今天总结一下二部图，那么首先谈一下二部图的用处，首先谈一下二部图的最大匹配一下是代码模型 #include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <string.h>#define Max 100bool match[Max][Max];int pre[Max];bool vi[Max];int find(int x);int n,m,k;

这道题可以这样转化，将每个顶点看成是一条边，每条边的起点为行，终点为列，而这题就是求覆盖所有顶点的行数和列数的和的最小值，也就是说这题可以转化为连接所有边的顶点的最小数---也即二部图的最小顶点覆盖。下面是代码： #include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <string.h>#define Max 501int pre[Max];boo

我们都知道有最大匹配，但如果说要加上费用，也就是已知每两个匹配的价值，要求出最大价值的匹配。 这个可以用费用流，但KM算法的效率要远远比费用流好。 KM算法有点贪心的思想，是通过不断的放宽费用的流量来实现的，当发现找不到匹配时，就一点点地放宽。 至于最小权，我没有找到代码。但其实可以把权值取相反数，再求最大权也是一样的。 摘自 百度百科： KM算法求的是完备匹配下的最大权匹配： 在

什么是二部图 二部图的判定 例子1  任选一个节点染成红色 红色的邻居染成蓝色 蓝色邻居染成红色 例子2 这个不是二部图 无权二部图的最大匹配

题意： 一个矩阵，元素除了1就是0，问将所有的在同行或者同列的1连接起来，最少需要多少条线。 输入： 2 4 4 0010 0101 0010 0000 5 4 1001 0010 1100 1110 0101 输出： Case #1: 2 Case #2: 4 分析： 看到题目的第一眼以为是将统计每一行每一列中1的个数，之后从中依次去掉1个数最多的行，统计去几

二分图的最大匹配、完美匹配和匈牙利算法 这篇文章讲无权二分图（unweighted bipartite graph）的最大匹配（maximum matching）和完美匹配（perfect matching），以及用于求解匹配的匈牙利算法（Hungarian Algorithm）；不讲带权二分图的最佳匹配。 二分图：简单来说，如果图中点可以被分为两组，并且使得所有边都跨越组的边界，则这就是一