有一个或多个测试用例。 每种情况都从给出两个整数N和M的行开始,其中N是地图的行数,M是列数。 输入的其余部分将是描述地图的N行。 您可以假设N和M都在2到100之间(含2和100)。 地图上的“ H”和“ m”数量相同; 最多将有100所房屋。 N和M的输入将以0 0终止。

Output

对于每个测试用例,需要输出一个单个整数,这是您需要付的最小金额(以美元为单位)。

Sample Input

2 2
.m
H.
5 5
HH..m
.....
.....
.....
mm..H
7 8
...H....
...H....
...H....
mmmHmmmm
...H....
...H....
...H....
0 0

Sample Output

2
10
28

解题思路

对于此题,看起来十分复杂,没有思路,但是如果你了解二部图以及相关算法,这个题目可以直接套模板解决。我在网络上经过了仔细的查找,发现两篇不错的博文,使用了简单易懂的例子,讲的特别清晰,如下:

本题目需要用到的是KM算法,但是,其基础是匈牙利算法,所以,如果大家不理解匈牙利算法应该先看第一篇博文。

上文中,讲解KM算法的那篇博文里,用的是找对象的例子,匹配原则是好感度尽可能大,此题目的匹配原则是回家的花费尽可能少,所以需要在博文中给出的算法模板中稍作修改,即可使用。

修改的第一个地方:

// 每个女生的初始期望值是与她相连的男生最大的好感度
for (int i = ; i < N; ++i) {
ex_girl[i] = love[i][];
for (int j = ; j < N; ++j) {
ex_girl[i] = max(ex_girl[i], love[i][j]);
}
} ------改为------ // 改为取最小值
for (int i = ; i < N; ++i) {
ex_girl[i] = love[i][];
for (int j = ; j < N; ++j) {
ex_girl[i] = min(ex_girl[i], love[i][j]);
}
}

修改的第二个地方:

for (int j = ; j < N; ++j) {
// 所有访问过的女生降低期望值
if (vis_girl[j]) ex_girl[j] -= d; // 所有访问过的男生增加期望值
if (vis_boy[j]) ex_boy[j] += d;
// 没有访问过的boy 因为girl们的期望值降低,距离得到女生倾心又进了一步!
else slack[j] -= d; ------改为------ for (int j = ; j < N; ++j) {
// 改为增加
if (vis_girl[j]) ex_girl[j] += d; // 所有访问过的减少
if (vis_boy[j]) ex_boy[j] -= d;
// 没有访问过的增加
else slack[j] += d;

经过以上两个地方的i修改,就成了求解最小期望和的模板,与此题目相适应,套一下模板即可。源代码戳下面链接即可,有完整注释~

源代码

~~~Code~~~

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