python怎么实现匈牙利算法

匈牙利算法是一种解决二分图最大匹配问题的经典算法，其具体实现可以用 Python 语言来实现。

代码如下：

def dfs(u, vis, match):
    for v in graph[u]:
        if not vis[v]:
            vis[v] = True
            if match[v] == -1 or dfs(match[v], vis, match):
                match[v] = u
                return True
    return False

def max_match(n, m):
    match = [-1] * m
    res = 0
    for i in range(n):
        vis = [False] * m
        if dfs(i, vis, match):
            res += 1
    return res

n, m = map(int, input().split())
graph = [[] for _ in range(n)]
for i in range(n):
    graph[i] = list(map(int, input().split()))
print(max_match(n, m))

其中，dfs 函数用于进行深度优先搜索，vis 数组用于记录节点是否被访问过，match 数组用于记录节点的匹配情况。max_match 函数用于计算最大匹配数。

在主函数中，首先输入二分图的大小和邻接矩阵，然后调用 max_match 函数计算最大匹配数并输出结果。

具体实现过程中，可以使用邻接矩阵来表示二分图，每个节点为一个二元组 (u, v)，其中 u 表示左侧节点的编号，v 表示右侧节点的编号。邻接矩阵中的值为 1 表示存在一条边，值为 0 表示不存在边。

在搜索过程中，从左侧节点开始，对每个节点进行深度优先搜索。如果当前节点没有匹配或者可以找到新的匹配，则将当前节点与右侧节点进行匹配。如果无法找到新的匹配，则返回 False，向上回溯继续搜索。如果最终找到了一个新的匹配，则返回 True，表示已经找到了一条增广路径。

最终，max_match 函数返回的结果即为最大匹配数。