KM算法(二分图的最佳完美匹配)
KM算法大概过程:
(1)初始化Lx数组为该boy的一条权值最大的出边。初始化Ly数组为 0。
(2)对于每个boy,用DFS为其找到一个girl对象,顺路记录下S和T集,并更新每个girl的slack值。若不能为其找到对象,则转3。
(3)找出非T集合的girl的最小slack值为d,更新S集中的boy和T集中的girl,并且顺路更新非T集中的slack值。对于那个失败的boy继续第2步。
简括之,就是在保持当前权和最高的情况下,尽量为每个boy找到权更大的边。找的过程就是DFS过程,标记出S和T集是为了保证权和最大,因为只要帮S中任意一个boy另找一个女对象,为这个boy的此次脱单之路告终。
DFS的要完成的任务:
(1)标记S和T集。
(2)更新每个girl的slack值为最小。
模板还是必须的,带满了注释,改自kuangbin的模板。
/* KM算法:复杂度O(nx*nx*ny)
* 完全二分图求最大权匹配(必须为所有boy找到对象,且boy数量必须<=girl数量)
* 若求最小权匹配,可将权值取相反数,结果取相反数
* 点的编号从1开始。
* 以男女模型出现比较直观。
*/
int nx, ny; //两边的点数,x为男,y为女。
int g[N][N]; //二分图描述,g[x][y]表示边权。
int girl[N], Lx[N], Ly[N]; //girl[i]记录i的匹配成功对象,男女的顶标
int slack[N]; //为了优化用的,连接到对应girl的松弛值。
bool S[N], T[N]; //匈牙利树的节点集合,S为男,T为女。 bool DFS(int x) // x一定是boy
{
S[x]=true;
for(int i=; i<=ny; i++) //枚举girl
{
if(T[i]) continue;
int tmp=Lx[x]+Ly[i]-g[x][i];
if( tmp== )
{
T[i]=true;
//为第i个girl的男对象另找女对象
if(girl[i]==- || DFS(girl[i]))
{
girl[i]=x; //记录匹配的boy
return true;
}
}
else if(slack[i]>tmp) //顺便更新下slack
slack[i]=tmp;
}
return false;
} int KM()
{
memset(girl, -, sizeof(girl));
memset(Ly, , sizeof(Ly));
for(int i=; i<=nx; i++) //初始化两个L数组分别为-INF和0
{
Lx[i] = -INF;
for(int j=; j<=ny; j++)
if(g[i][j]>Lx[i]) Lx[i]=g[i][j];
}
for(int j=; j<=nx; j++) //枚举boy
{
for(int i=; i<=ny; i++) //初始slack为无穷。slack只需要记录girl的。
slack[i]=INF;
while(true) //无限循环,直到帮boy[j]找到对象
{
memset(S, , sizeof(S));
memset(T, , sizeof(T));
if( DFS(j) ) break; //直接就找到对象了,搞定。
int d=INF;
for(int i=; i<=ny; i++) //根据不在匈牙利树上的girl的slack值找到最小值d
if(!T[i] && d>slack[i])
d=slack[i];
for(int i=; i<=nx; i++) //所有匈牙利树上的boy更新lx值
if(S[i]) Lx[i]-=d;
for(int i=; i<=ny; i++) //树上的girl加d,不在树上的girl的slack减d。
{
if(T[i]) Ly[i]+=d; //这是为了让等式仍然成立
else slack[i]-=d;
}
}
}
int ans=;
for(int i=; i<=ny; i++) //累计匹配边的权和
if(girl[i]>) ans+=g[girl[i]][i];
return ans;
}
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