头歌贪心算法最优装在问题Python

头歌（Hungarian Algorithm），也称为匈牙利分配法，是一种用于解决线性规划中的赋权完全匹配问题的优化算法。它最初由József Jarník和Paul Erdős发明，并以George Kőnig的名字命名。这种贪心策略主要用于解决“最小成本最大流”的问题，比如任务分配或工人-任务匹配，其中每个任务有一个成本和一个收益，目标是找到一种分配方式使得总成本最低而总收益最大。

在Python中，你可以使用`scipy.optimize.linear_sum_assignment`函数来实现头歌算法。这个函数接收一个二维数组，表示任务的成本和收益矩阵，然后返回两个数组，分别对应于最低成本的任务和工人，形成了一对一的完美匹配。

以下是一个简单的示例：

from scipy.optimize import linear_sum_assignment

# 假设我们有如下任务成本和收益矩阵
costs = [[5, 10], [2, 8], [7, 6]]
benefits = [[3, 4], [6, 5], [2, 9]]

# 调用匈牙利算法
row_ind, col_ind = linear_sum_assignment(costs)

# 输出结果
print("最低成本的任务:", row_ind)
print("对应的工人:", col_ind)