参考两篇比较好的博客

http://www.renfei.org/blog/bipartite-matching.html

http://blog.csdn.net/thundermrbird/article/details/52231639###;

最大匹配数为n     2*n个不同的点    n条不同的边

匈牙利算法

从未匹配的的点出发寻找   非匹配边大于匹配边的交替路(增广路)匹配边与非匹配边交换

匈牙利算法模板(DFS,邻接矩阵版) 时间复杂度O(V*E)

 #include <stdio.h>
#include <math.h>
#include <string.h>
#include <stdlib.h>
#include <iostream>
#include <sstream>
#include <algorithm>
#include <string>
#include <queue>
#include <map>
#include <vector>
using namespace std;
const int maxn = ;
const int maxm = 1e4+;
const int inf = 0x3f3f3f3f;
const double epx = 1e-;
typedef long long ll;
int n,m,k;
int visit[maxn];
int match[maxn];
int a[maxn][maxn];
bool found(int x)
{
for(int i=;i<=m;i++) //从右边的集合中找能与x进行匹配的点
{
if(a[x][i]==&&visit[i]==) //x与i有联系且i没被查找过
{
visit[i]=;
if(match[i]==||found(match[i])) //第i个点还没有匹配 如果匹配了就看 与它匹配的那个点 能不能换个点完成匹配 把i空出来 如果可以i与x匹配
{
match[i]=x;
return true;
}
}
}
return false;
}
int main()
{
while(scanf("%d",&k)!=EOF&&k) //k条边
{
scanf("%d%d",&n,&m); //左右两个集合的数量
memset(a,,sizeof(a));
for(int i=;i<=k;i++)
{
int x,y;
scanf("%d %d",&x,&y);
a[x][y]=; //有联系的点标记为1
}
memset(match,,sizeof(match));
int ans=;
for(int i=;i<=n;i++) //依次对左边集合中点进行匹配
{
memset(visit,,sizeof(visit)); //清空访问标记数组
if(found(i))             //满足条件匹配数+1
ans++;
}
printf("%d\n",ans);
}
}

Hopcroft-Karp 算法

复杂度 O(sqrt(n)*E)

邻接表存图,vector 实现 ,vector 先初始化,然后加入边 , uN 为左端的顶点数,使用前赋值 (点编号 0 开始)

#include <bits/stdc++.h>
#define pb push_back
#define mp make_pair
#define fi first
#define se second
#define all(a) (a).begin(), (a).end()
#define fillchar(a, x) memset(a, x, sizeof(a))
#define huan printf("\n")
#define debug(a,b) cout<<a<<" "<<b<<" "<<endl
#define ffread(a) fastIO::read(a)
using namespace std;
typedef long long ll;
typedef pair<int,int> pii;
const int MAXN = +;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
vector<int>G[MAXN];
int uN;
int Mx[MAXN],My[MAXN];
int dx[MAXN],dy[MAXN];
int dis;
bool used[MAXN];
void init(int n)
{
uN=n;
for(int i=; i<n; i++)
G[i].clear();
}
bool SearchP()
{
queue<int>Q;
dis = INF;
memset(dx,-,sizeof(dx));
memset(dy,-,sizeof(dy));
for(int i = ; i < uN; i++)
if(Mx[i]==-)
{
Q.push(i);
dx[i] = ; }
while(!Q.empty())
{
int u = Q.front();
Q.pop();
if(dx[u] > dis)
break;
int sz = G[u].size();
for(int i = ; i < sz; i++)
{
int v = G[u][i];
if(dy[v]==-)
{
dy[v] = dx[u] + ;
if(My[v] == -)
dis = dy[v];
else
{
dx[My[v]] = dy[v] + ;
Q.push(My[v]);
}
}
}
}
return dis != INF;
}
bool DFS(int u)
{
int sz = G[u].size();
for(int i = ; i < sz; i++)
{
int v = G[u][i];
if(!used[v] && dy[v] == dx[u] + )
{
used[v] = true;
if(My[v] != - && dy[v] == dis)
continue;
if(My[v] == - || DFS(My[v]))
{
My[v] = u;
Mx[u] = v;
return true;
}
}
}
return false;
}
int MaxMatch()
{
int res = ;
memset(Mx,-,sizeof(Mx));
memset(My,-,sizeof(My));
while(SearchP())
{
memset(used,false,sizeof(used));
for(int i = ; i < uN; i++)
if(Mx[i] == - && DFS(i))
res++;
}
return res;
}
int main()
{
int n,m,k;
while(scanf("%d",&k)&&k)
{
scanf("%d%d",&m,&n);
init(m);
for(int i=; i<k; i++)
{
int x,y;
scanf("%d%d",&x,&y);
G[x-].pb(y-);
}
printf("%d\n",MaxMatch());
}
}

无权二分图最大匹配 HDU2063 匈牙利算法 || Hopcroft-Karp的更多相关文章

  1. "《算法导论》之‘图’":不带权二分图最大匹配(匈牙利算法)

    博文“二分图的最大匹配.完美匹配和匈牙利算法”对二分图相关的几个概念讲的特别形象,特别容易理解.本文介绍部分主要摘自此博文. 还有其他可参考博文: 趣写算法系列之--匈牙利算法 用于二分图匹配的匈牙利 ...

  2. 二分图最大匹配(匈牙利算法)简介& Example hdu 1150 Machine Schedule

    二分图匹配(匈牙利算法) 1.一个二分图中的最大匹配数等于这个图中的最小点覆盖数 König定理是一个二分图中很重要的定理,它的意思是,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.如果你还不知 ...

  3. 二分图最大匹配:匈牙利算法的python实现

    二分图匹配是很常见的算法问题,一般用匈牙利算法解决二分图最大匹配问题,但是目前网上绝大多数都是C/C++实现版本,没有python版本,于是就用python实现了一下深度优先的匈牙利算法,本文使用的是 ...

  4. 51nod 2006 飞行员配对(二分图最大匹配) 裸匈牙利算法 求二分图最大匹配题

    题目: 题目已经说了是最大二分匹配题, 查了一下最大二分匹配题有两种解法, 匈牙利算法和网络流. 看了一下觉得匈牙利算法更好理解, 然后我照着小红书模板打了一遍就过了. 匈牙利算法:先试着把没用过的左 ...

  5. 【模板】二分图最大匹配(匈牙利算法)/洛谷P3386

    题目链接 https://www.luogu.com.cn/problem/P3386 题目大意 给定一个二分图,其左部点的个数为 \(n\),右部点的个数为 \(m\),边数为 \(e\),求其最大 ...

  6. 【hihocoder 1122】二分图二•二分图最大匹配之匈牙利算法

    [Link]:https://hihocoder.com/problemset/problem/1122 [Description] [Solution] 二分图匹配,匈牙利算法模板题; 这里我先把染 ...

  7. [hihoCoder] #1122 : 二分图二•二分图最大匹配之匈牙利算法

    时间限制:10000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 上一回我们已经将所有有问题的相亲情况表剔除了,那么接下来要做的就是安排相亲了.因为过年时间并不是很长,所以姑姑希望能够尽可 ...

  8. hihoCoder#1122(二分图最大匹配之匈牙利算法)

    时间限制:10000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 上一回我们已经将所有有问题的相亲情况表剔除了,那么接下来要做的就是安排相亲了.因为过年时间并不是很长,所以姑姑希望能够尽可 ...

  9. hihocoder #1122 二分图二•二分图最大匹配之匈牙利算法(*【模板】应用 )

    梳理整个算法: 1. 依次枚举每一个点i: 2. 若点i尚未匹配,则以此点为起点查询一次交错路径. 最后即可得到最大匹配数. 在这个基础上仍然有两个可以优化的地方: 1.对于点的枚举:当我们枚举了所有 ...

随机推荐

  1. 5.1点击4个按钮显示相应的div

    事件:onclick 属性:display,className 用到for语句,index标记,this当前事件 先清空后附加 <!DOCTYPE html><html>< ...

  2. (6)《Head First HTML与CSS》学习笔记---结尾、《HTML5权威指南》读书笔记

    1.内联元素的外边距.内边距与块元素稍有不同. 如果一个内联元素四周都增加外边距,只能看到左边和右边会增加空间:你也可以对内联元素的上下增加内边距,不过这个内边距不会影响包围它的其他内联元素的间距—— ...

  3. phpmyadmin在linux下通过sock安装教程

    当初是按照 http://www.cnblogs.com/freeweb/p/5262852.html 地址参考安装,因为疏忽,未考虑到版本差异带来的影响(自身安装的是最新版 phpMyAdmin-4 ...

  4. taskctl的后台字符界面登录不了解决办法

    今天在使用taskctl的designer时,十多分钟挂了2次,每次挂了之后就签不出来了,只能等半小时,然后在taskctl的QQ群里咨询了,给的解决方案是 http://www.taskctl.co ...

  5. 面向对象编程(OOP)基础知识(一)

    Java是一个支持并发.基于类和面向对象的计算机编程语言. 下面列出了面向对象软件开发的优点: 1.代码开发模块化,更易维护和修改. 2.代码复用. 3.增强代码的可靠性和灵活性. 4.增加代码的可理 ...

  6. 迅为IMX6UL工业级商业扩展级核心板兼容同一底板

    商业级IMX6UL核心板: ARM Cortex-A7架构 主频高达528 MHz 核心板512M DDR内存 8G EMMC 存储 运行温度:-20℃ ~ +80℃ CPU集成电源管理 核心板尺寸仅 ...

  7. Swift Intermediate Language (SIL)

    Swift Intermediate Language (SIL) https://github.com/apple/swift/blob/master/docs/SIL.rst#witness-me ...

  8. 经常遇到的js兼容问题大总结----最全总结

    001.获取滚动条滚动的距离 var sTop = document.documentElement.scrollTop || document.body.scrollTop 002.获取非行间样式 ...

  9. 第3节 hive高级用法:15、hive的数据存储格式介绍

    hive当中的数据存储格式: 行式存储:textFile sequenceFile 都是行式存储 列式存储:orc parquet 可以使我们的数据压缩的更小,压缩的更快 数据查询的时候尽量不要用se ...

  10. IOS 3D UI --- CALayer的transform扩展

    http://www.cocoachina.com/bbs/read.php?tid=117061 例子代码可以在 http://download.csdn.net/detail/worldmatri ...