请根据收益矩阵应用KM算法得到分配结果match假设为3对多，写出具体的C++代码

Kuhn-Munkres (KM) 算法也称为匈牙利算法，常用于求解0-1背包问题或人力资源调度等场景中的最大匹配问题。在这种情况下，给定一个收益矩阵（表示每一对之间的收益），我们可以找到最大的三对匹配。不过，通常这种算法是用来解决完全图的情况，即每个节点都有可能与其他节点匹配。由于你提到的是3对多，这里需要稍作调整。

首先，你需要确认是否可以有超过一对的多对匹配存在，因为一般 KM 算法只适用于一对一匹配。如果你的确有一个特殊的规则允许这样的匹配，那么可能需要修改算法来适应。下面是一个简化版的KM算法，仅支持一对一匹配，你可以根据实际情况进行调整：

#include <vector>
#include <climits>

// 定义收益矩阵
std::vector<std::vector<int>> benefitMatrix = {...}; // 这里需要填充你的收益矩阵

// 定义一个辅助函数来查找无向图中的最小权重边
std::pair<int, int> findMinEdge(const std::vector<std::vector<int>>& matrix) {
    int minVal = INT_MAX;
    int minRow = -1, minCol = -1;
    for (size_t i = 0; i < matrix.size(); ++i) {
        for (size_t j = 0; j < matrix[i].size(); ++j) {
            if (matrix[i][j] && matrix[i][j] < minVal) {
                minVal = matrix[i][j];
                minRow = i;
                minCol = j;
            }
        }
    }
    return {minRow, minCol};
}

// Kuhn-Munkres 主函数
void KMMatching(std::vector<std::vector<int>>& matrix, std::vector<int>& assignedPairs) {
    size_t rows = matrix.size(), cols = matrix[0].size();
    bool* matched = new bool[rows * cols]; // 初始化匹配标志为false

    while (!matched[rows * cols - 1]) { // 直到所有元素都已匹配
        std::pair<int, int> edge = findMinEdge(matrix); // 找到最小权重边
        int row = edge.first, col = edge.second;
        matrix[row][col] = 0; // 更新匹配的元素值为0，避免重复匹配
        matched[row * cols + col] = true; // 标记当前元素已被匹配

        // 添加匹配到结果数组
        assignedPairs.push_back({row, col});

        // 更新剩余矩阵中涉及到的行和列
        for (size_t k = 0; k < rows; ++k) {
            if (!matched[k * cols + col]) {
                matrix[k][col] += matrix[row][col];
            }
            if (!matched[row * cols + k]) {
                matrix[row][k] -= matrix[row][col];
            }
        }
    }

    delete[] matched;
}

int main() {
    std::vector<int> resultPairs;
    KMMatching(benefitMatrix, resultPairs);
    // 打印分配的结果
    for (const auto& pair : resultPairs) {
        std::cout << "Match: Pair " << pair[0] << " with " << pair[1] << "\n";
    }
    return 0;
}

请注意，这个代码假定输入的收益矩阵已经被排序，并且每一行的元素从左到右递增。如果实际情况不是这样，你可能需要先调整矩阵。同时，这里没有处理3对多的情况，你需要根据实际需求对其进行扩展。如果你的场景是固定的3对或多对，那可能需要一种不同的策略来确定哪些配对优先级最高。