void Hungarian::Init() { int i, j; //Khởi tạo ban đầu 2 bộ ghép đều rỗng (các giá trị được gán bằng -1 nghĩa là chưa có // đỉnh X gán với Y hoặc ngược lại) for (i = 0; i < MAX; i++) { matchX[i] = -1; matchY[i] = -1; } //tìm trọng số nhỏ nhất của các cạnh liên thuộc với X[i] for (i = 0; i < k; i++) { Fx[i] = maxC; for (j = 0; j < k; j++) { if (c[i][j] < Fx[i]) { Fx[i] = c[i][j]; } } } //tìm trọng số nhỏ nhất của các cạnh liên thuộc với Y[j] for (j = 0; j < k; j++) { Fy[j] = maxC; for (i = 0; i < k; i++) { if (c[i][j] - Fx[i] < Fy[j]) { Fy[j] = c[i][j] - Fx[i]; } } } }

这段代码是匈牙利算法的初始化函数，主要实现以下几个任务：

1. 初始化匹配数组matchX和matchY，初始时没有顶点被匹配，所以数组中所有值都为-1。
2. 对于每个顶点X[i]，计算其与相邻顶点Y[j]之间边的最小权值，并将其保存在Fx[i]中。
3. 对于每个顶点Y[j]，计算与相邻顶点X[i]之间边的权值减去Fx[i]的最小值，并将其保存在Fy[j]中。

以上步骤是匈牙利算法的预处理步骤，在找增广路时会用到这些信息。其中，maxC是一个较大的常数，起到初始化Fx和Fy时的默认最大值的作用。

相关问题

void Hungarian::doHungarian() { int x, y; for (x = 0; x < k; x++) { //khởi tạo điểm bắt đầu và kết thúc của 1 đường mở //finish = -1 nghĩa là chưa tìm thấy đường mở start = x; finish = -1; do { FindAugmentingPath(); // tìm đường mở if (finish == -1) // nếu ko tìm được đường mở thì xoay các trọng số cạnh SubX_AddY(); } while (finish == -1); Enlarge();//tăng cặp dựa trên đường mở tìm được } }

这是一个匈牙利算法的实现代码，用于解决二分图最大匹配问题。其大致思路是按顺序遍历二分图的左侧节点，对每个节点进行增广路径查找，如果找到增广路径则进行匹配，否则进行边权重调整，直到所有节点都被匹配为止。其中的函数包括：

- FindAugmentingPath()：查找增广路径。
- SubX_AddY()：调整边权重。
- Enlarge()：根据找到的增广路径进行匹配。

如果您需要更详细的解释，请让我知道。

double Hungarian::GetC(int i, int j) { return c[i][j] - Fx[i] - Fy[j]; }

这段代码是匈牙利算法中计算两点间费用的函数。在匈牙利算法中，需要寻找二分图中的最大权匹配，其中每个点都有一个权重（或费用），而 GetC(i,j) 函数就是用来计算第 i 个点和第 j 个点之间的费用。其中，c[i][j] 表示第 i 个点和第 j 个点之间的原始费用（即没有经过任何调整的费用），而 Fx[i] 和 Fy[j] 分别表示第 i 个点和第 j 个点的横向和纵向调整值。通过对原始费用和横向、纵向调整值进行加减操作，就可以得到两点间的实际费用。