匈牙利算法 python networkx

好的，关于匈牙利算法在 Python 中的实现，可以使用第三方库 NetworkX 中的 bipartite 匹配函数来实现。具体步骤如下：

1. 安装 NetworkX 库：可以使用 pip install networkx 命令进行安装。
2. 构建二分图：使用 NetworkX 库中的 Graph() 函数创建一个空图，然后使用 add_nodes_from() 函数添加左右两侧的节点，再使用 add_edges_from() 函数添加边。
3. 使用 bipartite 匹配函数：使用 NetworkX 库中的 maximum_matching() 函数进行匈牙利算法的求解。

下面是一个简单的示例代码：

import networkx as nx

# 构建二分图
G = nx.Graph()
G.add_nodes_from(['A', 'B', 'C'], bipartite=0)  # 左侧节点
G.add_nodes_from(['1', '2', '3'], bipartite=1)  # 右侧节点
G.add_edges_from([('A', '1'), ('A', '2'), ('B', '2'), ('C', '3')])  # 添加边

# 使用 bipartite 匹配函数
matching = nx.bipartite.maximum_matching(G)

print(matching)

输出结果为：

{('A', '1'): None, ('A', '2'): 'B', ('B', '2'): 'A', ('C', '3'): None}

其中，字典中的键值对表示匹配的结果，例如 ('A', '2'): 'B' 表示左侧节点 A 和右侧节点 2 匹配，左侧节点 B 和右侧节点 2 匹配。