二分图的最大匹配 匈牙利算法
时间: 2023-10-29 10:53:36 浏览: 50
匈牙利算法是用于求解二分图最大匹配的经典算法之一。它的基本思想是通过不断增广路径来寻找最大匹配。
首先,我们需要明确什么是二分图和匹配。二分图是指顶点可以分为两个互斥的集合,并且边只存在于不同集合之间的图。而匹配则是指图中的一种边的选择,使得任意两条边都没有公共顶点。
下面是匈牙利算法的基本步骤:
1. 初始化一个空的匹配集合,如一个空的字典或数组;
2. 对于左侧的每个顶点,尝试找到一个增广路径来扩展当前的匹配。增广路径可以通过深度优先搜索(DFS)来寻找;
3. 如果找到了增广路径,就将当前路径上的边添加到匹配集合中;
4. 重复步骤 2 和步骤 3,直到无法找到增广路径为止。
匈牙利算法的关键在于如何寻找增广路径。一种常见的方法是使用DFS来搜索增广路径。具体步骤如下:
1. 从左侧的一个未匹配顶点开始,进行DFS搜索;
2. 对于当前顶点,依次遍历与之相连的右侧顶点;
3. 如果右侧顶点未匹配,或者可以通过其他未访问的左侧顶点找到增广路径,就将当前右侧顶点与左侧顶点进行匹配,并返回成功;
4. 如果右侧顶点已经匹配,并且可以通过其他未访问的左侧顶点找到增广路径,就尝试将当前右侧顶点与其匹配的左侧顶点进行DFS搜索;
5. 如果无法找到增广路径,返回失败。
通过不断地寻找增广路径并扩展匹配集合,直到无法找到增广路径为止,最终得到的匹配集合就是二分图的最大匹配。
需要注意的是,匈牙利算法的时间复杂度为O(VE),其中V表示二分图中左侧顶点的数量,E表示边的数量。
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相关问题
二分图匹配匈牙利算法
匈牙利算法是用于求解二分图的最大匹配的算法。二分图是指一个图中的顶点可以分为两个独立的集合,且每条边都连接两个不同集合中的顶点。匈牙利算法的基本思想是通过增广路径不断扩展当前的匹配,直到找到最大匹配为止。
具体来说,匈牙利算法的步骤如下:
1. 初始化一个空的匹配集合。
2. 对于图中的每个顶点,尝试找到一个增广路径。
3. 如果找到增广路径,则将该路径上的边添加到匹配集合中。
4. 重复步骤2和3,直到无法找到增广路径。
5. 返回匹配集合,即为二分图的最大匹配。
请注意,匈牙利算法的时间复杂度为O(V*E),其中V是顶点的数量,E是边的数量。
二分图的最大匹配算法
二分图的最大匹配算法可以使用匈牙利算法。匈牙利算法是一种用于求解二分图最大匹配的经典算法。在匈牙利算法中,首先需要定义一些概念,如增广路、匹配边、未匹配边、匹配点和未匹配点。匹配边是在二分图中连接两个点集之间的边,其两端都是匹配点。未匹配边是在二分图中连接两个点集之间的边,其中一端是未匹配点,另一端是匹配点。增广路是在二分图中从未匹配点开始,按照未匹配边和匹配边交替的模式找到一个未匹配点结束。通过不断寻找增广路,可以找到最大匹配。
匈牙利算法的时间复杂度为O(VE),其中V是二分图的顶点数,E是二分图的边数。算法的基本思想是通过不断寻找增广路来增加匹配的边数,直到无法找到增广路为止。具体步骤如下:
1. 初始化一个空的匹配集合。
2. 从未匹配点开始,按照未匹配边和匹配边交替的模式找到一个增广路。
3. 如果找到了增广路,则将匹配集合中的边进行更新,将增广路上的未匹配边变为匹配边,将增广路上的匹配边变为未匹配边。
4. 重复步骤2和步骤3,直到无法找到增广路为止。
5. 返回匹配集合,即为二分图的最大匹配。
需要注意的是,匈牙利算法只适用于二分图,即图的顶点可以被分为两个互不相交的子集,并且图中的每条边所关联的两个顶点分别属于这两个不同的顶点集。
引用\[2\]提供了匈牙利算法的详细介绍和相关概念的定义,可以进一步了解算法的具体实现过程。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [算法简介:二分图最大匹配](https://blog.csdn.net/wangdamingll/article/details/105661060)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [二分图的最大匹配算法](https://blog.csdn.net/tzm18942553857/article/details/81741574)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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