突然发现考前复习图论的时候直接把 KM 和 稳定婚姻 给跳了--emmm 结果现在刷训练指南就疯狂补档.QAQ. KM算法--二分图最大带权匹配 提出问题 (不严谨定义,理解即可) 二分图 定义:将点集 \(V\) 划分成两个不相交的集合 \(V_1,V_2\) (通常称为左右部点)使得不存在 \(u\in V_1,v\in V_2\) 且 \((u,v)\in E\) . 最大匹配 :给定一张二分图,求一个子图 \(G'\) ,称 \(G'\) 中的边为匹配边,原图 \(G\) 中的其他边为非…

什么是算法?每当有人问作者这样的问题时,他总会引用这个例子:假如你是一个媒人,有若干个单身男子登门求助,还有同样多的单身女子也前来征婚.如果你已经知道这些女孩儿在每个男孩儿心目中的排名,以及男孩儿们在每个女孩儿心中的排名,你应该怎样为他们牵线配对呢? 最好的配对方案当然是,每个人的另一半正好都是自己的“第一选择”.这虽然很完美,但绝大多数情况下都不可能实现.比方说,男1号最喜欢的是女1号,而女1号的最爱不是男1号,这两个人的最佳选择就不可能被同时满足.如果好几个男孩儿最喜欢的都是同一个女孩儿,这…

/** 题目: Ladies' Choice UVALive - 3989 链接:https://vjudge.net/problem/UVALive-3989 题意:稳定婚姻问题 思路: gale_shapley算法,参考文档:https://wenku.baidu.com/view/7aa841f2fab069dc502201cb.html */ #include <iostream> #include <cstring> #include <cstdio> #in…

目录 1 问题描述 2 解决方案   1 问题描述 何为稳定婚姻问题? 有一个男士的集合Y = {m1,m2,m3...,mn}和一个女士的计划X = {n1,n2,n3,...,nn}.每一个男士有一个排序的列表,把女士按照潜在的优先级进行排序.同样,每一个女士也有一个男士的优先级列表.现在,把男士和女士进行配对,要求尽可能的符合优先级的要求.使得最终的配对结果,男士对女士都可接受,不会出现拒绝的情况,即每对男士和女士都是稳定的. 2 解决方案 上述对于稳定婚姻问题的解释有点牵强,具体可以看一…

[bzoj2140]: 稳定婚姻 哎..都是模板题.. 一眼看过去 哇 二分图哎 然后发现好像并不能匈牙利算法 自己xjb画两张图,发现二分图左向右连配偶的边,然后右向左连交往过的边 然后如果Bi Gi在同一个强连通分量里面就一定可以在Bi Gi离婚以后再增广一次 最开始用map维护一下名字就好了 /* http://www.cnblogs.com/karl07/ */ #include <cstdlib> #include <cstdio> #include <cstrin…

Tour Time Limit: 3000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65535/65535 K (Java/Others)Total Submission(s): 2628    Accepted Submission(s): 1285 Problem Description In the kingdom of Henryy, there are N (2 <= N <= 200) cities, with M (M <= 30000…

如果,将求二分图的最大匹配的所有匹配边的权重看做1 那么用匈牙利算法求二分图的最大匹配的问题也可以看成求二分图的最大权匹配 如果边权是特例,我们就要使用KM算法来做了 这个算法其实还是比较难的,会用就不错了,更不要说证明了 这里以HDU2255为例,这是一个裸题 在这个题目里面X和Y的size是一样的 然后我们稍微介绍一下这个算法(详细的以后再说吧,目前能力不够) int n,nx,ny,ans; int linker[maxn],lx[maxn],ly[maxn],slack[maxn],vi…

2015/7/1 19:48 题意:给一个带权二分图  求稳定匹配 稳定的意义是对于某2个匹配,比如,( a ---- 1) ,(b----2) , 如果 (a,2)<(a,1) 且(2,a)<(2,b); 或者 (b,1)<(a,1) 且(b,1)<(b,2) 先不考虑相等的情况... 2015/7/5 9:27 可耻的又搜了题解.. 是很著名的稳定婚姻问题 先上原版问题描述 -----------------------------稳定婚姻问题-----------------…

前言 呜,好久没写博客了,DDL 也有好多,一不留神就轮到我了呜. 看了一眼其它同学写的博客,什么数模啊,什么 CTF 啊,什么 Python 爬虫啊,感觉自己真是越来越菜了呜. 然后在我一愁莫展之际,我突然发现,我去年开学初还有一篇写了一半的博客没有发. 于是我就把它补全重新排了下版然后扔上去敷衍部长了 本帖为蓝书(<算法竞赛入门经典训练指南>)中 5.5二分图匹配 相关内容的自学笔记 对书中大多数难懂的内容如最佳完美匹配做了详细的解释并加上了自己的理解 (毕竟原文是真的谜语人) 可能大概似…

首先相对于上个blog讲的匈牙利算法用于解决无权二分图的最佳匹配,km算法则是在匈牙利算法基础上更进一层的,每条边增加了权值后,真的开始看时有些无厘头,觉得没有什么好方法,但两位牛人Kuhn-Munkras在1957年提出的,而匈牙利算法是在1965年提出的, 终于翻了图书馆3本书的讲解和无数网上牛人的讲解,终于看懂的,这当然是后话. 首先km算法是在匈牙利算法基础上运行的,本质上km算法大致意思就是先将x集合中每条边连接上其所能连接的最大权值边,如果没有冲突,当然是正确的,有的话,也别急,现在…