进行匈牙利算法的初始化代码编写

以下是匈牙利算法的初始化代码编写示例（使用Python语言）：

import numpy as np

def hungarian_algorithm(cost_matrix):
    # 创建成本矩阵的副本
    cost_matrix = np.array(cost_matrix)
    
    # 执行行减法
    row_min = np.min(cost_matrix, axis=1)
    cost_matrix -= row_min.reshape((-1, 1))
    
    # 执行列减法
    col_min = np.min(cost_matrix, axis=0)
    cost_matrix -= col_min
    
    # 创建匹配矩阵，初始化为全零
    n = cost_matrix.shape[0]
    matching = np.zeros((n, n))
    
    return cost_matrix, matching

# 测试示例
cost_matrix = [[5, 2, 6],
               [9, 8, 3],
               [7, 6, 4]]
cost_matrix, matching = hungarian_algorithm(cost_matrix)

print("Cost Matrix:")
print(cost_matrix)

print("\nMatching Matrix:")
print(matching)

在上述示例中，`cost_matrix`表示成本矩阵，其中每个元素表示将一个点迹分配给一个目标的成本。`hungarian_algorithm`函数执行了匈牙利算法的初始化步骤，包括行减法和列减法，并返回更新后的成本矩阵和匹配矩阵。

请注意，示例中使用了NumPy库来进行矩阵操作。通过运行上述代码，您将获得输出的成本矩阵和匹配矩阵。

这只是匈牙利算法的初始化步骤，后续还需要执行增广路径的查找和匹配方案的更新等步骤。如果您需要完整的匈牙利算法代码或有其他问题，请告诉我，我将很乐意帮助您。