根据以上内容生成新的python编写的匈牙利算法

以下是一个用Python编写的匈牙利算法示例：

def hungarian_algorithm(cost_matrix):
    # 创建相等大小的匹配矩阵
    n = len(cost_matrix)
    match_matrix = [[0] * n for _ in range(n)]

    # 对每一行进行减最小值操作
    for i in range(n):
        min_value = min(cost_matrix[i])
        for j in range(n):
            cost_matrix][j] -= min_value

    # 对每一列进行减最小值操作
    for j in range(n):
        min_value = min(cost_matrix[i][j] for i in range(n))
        for i in range(n):
            cost_matrix[i][j] -= min_value

    # 定义辅助函数来寻找增广路径
    def find_augmenting_path(u, visited):
        for v in range(n):
            if cost_matrix[u][v] == 0 and not visited[v]:
                visited[v] = True
                if match_matrix[v] == -1 or find_augmenting_path(match_matrix[v], visited):
                    match_matrix[v] = u
                    return True
        return False

    # 在图中寻找增广路径并更新匹配
    for u in range(n):
        visited = [False] * n
        find_augmenting_path(u, visited)

    # 返回匹配结果
    matching = [(match_matrix[v], v) for v in range(n) if match_matrix[v] != -1]
    return matching

请注意，这只是一个基本的实现示例，可能需要根据实际问题进行适当的调整。在使用时，您需要提供一个代表边权重的二维矩阵作为输入，并且匹配结果将以一对一对的形式返回。其中，左侧顶点表示矩阵中的行索引，右侧顶点表示矩阵中的列索引。

希望这可以帮助您理解并使用匈牙利算法。如有任何疑问，请随时提问。