KM算法——二分图最大权匹配 我们前面学过了二分图匹配的匈牙利算法.但这种算法是针对没有权值的图来说的. 肯定有人想问,没有权值的用匈牙利算法,哪有权值的图要求最大权或最小权匹配呢?? 这里就引出了我们今天的主角——KM算法. 这种算法是怎么着呢? 其实最大和最小权匹配都是一样的问题.只要会求最大匹配,如果要求最小权匹配,则将权值取相反数,再把结果取相反数,那么最小权匹配就求出来了. 但问题在这么求最大权匹配呢?? 再看这个问题之前我们先来搞清楚几个概念. one 二分图的带权匹配:二分图的带权

Kuhn-Munkres算法 KM算法,求完备匹配下的最大权匹配,时间复杂度O(\(n^3\)) 所谓的完备匹配就是在二部图中,x点集中的所有点都有对应的匹配 且 y点集中所有的点都有对应的匹配 ,则称该匹配为完备匹配 算法思想 (1)初始化可行顶标的值: (2)用匈牙利算法寻找完备匹配: (3)若未找到完备匹配则修改可行顶标的值: (4)重复(2)(3)直到找到相等子图的完备匹配为止. 模板 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #def

1. 几何 4 1.1 注意 4 1.2 几何公式 4 1.3 多边形 6 1.4 多边形切割 9 1.5 浮点函数 10 1.6 面积 15 1.7 球面 16 1.8 三角形 17 1.9 三维几何 19 1.10 凸包 26 1.11 网格 28 1.12 圆 28 1.13 整数函数 30 2. 组合 33 2.1 组合公式 33 2.2 排列组合生成 33 2.3 生成gray码 35 2.4 置换(polya) 35 2.5 字典序全排列 36 2.6 字典序组合 36 3. 结构

/****************************************************** 二分图最佳匹配 (kuhn munkras 算法 O(m*m*n)). 邻接矩阵形式 . 返回最佳匹配值,传入二分图大小m,n 邻接矩阵 map ,表示权,m1,m2返回一个最佳匹配,为匹配顶点的match值为-1, 一定注意m<=n,否则循环无法终止,最小权匹配可将全职取相反数. 初始化: for(i=0;i<MAXN;i++) for(j=0;j<MAXN;j++) mat

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2853 这道题初看了没有思路,一直想的用网络流如何解决 参考了潘大神牌题解才懂的 最大匹配问题KM 还需要一些技巧来解决最小变动, 做法是:把原先的邻接矩阵每个数扩大k倍(k>n) 为了突出原先的选择,也就是同等情况下优先选择原来的方案 给原来的方案对应矩阵内的数据+1 那么 最终得出的最大匹配值/k=真实的最大匹配 最终得出的最大匹配值%k=原来的方案采用了几个 这里的KM留下来做模板 /* 二分图最佳匹配

为了方便打印,不再将代码放到代码编辑器里,祝你好运. ACM-ICPC竞赛模板(1) 1. 几何 4 1.1 注意 4 1.2 几何公式 4 1.3 多边形 6 1.4 多边形切割 9 1.5 浮点函数 10 1.6 面积 15 1.7 球面 16 1.8 三角形 17 1.9 三维几何 19 1.10 凸包 26 1.11 网格 28 1.12 圆 28 1.13 整数函数 30 2. 组合 33 2.1 组合公式 33 2.2 排列组合生成 33 2.3 生成gray码 35 2.4 置换(

奔小康赚大钱 Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 2575    Accepted Submission(s): 1135 Problem Description 传说在遥远的地方有一个非常富裕的村落,有一天,村长决定进行制度改革:重新分配房子. 这可是一件大事,关系到人民的住房问题啊.村里共有n间房间,刚好有n家老百姓,考

MATLAB实例:Munkres指派算法 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 指派问题陈述 指派问题涉及将机器分配给任务,将工人分配给工作,将足球运动员分配给职位等.目标是确定最佳分配,例如,使总成本最小化或使团队效率最大化.指派问题是组合优化领域中的一个基本问题. 例如,假设我们有四个工作需要由四个工作人员执行.因为每个工人都有不同的技能,所以执行工作所需的时间取决于分配给该工人的工人. 下面的矩阵显示了工人和工作的每种组合所需

分配问题与Hungarian算法 分配问题 指派问题 匈牙利算法 匈牙利方法是一种能够在多项式时间内解决分配问题(assignment problem)的组合优化算法.它由Harold Kuhn 与1955年发展并提出,由于该算法很大程度上依赖于先前两位匈牙利数学家:Denes Konig 和 Jeno Egervary,所以被命名为"匈牙利方法". 1957年James Munkres重新审视了这个方法,证明发现该方法是严格polynomial的,所以之后该方法也被称为Kuhn-Mu

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这个算法有点难度,一般比较标准的描述网页上也有相关的描述,我在这里就简单的用十分通俗的语言给大家入个门 主要可以结合https://blog.csdn.net/zsfcg/article/details/20738027这一篇来理解 首先要理解一些基本概念,看图 所谓匹配,就是不相邻的边的集合 最大匹配,就是这些集合中,边数最多的那个集合 如果某一个匹配中所有的边的两个端点包含了图上所有的点,就是完美匹配. |N(S)|或者|X|或|Y|表示的是相应集合的元素的个数. N(S)表示与S集合中的顶