如果,将求二分图的最大匹配的所有匹配边的权重看做1 那么用匈牙利算法求二分图的最大匹配的问题也可以看成求二分图的最大权匹配 如果边权是特例,我们就要使用KM算法来做了 这个算法其实还是比较难的,会用就不错了,更不要说证明了 这里以HDU2255为例,这是一个裸题 在这个题目里面X和Y的size是一样的 然后我们稍微介绍一下这个算法(详细的以后再说吧,目前能力不够) int n,nx,ny,ans; int linker[maxn],lx[maxn],ly[maxn],slack[maxn],vi

290. [CTSC2008] 丘比特的烦恼 ★★★   输入文件:cupid.in   输出文件:cupid.out   简单对比 时间限制:1 s   内存限制:128 MB 随着社会的不断发展,人与人之间的感情越来越功利化.最近,爱神丘比特发现,爱情也已不再是完全纯洁的了.这使得丘比特很是苦恼,他越来越难找到合适的男女,并向他们射去丘比特之箭.于是丘比特千里迢迢远赴中国,找到了掌管东方人爱情的神——月下老人,向他求教. 月下老人告诉丘比特,纯洁的爱情并不是不存在,而是他没有找到.在东方,人

题意: 给一个n*n的矩阵,每个格子中有正整数w[i][j],试为每行和每列分别确定一个数字row[i]和col[i],使得任意格子w[i][j]<=row[i]+col[j]恒成立.先输row,再输出col,再输出全部总和(总和应尽量小). 思路: 本题与匹配无关,但可以用KM算法解决. KM算法中的顶标就是保持了Lx[i]+ly[j]>=g[i][j]再求最大权和匹配的,但这个最大权和并没有关系.我们可以将row[i]看成一个男的,col[i]看成一个女的,这样男女的总数就相等. 一般来说

首先相对于上个blog讲的匈牙利算法用于解决无权二分图的最佳匹配,km算法则是在匈牙利算法基础上更进一层的,每条边增加了权值后,真的开始看时有些无厘头,觉得没有什么好方法,但两位牛人Kuhn-Munkras在1957年提出的,而匈牙利算法是在1965年提出的, 终于翻了图书馆3本书的讲解和无数网上牛人的讲解,终于看懂的,这当然是后话. 首先km算法是在匈牙利算法基础上运行的,本质上km算法大致意思就是先将x集合中每条边连接上其所能连接的最大权值边,如果没有冲突,当然是正确的,有的话,也别急,现在

本文知识均由笔者自学,文章有错误之处请不吝指出. 笔者刷数模题的时候有一道题考到了"二分图最大权分配",需要用到KM算法,但是书上对KM算法的介绍又臭又长,更何况有些同学"匈牙利算法"也没学过(由匈牙利数学家Edmonds提出),自然难以理解所谓的KM算法.本文旨在用通俗易懂的语言,向读者介绍匈牙利算法和KM算法. 一.匈牙利算法 匈牙利算法用于解决什么问题? 匈牙利算法用于解决二分图的最大匹配问题. 什么是二分图?我们不妨来考虑这样一个问题,在一家公司里,有员工A

匈牙利算法转自于: https://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/8880547 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,

1937: [Shoi2004]Mst 最小生成树 Time Limit: 3 Sec  Memory Limit: 64 MBSubmit: 802  Solved: 344[Submit][Status][Discuss] Description Input 第 一行为N.M,其中 表示顶点的数目, 表示边的数目.顶点的编号为1.2.3.…….N-1.N.接下来的M行,每行三个整数Ui,Vi,Wi,表示顶点Ui与Vi之间有一条边,其权值为 Wi.所有的边在输入中会且仅会出现一次.再接着N-1

题面: 羽毛球队有男女运动员各n人.给定2 个n×n矩阵P和Q.P[i][j]是男运动员i和女运动员j配对组成混合双打的男运动员竞赛优势:Q[i][j]是女运动员i和男运动员j配合的女运动员竞赛优势.由于技术配合和心理状态等各种因素影响,P[i][j]不一定等于Q[j][i].男运动员i和女运动员j配对组成混合双打的男女双方竞赛优势为P[i][j]*Q[j][i].设计一个算法,计算男女运动员最佳配对法,使各组男女双方竞赛优势的总和达到最大. 题解: 看完题很容易发现这就是一个带权二分图匹配,

layout: post title: 训练指南 UVA - 11383(KM算法的应用 lx+ly >=w(x,y)) author: "luowentaoaa" catalog: true mathjax: true tags: - KM算法 - 训练指南 Golden Tiger Claw UVA - 11383 题意 给一个n*n的矩阵,每个格子中有正整数w[i[j],试为每行和每列分别确定一个数字row[i]和col[i],使得任意格子w[i][j]<=row[i

[BZOJ1937][Shoi2004]Mst 最小生成树 Description Input 第一行为N.M,其中 表示顶点的数目, 表示边的数目.顶点的编号为1.2.3.…….N-1.N.接下来的M行,每行三个整数Ui,Vi,Wi,表示顶点Ui与Vi之间有一条边,其权值为Wi.所有的边在输入中会且仅会出现一次.再接着N-1行,每行两个整数Xi.Yi,表示顶点Xi与Yi之间的边是T的一条边. Output 输出最小权值 Sample Input 6 9 1 2 2 1 3 2 2 3 3 3

转载:https://www.cnblogs.com/logosG/p/logos.html(很好,很容易理解) 一.匈牙利算法 匈牙利算法用于解决什么问题? 匈牙利算法用于解决二分图的最大匹配问题. 什么是二分图?我们不妨来考虑这样一个问题,在一家公司里,有员工A,B,C,有三种工作a,b,c,如果员工和工作之间有线相连,则代表员工能胜任这份工作. 如图所示,员工A能胜任a,c工作,员工B能胜任a,b,c工作,而员工C只能胜任c工作. 上图就是所谓的“二分图”(请忽略图中箭头),简单的说,上图

题目 输入格式 输出格式 输入样例 5 1 1 2 2 1 输出样例 1 2 4 0 3 提示 30%的数据中N≤50: 60%的数据中N≤500: 100%的数据中N≤10000. 题解 每个位置可以和两种数匹配,显然是一个二分图匹配问题 但要求字典序最小,我们就按字典序存边 由于在KM算法中,后来着具有更高的优先级,我们倒序匹配即可 #include<iostream> #include<cstdio> #include<cmath> #include<vec

HDU-2255 题目意思转化之后就是,给你一个二分图(也称 二部图) ,要求选择一些边让左边的点都对应左边的某一个点!该问题也叫做二分图最大匹配.所以可以用KM算法来做这道题.KM前提你要理解匈牙利算法,最大二分匹配问题. 所以先简单阐述一下KM 算法过程:定义连个点集合A,B两个集合 定义A与B之间的边为 E (1) 初始化顶标  lx[]   ,  ly[]  两个数组;        ● lx[i]初始化为A集合中 i 点能到B集合某一点的最大权值, ● ly[i] 初始化0; (2)

作者:logosG 链接:https://www.cnblogs.com/logosG/p/logos.html (讲解的KM算法,特别厉害!!!) KM算法: 现在我们来考虑另外一个问题:如果每个员工做每件工作的效率各不相同,我们如何得到一个最优匹配使得整个公司的工作效率最大呢? 这种问题被称为带权二分图的最优匹配问题,可由KM算法解决. 比如上图,A做工作a的效率为3,做工作c的效率为4......以此类推. 不了解KM算法的人如何解决这个问题?我们只需要用匈牙利算法找到所有的最大匹配,比较

突然发现考前复习图论的时候直接把 KM 和 稳定婚姻 给跳了--emmm 结果现在刷训练指南就疯狂补档.QAQ. KM算法--二分图最大带权匹配 提出问题 (不严谨定义,理解即可) 二分图 定义:将点集 \(V\) 划分成两个不相交的集合 \(V_1,V_2\) (通常称为左右部点)使得不存在 \(u\in V_1,v\in V_2\) 且 \((u,v)\in E\) . 最大匹配 :给定一张二分图,求一个子图 \(G'\) ,称 \(G'\) 中的边为匹配边,原图 \(G\) 中的其他边为非

Tour Time Limit: 3000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65535/65535 K (Java/Others)Total Submission(s): 2628    Accepted Submission(s): 1285 Problem Description In the kingdom of Henryy, there are N (2 <= N <= 200) cities, with M (M <= 30000

奔小康赚大钱 Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 1836    Accepted Submission(s): 798 Problem Description 传说在遥远的地方有一个非常富裕的村落,有一天,村长决定进行制度改革:重新分配房子.这可是一件大事,关系到人民的住房问题啊.村里共有n间房间,刚好有n家老百姓,考虑到每

这个算法的本质还是不断的找增广路: KM算法的正确性基于以下定理:若由二分图中所有满足A[i]+B[j]=w[i,j]的边(i,j)构成的子图(称做相等子图)有完备匹配,那么这个完备匹配就是二分图的最大权匹配. 这个定理是显然的.因为对于二分图的任意一个匹配,如果它包含于相等子图,那么它的边权和等于所有顶点的顶标和:如果它有的边不包含于相等子图,那么它的边权和小于所有顶点的顶标和.所以相等子图的完备匹配一定是二分图的最大权匹配. (1)可行点标:每个点有一个标号,记lx[i]为X方点i的标号,l

KM算法一般用来寻找二分图的最优匹配. 步骤: 1.初始化可行标杆 2.对新加入的点用匈牙利算法进行判断 3.若无法加入新编,修改可行标杆 4.重复2.3操作直到找到相等子图的完全匹配. 各步骤简述: 1.根据二分图建立2个可行标杆; lx为x的可行标杆,初始化lx[i]为与i点相连的最大边 ly为y的可行标杆,初始化为0. 可行性的判断条件应为lx[x]+ly[y] >= Map[x][y]. 2.对于新加入的点用匈牙利算法经行判断,确定改点能否加入旧子图中,形成新子图. 对于该加入的点有两种

0.二分图 二分图的概念 二分图又称作二部图,是图论中的一种特殊模型. 设G=(V, E)是一个无向图.如果顶点集V可分割为两个互不相交的子集X和Y,并且图中每条边连接的两个顶点一个在X中,另一个在Y中,则称图G为二分图. 可以得到线上的driver与order之间的匹配关系既是一个二分图. 二分图的判定 无向图G为二分图的充分必要条件是,G至少有两个顶点,且其所有回路的长度均为偶数. 判断无向连通图是不是二分图,可以使用深度优先遍历算法(又名交叉染色法). 下面着重介绍下交叉染色法的定义与原理