void Hungarian::FindAugmentingPath() { queue<int> q; int i, j, first, last; for (i = 0; i < MAX;i++) { Trace[i] = -1; } ///memset(Trace, -1, sizeof(Trace)); //chạy thuật toán BFS để tìm đường mở q.push(start); first = 0; last = 0; do { i = q.front(); q.pop(); for (j = 0; j < k; j++) { if (Trace[j] == -1 && GetC(i, j) == 0.0f) { Trace[j] = i; if (matchY[j] == -1) { finish = j; return; } q.push(matchY[j]); } } } while (!q.empty()); }

这是一个匈牙利算法中寻找增广路径的函数。具体来说，该函数使用广度优先搜索（BFS）来在二分图中寻找增广路径。

输入：无

输出：无，但是函数会更新Trace数组，该数组用于记录增广路的路径。

算法步骤如下：

1. 将Trace数组初始化为-1。

2. 将起始节点start加入队列q中，并将first和last初始化为0。

3. 在一个do-while循环中，从队列q中取出一个节点i，然后遍历与该节点相邻的所有节点j。

4. 如果节点j尚未被访问过（即Trace[j]为-1），并且从节点i到节点j的边权值为0，那么就更新Trace[j]为i，并将与节点j相邻的右部节点加入队列q中。

5. 如果节点j已经匹配了一个左部节点（即matchY[j]不为-1），那么就将其所匹配的左部节点加入队列q中。

6. 当队列q为空时，表示已经遍历完所有可能的增广路径，函数结束。如果找到了一条增广路（即在遍历过程中找到了一个未匹配的右部节点），那么就将该右部节点记录在finish变量中，然后函数返回。

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void Hungarian::Enter(vector<vector<double>>& DistMatrix, vector<int>& Assignment) { int i, j; m = DistMatrix.size(); n = DistMatrix[0].size(); k = m > n ? m : n;//tìm số đỉnh nhiều nhất trong 2 bên X và Y //gán tất cả các cạnh là giá trị maxC ( rất lớn) for (i = 0; i < k; i++) { for (j = 0; j < k; j++) { if (i >= m || j >= n) { c[i][j] = maxC; continue; } if (DistMatrix[i][j] == 0) c[i][j] = maxC; else c[i][j] = DistMatrix[i][j]; } } }

这段代码是匈牙利算法中的初始化部分，主要是将给定的二分图的边权矩阵转化成匈牙利算法需要的邻接矩阵格式。具体来说，它首先确定了二分图中节点数较大的那一侧的节点数k，然后将邻接矩阵的所有元素初始化为一个非常大的值maxC。接着，对于每个有边的节点对(i,j)，将邻接矩阵中对应的元素赋值为这条边的边权值。如果这条边的边权值为0，那么将邻接矩阵中对应的元素也赋值为maxC，表示这条边不存在。

需要注意的是，这段代码中的c是一个二维数组，表示邻接矩阵。其中，c[i][j]表示节点i和节点j之间的边权值。m和n分别表示二分图中左侧和右侧节点的个数。maxC是一个非常大的值，用于表示不存在的边或者没有匹配的节点对之间的距离。

double Hungarian::Solve(vector<vector<double>>& DistMatrix, vector<int>& Assignment) { Enter(DistMatrix, Assignment); Init(); doHungarian(); //update assignment for (int x = 0; x < m; x++) { Assignment.push_back(matchX[x]); } for (int x = 0; x < m; x++) { for (int y = 0; y < n; y++) { DistMatrix[x][y] = c[x][y]; if (c[x][y] == maxC) DistMatrix[x][y] = 0.f; } } float cost = 0.f; for (int x = 0; x < m; x++) { int y = matchX[x]; if (c[x][y] < maxC) { cost += c[x][y]; } } return cost; }

这段代码实现的是匈牙利算法，用于解决二分图最大权完美匹配问题。它的输入参数包括一个距离矩阵和一个空的分配数组，输出结果为最小权匹配的权值。

其中，Enter函数用于初始化距离矩阵和分配数组，Init函数用于初始化匈牙利算法中的相关数据结构，doHungarian函数用于执行匈牙利算法，得到最小权匹配。最后，更新分配数组和距离矩阵，计算最小权匹配的权值并返回。

需要注意的是，这段代码中的变量命名可能存在一些问题，如变量m和n没有明确定义，而是需要从距离矩阵中获取行数和列数。