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二部图概述（二分图，匹配，覆盖，KM算法）

二分图，匹配，覆盖，KM算法

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二分图的最大匹配，匈牙利算法，最小点覆盖，DAG图的最小路径覆盖。二分图的最大独立集.二分图最优匹配.noi,acm,基础

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二分图匹配

Bi-partite graph

二分图的定义：

二分图是这样的一个图，它的顶点可

以分为两个集合 X 和 Y 。所有的边关联的两个

顶点中，恰好一个属于集合 X ，一个属于集合

Y 。

二分图的匹配：

给定一个二分图

G ， M 为 G 边集的一个子集，

如果 M 满足当中的任意两条

边都不依附于同一个顶点，则

称 M 是一个匹配。

二分图的最大匹配



定义：

图中包含边数最多的匹配称为图

的最大匹配。

如右图所示：蓝色部分

就构成一个最大匹配，

同时它也是一个完美匹

配

完美匹配：如果所有点都在匹配边上，称这个最大

匹配是完美匹配。

二分图的最大匹配



匈牙利算法（时间复杂度 O(nm) ）



其思想是用宽度优先搜索来找增广路径（和

oodll 算法类似



转化为单位容量简单网络的最大流问题



在二分图的基础上，加入源点 s 和汇点 t ，让

s 与每个 X 结点连一条边，每个 Y 结点和 t 连

一条边，所有弧的容量为 1 。这样，饱和弧就

对应着匹配边。

二分图的最大匹配



匈牙利算法：



寻找增广路：



初始时最大匹配为空

for 二分图左半边的每个点 i

do 从点 i 出发寻找增广路径



如果找到，则把它取反



（即增加了总了匹配数）。



看一道例题： PKU 1469

剩余32页未读，继续阅读

bonny446

2014-03-28

非常不错，很清晰

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km = float(input("请输入里程数（单位：km）：")) if km <= 6: p = 3 elif km <= 12: p = 4 elif km <= 32: p = 4 + ((km - 12) // 10) * 1 else: p = 6 + ((km - 32) // 20) * 1 print("票价为：{}元".format(p))

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