二分图最大权匹配
二分图的最大权匹配是指二分图中边权和最大的匹配。
Hungarian Algorithm(Kuhn-Munkres Algorithm)¶
匈牙利算法又称为 KM 算法,可以在
考虑到二分图中两个集合中的点并不总是相同,为了能应用 KM 算法解决二分图的最大权匹配,需要先作如下处理:将两个集合中点数比较少的补点,使得两边点数相同,再将不存在的边权重设为
可行顶标
给每个节点
相等子图
在一组可行顶标下原图的生成子图,包含所有点但只包含满足
定理 1 : 对于某组可行顶标,如果其相等子图存在完美匹配,那么,该匹配就是原二分图的最大权完美匹配。
证明 1.
考虑原二分图任意一组完美匹配
任意一组可行顶标的相等子图的完美匹配
即任意一组完美匹配的边权和都不会大于
有了定理 1,我们的目标就是透过不断的调整可行顶标,使得相等子图是完美匹配。
因为两边点数相等,假设点数为
首先初始化一组可行顶标,例如
然后选一个未匹配点,如同最大匹配一样求增广路。找到增广路就增广,否则,会得到一个交错树。
令
在相等子图中:
S-T' S'-T S
假设给
S-T S'-T' S-T' lx + ly S'-T lx + ly
所以这个
当一条新的边
v v S'
这样至多修改
每次修改顶标的时候,交错树中的边不会离开相等子图,那么我们直接维护这棵树。
我们对
所以可以在
交错树新增一个点进入
一开始枚举
参考代码
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struct hungarian { // km
int n;
vector<int> matchx; // 左集合对应的匹配点
vector<int> matchy; // 右集合对应的匹配点
vector<int> pre; // 连接右集合的左点
vector<bool> visx; // 拜访数组 左
vector<bool> visy; // 拜访数组 右
vector<T> lx;
vector<T> ly;
vector<vector<T> > g;
vector<T> slack;
T inf;
T res;
queue<int> q;
int org_n;
int org_m;
hungarian(int _n, int _m) {
org_n = _n;
org_m = _m;
n = max(_n, _m);
inf = numeric_limits<T>::max();
res = 0;
g = vector<vector<T> >(n, vector<T>(n));
matchx = vector<int>(n, -1);
matchy = vector<int>(n, -1);
pre = vector<int>(n);
visx = vector<bool>(n);
visy = vector<bool>(n);
lx = vector<T>(n, -inf);
ly = vector<T>(n);
slack = vector<T>(n);
}
void addEdge(int u, int v, int w) {
g[u][v] = max(w, 0); // 负值还不如不匹配 因此设为0不影响
}
bool check(int v) {
visy[v] = true;
if (matchy[v] != -1) {
q.push(matchy[v]);
visx[matchy[v]] = true; // in S
return false;
}
// 找到新的未匹配点 更新匹配点 pre 数组记录着"非匹配边"上与之相连的点
while (v != -1) {
matchy[v] = pre[v];
swap(v, matchx[pre[v]]);
}
return true;
}
void bfs(int i) {
while (!q.empty()) {
q.pop();
}
q.push(i);
visx[i] = true;
while (true) {
while (!q.empty()) {
int u = q.front();
q.pop();
for (int v = 0; v < n; v++) {
if (!visy[v]) {
T delta = lx[u] + ly[v] - g[u][v];
if (slack[v] >= delta) {
pre[v] = u;
if (delta) {
slack[v] = delta;
} else if (check(v)) { // delta=0 代表有机会加入相等子图 找增广路
// 找到就return 重建交错树
return;
}
}
}
}
}
// 没有增广路 修改顶标
T a = inf;
for (int j = 0; j < n; j++) {
if (!visy[j]) {
a = min(a, slack[j]);
}
}
for (int j = 0; j < n; j++) {
if (visx[j]) { // S
lx[j] -= a;
}
if (visy[j]) { // T
ly[j] += a;
} else { // T'
slack[j] -= a;
}
}
for (int j = 0; j < n; j++) {
if (!visy[j] && slack[j] == 0 && check(j)) {
return;
}
}
}
}
void solve() {
// 初始顶标
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
lx[i] = max(lx[i], g[i][j]);
}
}
for (int i = 0; i < n; i++) {
fill(slack.begin(), slack.end(), inf);
fill(visx.begin(), visx.end(), false);
fill(visy.begin(), visy.end(), false);
bfs(i);
}
// custom
for (int i = 0; i < n; i++) {
if (g[i][matchx[i]] > 0) {
res += g[i][matchx[i]];
} else {
matchx[i] = -1;
}
}
cout << res << "\n";
for (int i = 0; i < org_n; i++) {
cout << matchx[i] + 1 << " ";
}
cout << "\n";
}
};
|
转化为费用流模型¶
在图中新增一个源点和一个汇点。
从源点向二分图的每个左部点连一条流量为
接下来对于二分图中每一条连接左部点
求这个网络的 最大费用最大流 即可得到答案。
习题¶
UOJ #80. 二分图最大权匹配
模板题
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using namespace std;
template <typename T>
struct hungarian { // km
int n;
vector<int> matchx;
vector<int> matchy;
vector<int> pre;
vector<bool> visx;
vector<bool> visy;
vector<T> lx;
vector<T> ly;
vector<vector<T> > g;
vector<T> slack;
T inf;
T res;
queue<int> q;
int org_n;
int org_m;
hungarian(int _n, int _m) {
org_n = _n;
org_m = _m;
n = max(_n, _m);
inf = numeric_limits<T>::max();
res = 0;
g = vector<vector<T> >(n, vector<T>(n));
matchx = vector<int>(n, -1);
matchy = vector<int>(n, -1);
pre = vector<int>(n);
visx = vector<bool>(n);
visy = vector<bool>(n);
lx = vector<T>(n, -inf);
ly = vector<T>(n);
slack = vector<T>(n);
}
void addEdge(int u, int v, int w) {
g[u][v] = max(w, 0); // 负值还不如不匹配 因此设为0不影响
}
bool check(int v) {
visy[v] = true;
if (matchy[v] != -1) {
q.push(matchy[v]);
visx[matchy[v]] = true;
return false;
}
while (v != -1) {
matchy[v] = pre[v];
swap(v, matchx[pre[v]]);
}
return true;
}
void bfs(int i) {
while (!q.empty()) {
q.pop();
}
q.push(i);
visx[i] = true;
while (true) {
while (!q.empty()) {
int u = q.front();
q.pop();
for (int v = 0; v < n; v++) {
if (!visy[v]) {
T delta = lx[u] + ly[v] - g[u][v];
if (slack[v] >= delta) {
pre[v] = u;
if (delta) {
slack[v] = delta;
} else if (check(v)) {
return;
}
}
}
}
}
// 没有增广路 修改顶标
T a = inf;
for (int j = 0; j < n; j++) {
if (!visy[j]) {
a = min(a, slack[j]);
}
}
for (int j = 0; j < n; j++) {
if (visx[j]) { // S
lx[j] -= a;
}
if (visy[j]) { // T
ly[j] += a;
} else { // T'
slack[j] -= a;
}
}
for (int j = 0; j < n; j++) {
if (!visy[j] && slack[j] == 0 && check(j)) {
return;
}
}
}
}
void solve() {
// 初始顶标
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
lx[i] = max(lx[i], g[i][j]);
}
}
for (int i = 0; i < n; i++) {
fill(slack.begin(), slack.end(), inf);
fill(visx.begin(), visx.end(), false);
fill(visy.begin(), visy.end(), false);
bfs(i);
}
// custom
for (int i = 0; i < n; i++) {
if (g[i][matchx[i]] > 0) {
res += g[i][matchx[i]];
} else {
matchx[i] = -1;
}
}
cout << res << "\n";
for (int i = 0; i < org_n; i++) {
cout << matchx[i] + 1 << " ";
}
cout << "\n";
}
};
int main() {
ios::sync_with_stdio(0), cin.tie(0);
int n, m, e;
cin >> n >> m >> e;
hungarian<long long> solver(n, m);
int u, v, w;
for (int i = 0; i < e; i++) {
cin >> u >> v >> w;
u--, v--;
solver.addEdge(u, v, w);
}
solver.solve();
}
|
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