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這篇文章主要為大家展示了“C++如何實(shí)現(xiàn)匈牙利算法”,內(nèi)容簡而易懂,條理清晰,希望能夠幫助大家解決疑惑,下面讓小編帶領(lǐng)大家一起研究并學(xué)習(xí)一下“C++如何實(shí)現(xiàn)匈牙利算法”這篇文章吧。
匈牙利算法(Hungarian algorithm)主要用于解決一些與二分圖匹配有關(guān)的問題,所以我們先來了解一下二分圖。
二分圖(Bipartite graph)是一類特殊的圖,它可以被劃分為兩個部分,每個部分內(nèi)的點(diǎn)互不相連。下圖是典型的二分圖。
可以看到,在上面的二分圖中,每條邊的端點(diǎn)都分別處于點(diǎn)集X和Y中。匈牙利算法主要用來解決兩個問題:求二分圖的最大匹配數(shù)和最小點(diǎn)覆蓋數(shù)。
這么說起來過于抽象了,我們現(xiàn)在從實(shí)際問題出發(fā)。
看完上面講的,相信讀者會覺得云里霧里的:這是啥?這有啥用?所以我們把這張二分圖稍微做點(diǎn)手腳,變成下面這樣:
現(xiàn)在Boys和Girls分別是兩個點(diǎn)集,里面的點(diǎn)分別是男生和女生,邊表示他們之間存在“曖昧關(guān)系"。最大匹配問題相當(dāng)于,假如你是紅娘,可以撮合任何一對有曖昧關(guān)系的男女,那么你最多能成全多少對情侶?(數(shù)學(xué)表述:在二分圖中最多能找到多少條沒有公共端點(diǎn)的邊)
現(xiàn)在我們來看看匈牙利算法是怎么運(yùn)作的:
我們從B1看起(男女平等,從女生這邊看起也是可以的),他與G2有曖昧,那我們就先暫時把他與G2連接(注意這時只是你作為一個紅娘在紙上構(gòu)想,你沒有真正行動,此時的安排都是暫時的)。
來看B2,B2也喜歡G2,這時G2已經(jīng)“名花有主”了(雖然只是我們設(shè)想的),那怎么辦呢?我們倒回去看G2目前被安排的男友,是B1,B1有沒有別的選項(xiàng)呢?有,G4,G4還沒有被安排,那我們就給B1安排上G4。
然后B3,B3直接配上G1就好了,這沒什么問題。至于B4,他只鐘情于G4,G4目前配的是B1。B1除了G4還可以選G2,但是呢,如果B1選了G2,G2的原配B2就沒得選了。我們繞了一大圈,發(fā)現(xiàn)B4只能注定單身了,可憐。(其實(shí)從來沒被考慮過的G3更可憐)
這就是匈牙利算法的流程,至于具體實(shí)現(xiàn),我們來看看代碼:
int M, N; //M, N分別表示左、右側(cè)集合的元素?cái)?shù)量 int Map[MAXM][MAXN]; //鄰接矩陣存圖 int p[MAXN]; //記錄當(dāng)前右側(cè)元素所對應(yīng)的左側(cè)元素 bool vis[MAXN]; //記錄右側(cè)元素是否已被訪問過 bool match(int i) { for (int j = 1; j <= N; ++j) if (Map[i][j] && !vis[j]) //有邊且未訪問 { vis[j] = true; //記錄狀態(tài)為訪問過 if (p[j] == 0 || match(p[j])) //如果暫無匹配,或者原來匹配的左側(cè)元素可以找到新的匹配 { p[j] = i; //當(dāng)前左側(cè)元素成為當(dāng)前右側(cè)元素的新匹配 return true; //返回匹配成功 } } return false; //循環(huán)結(jié)束,仍未找到匹配,返回匹配失敗 } int Hungarian() { int cnt = 0; for (int i = 1; i <= M; ++i) { memset(vis, 0, sizeof(vis)); //重置vis數(shù)組 if (match(i)) cnt++; } return cnt; }
其實(shí)流程跟我們上面描述的是一致的。注意這里使用了一個遞歸的技巧,我們不斷往下遞歸,嘗試尋找合適的匹配。
另外一個關(guān)于二分圖的問題是求最小點(diǎn)覆蓋:我們想找到最少的一些點(diǎn),使二分圖所有的邊都至少有一個端點(diǎn)在這些點(diǎn)之中。倒過來說就是,刪除包含這些點(diǎn)的邊,可以刪掉所有邊。
這為什么用匈牙利算法可以解決呢?你如果以為我要長篇大論很久就錯了,我們只需要一個定理:
(K?nig定理)
一個二分圖中的最大匹配數(shù)等于這個圖中的最小點(diǎn)覆蓋數(shù)。
好了,本節(jié)可以結(jié)束了,我們不是搞數(shù)學(xué)的,不需要證明。但是提供一個直觀地找最小覆蓋點(diǎn)集的方法:看題圖,從左側(cè)一個未匹配成功的點(diǎn)出發(fā),走一趟匈牙利算法的流程(即紫色的箭頭),所有左側(cè)未經(jīng)過的點(diǎn),和右側(cè)經(jīng)過的點(diǎn),即組成最小點(diǎn)覆蓋。(即圖中的B3、G2、G4)
對于每個左部節(jié)點(diǎn),尋找增廣路最多遍歷整張二分圖一次,因此,該算法時間復(fù)雜度為O(MN)
一些題目,乍一看與上面這個男女配對的問題沒有任何相似點(diǎn),其實(shí)都可以用匈牙利算法。例如:
題目描述
小Q是一個非常聰明的孩子,除了國際象棋,他還很喜歡玩一個電腦益智游戲――矩陣游戲。矩陣游戲在一個$ N× N $ 黑白方陣進(jìn)行(如同國際象棋一般,只是顏色是隨意的)。每次可以對該矩陣進(jìn)行兩種操作:
行交換操作:選擇矩陣的任意兩行,交換這兩行(即交換對應(yīng)格子的顏色)
列交換操作:選擇矩陣的任意兩列,交換這兩列(即交換對應(yīng)格子的顏色)
游戲的目標(biāo),即通過若干次操作,使得方陣的主對角線(左上角到右下角的連線)上的格子均為黑色。
對于某些關(guān)卡,小Q百思不得其解,以致他開始懷疑這些關(guān)卡是不是根本就是無解的!于是小Q決定寫一個程序來判斷這些關(guān)卡是否有解。
輸入格式
第一行包含一個整數(shù)T,表示數(shù)據(jù)的組數(shù)。
接下來包含T組數(shù)據(jù),每組數(shù)據(jù)第一行為一個整數(shù)N,表示方陣的大小;接下來N行為一個 $ N× N $的01矩陣(0表示白色,1表示黑色)。
輸出格式
包含T行。對于每一組數(shù)據(jù),如果該關(guān)卡有解,輸出一行Yes;否則輸出一行No。
我們把矩陣轉(zhuǎn)化為二分圖(左側(cè)集合代表各行,右側(cè)集合代表各列,某位置為1則該行和該列之間有邊)。我們想進(jìn)行一系列交換操作,使得X1連上Y1,X2連上Y2,……
大家可以想象,所謂的交換,是不是可以等價(jià)為重命名?我們可以在保持當(dāng)前二分圖結(jié)構(gòu)不變的情況下,把右側(cè)點(diǎn)的編號進(jìn)行改變,這與交換的效果是一樣的。
所以想讓X1、X2...與Y1、Y2...一一對應(yīng),其實(shí)只需要原圖最大匹配數(shù)為4就行了。(這與組合數(shù)學(xué)中相異代表系的概念相合)。代碼如下:
#include <cstdio> #include <cstring> int Map[205][205], p[205], vis[205], N, T; bool match(int i){ for (int j = 1; j <= N; ++j){ if (Map[i][j] && !vis[j]){ vis[j] = 1; if (p[j] == 0 || match(p[j])){ p[j] = i; return true; } } } return false; } int Hungarian(){ int cnt = 0; for (int i = 1; i <= N; ++i){ memset(vis, 0, sizeof(vis)); if (match(i)) cnt++; } return cnt; } int main(){ scanf("%d", &T); while (T--){ scanf("%d", &N); memset(p, 0, sizeof(p)); for (int i = 1; i <= N; ++i) for (int j = 1; j <= N; ++j) scanf("%d", &Map[i][j]); puts(Hungarian() == N ? "Yes" : "No"); } return 0; }
面對OIBH組織的囂張氣焰, 柯南決定深入牛棚, 一探虛實(shí).
他經(jīng)過深思熟慮, 決定從OIBH組織大門進(jìn)入...........
OIBH組織的大門有一個很神奇的鎖.
鎖是由M*N個格子組成, 其中某些格子凸起(灰色的格子). 每一次操作可以把某一行或某一列的格子給按下去.
如果柯南能在組織限定的次數(shù)內(nèi)將所有格子都按下去, 那么他就能夠進(jìn)入總部. 但是OIBH組織不是吃素的, 他們的限定次數(shù)恰是最少次數(shù).
請您幫助柯南計(jì)算出開給定的鎖所需的最少次數(shù).
讀入/Input:
第一行 兩個不超過100的正整數(shù)N, M表示矩陣的長和寬
以下N行 每行M個數(shù) 非0即1 1為凸起方格輸出/Output:
一個整數(shù) 所需最少次數(shù)
如果我們把樣例的矩陣,轉(zhuǎn)化為二分圖的形式,是這樣的:
按下一行或一列,其實(shí)就是刪掉與某個點(diǎn)相連的所有邊。現(xiàn)在要求最少的操作次數(shù),想想看,這不就是求最小點(diǎn)覆蓋數(shù)嗎?所以直接套匈牙利算法即可。代碼略。
描述 Description
給出一張nn(n<=100)的國際象棋棋盤,其中被刪除了一些點(diǎn),問可以使用多少12的多米諾骨牌進(jìn)行掩蓋。
輸入格式 Input Format
第一行為n,m(表示有m個刪除的格子)
第二行到m+1行為x,y,分別表示刪除格子所在的位置
x為第x行
y為第y列
輸出格式 Output Format
一個數(shù),即最大覆蓋格數(shù)
經(jīng)典的多米諾覆蓋問題大家都很熟悉,我們把棋盤染色,每個多米諾骨牌恰好覆蓋一個白格和一個黑格(這里為了美觀染成了其他顏色,下面仍將其稱作黑格)。
我們刪除了一些格子:
現(xiàn)在要求多米諾骨牌最大覆蓋數(shù)。
你可能已經(jīng)看出來了,我們在染色之后,黑格和白格可以構(gòu)成一個二分圖,每個白格都只和黑格相連,每個黑格也只和白格相連。在給所有黑格和白格編號后,我們把每個未刪除的格子都與它上下左右緊鄰的未刪除的格子相連。很顯然,這張二分圖的最大匹配數(shù),就是我們能放下最多的多米諾骨牌數(shù)。注意因?yàn)閿?shù)據(jù)范圍較大,要用鄰接表存圖。
#include <cstdio> #include <cstring> #define MAXN 5500 struct Edges { int to, next; } edges[MAXN * 8]; int Map[105][105], head[MAXN], p[MAXN], vis[MAXN], N, cnt_edge; inline int add(int from, int to) { edges[++cnt_edge].next = head[from]; head[from] = cnt_edge; edges[cnt_edge].to = to; } inline int trans(int i, int j, int n) //把坐標(biāo)轉(zhuǎn)化為編號 { return ((i - 1) * n + j + 1) / 2; } bool match(int i) { for (int e = head[i]; e; e = edges[e].next) { int j = edges[e].to; if (!vis[j]) { vis[j] = true; if (p[j] == 0 || match(p[j])) { p[j] = i; return true; } } } return false; } int Hungarian() { int cnt = 0; for (int i = 1; i <= N; ++i) { memset(vis, 0, sizeof(vis)); if (match(i)) cnt++; } return cnt; } int main() { int n, m, x, y; scanf("%d%d", &n, &m); N = (n * n + 1) / 2; memset(Map, -1, sizeof(Map)); for (int i = 1; i <= n; ++i) for (int j = 1; j <= n; ++j) Map[i][j] = 0; for (int i = 0; i < m; ++i) { scanf("%d%d", &x, &y); Map[x][y] = -1; } for (int i = 1; i <= n; i++) for (int j = i % 2 ? 1 : 2; j <= n; j += 2) if (Map[i][j] == 0) { if (Map[i + 1][j] != -1) add(trans(i, j, n), trans(i + 1, j, n)); if (Map[i][j + 1] != -1) add(trans(i, j, n), trans(i, j + 1, n)); if (Map[i - 1][j] != -1) add(trans(i, j, n), trans(i - 1, j, n)); if (Map[i][j - 1] != -1) add(trans(i, j, n), trans(i, j - 1, n)); } printf("%d\n", Hungarian()); return 0; }
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