请用python实现二分图的最大匹配算法。还需要用matplotlib.pyplot来实现可视化

在Python中，我们可以利用`networkx`库来创建二分图并求解最大匹配。然后结合`matplotlib.pyplot`进行可视化。这里是一个使用`networkx`库的Kuhn-Munkres算法（也称匈牙利算法）求解最大匹配的例子，同时也展示如何用`plt`绘制匹配结果：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建二分图
def create_bipartite_graph():
    G = nx.Graph()
    # 添加源节点和目标节点，例如源节点为A-Z，目标节点为1-26
    for letter in 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ':
        G.add_node(letter)
    for number in range(1, 27):
        G.add_node(str(number))
    
    # 添加一些随机边连接源和目标节点
    edges = [(letter, str(number)) for letter, number in zip('ABCD', [1, 3, 4, 8])]
    G.add_edges_from(edges)
    
    return G

# Kuhn-Munkres算法求最大匹配
def hungarian_algorithm(graph):
    matching = nx.max_weight_matching(graph, maxcardinality=True)
    unmatched = list(set(graph.nodes) - set(matching.keys()))
    
    return matching, unmatched

# 实现并绘制匹配结果
def visualize_matching(G, matching):
    pos = {node: (0, i) if node.isupper() else (1, i) for i, node in enumerate(G)}
    nx.draw_networkx_nodes(G, pos, nodelist=matching.keys(), node_color='r')
    nx.draw_networkx_nodes(G, pos, nodelist=list(set(G)-matching.keys()), node_color='g')
    nx.draw_networkx_edges(G, pos)
    plt.title("Maximal Matching")
    plt.show()

# 主程序
G = create_bipartite_graph()
matching, unmatched = hungarian_algorithm(G)
visualize_matching(G, matching)

这个代码首先创建了一个简单的二分图，然后使用Kuhn-Munkres算法找到最大匹配，并最后用`matplotlib`展示了匹配后的图形，红色节点表示已匹配，绿色节点表示未匹配。