【二分圖匹配】匈牙利算法

轉(zhuǎn)載自:趣寫(xiě)算法系列之--匈牙利算法-Dark_Scope
博主寫(xiě)的很好儒溉,不贅述了


【書(shū)本上的算法往往講得非常復(fù)雜同窘,我和我的朋友計(jì)劃用一些簡(jiǎn)單通俗的例子來(lái)描述算法的流程】

匈牙利算法是由匈牙利數(shù)學(xué)家Edmonds于1965年提出疙描,因而得名凰慈。匈牙利算法是基于Hall定理中充分性證明的思想吉拳,它是部圖匹配最常見(jiàn)的算法牧牢,該算法的核心就是尋找增廣路徑,它是一種用增廣路徑求二分圖最大匹配的算法。

-------等等录平,看得頭大?那么請(qǐng)看下面的版本:

通過(guò)數(shù)代人的努力缀皱,你終于趕上了剩男剩女的大潮斗这,假設(shè)你是一位光榮的新世紀(jì)媒人,在你的手上有N個(gè)剩男啤斗,M個(gè)剩女表箭,每個(gè)人都可能對(duì)多名異性有好感([圖片上傳失敗...(image-f3f798-1596992782019)]

-_-||暫時(shí)不考慮特殊的性取向),如果一對(duì)男女互有好感钮莲,那么你就可以把這一對(duì)撮合在一起免钻,現(xiàn)在讓我們無(wú)視掉所有的單相思(好憂傷的感覺(jué)[圖片上傳失敗...(image-c91c6a-1596992782019)]

),你擁有的大概就是下面這樣一張關(guān)系圖崔拥,每一條連線都表示互有好感极舔。

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本著救人一命,勝造七級(jí)浮屠的原則链瓦,你想要盡可能地撮合更多的情侶拆魏,匈牙利算法的工作模式會(huì)教你這樣做:

===============================================================================

一: 先試著給1號(hào)男生找妹子,發(fā)現(xiàn)第一個(gè)和他相連的1號(hào)女生還名花無(wú)主,got it渤刃,連上一條藍(lán)線

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===============================================================================

:接著給2號(hào)男生找妹子拥峦,發(fā)現(xiàn)第一個(gè)和他相連的2號(hào)女生名花無(wú)主,got it

image

===============================================================================

:接下來(lái)是3號(hào)男生溪掀,很遺憾1號(hào)女生已經(jīng)有主了事镣,怎么辦呢?

我們?cè)囍o之前1號(hào)女生匹配的男生(也就是1號(hào)男生)另外分配一個(gè)妹子揪胃。

(黃色表示這條邊被臨時(shí)拆掉)

image

與1號(hào)男生相連的第二個(gè)女生是2號(hào)女生璃哟,但是2號(hào)女生也有主了,怎么辦呢喊递?我們?cè)僭囍o2號(hào)女生的原配([圖片上傳失敗...(image-a37f11-1596992782019)]

[圖片上傳失敗...(image-f348db-1596992782019)]

)重新找個(gè)妹子(注意這個(gè)步驟和上面是一樣的随闪,這是一個(gè)遞歸的過(guò)程)

image

此時(shí)發(fā)現(xiàn)2號(hào)男生還能找到3號(hào)女生,那么之前的問(wèn)題迎刃而解了骚勘,回溯回去

2號(hào)男生可以找3號(hào)妹子~~~ 1號(hào)男生可以找2號(hào)妹子了~~~ 3號(hào)男生可以找1號(hào)妹子

image
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所以第三步最后的結(jié)果就是:

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: 接下來(lái)是4號(hào)男生铐伴,很遺憾,按照第三步的節(jié)奏我們沒(méi)法給4號(hào)男生騰出來(lái)一個(gè)妹子俏讹,我們實(shí)在是無(wú)能為力了……香吉士同學(xué)走好当宴。

===============================================================================

這就是匈牙利算法的流程,其中找妹子是個(gè)遞歸的過(guò)程泽疆,最最關(guān)鍵的字就是“騰”字

其原則大概是:有機(jī)會(huì)上户矢,沒(méi)機(jī)會(huì)創(chuàng)造機(jī)會(huì)也要上

【code】

bool find(int x){
    int i,j;
    for (j=1;j<=m;j++){    //掃描每個(gè)妹子
        if (line[x][j]==true && used[j]==false)      
        //如果有曖昧并且還沒(méi)有標(biāo)記過(guò)(這里標(biāo)記的意思是這次查找曾試圖改變過(guò)該妹子的歸屬問(wèn)題,但是沒(méi)有成功殉疼,所以就不用瞎費(fèi)工夫了)
        {
            used[j]=1;
            if (girl[j]==0 || find(girl[j])) { 
                //名花無(wú)主或者能騰出個(gè)位置來(lái)梯浪,這里使用遞歸
                girl[j]=x;
                return true;
            }
        }
    }
    return false;
}

在主程序我們這樣做:每一步相當(dāng)于我們上面描述的一二三四中的一步

for (i=1;i<=n;i++)
{
    memset(used,0,sizeof(used));    //這個(gè)在每一步中清空
    if find(i) all+=1;
}

匈牙利算法算是一個(gè)比較簡(jiǎn)單算法,但實(shí)際最高復(fù)雜度到達(dá)了n^3

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