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20.匈牙利算法

作者: 作者的头像   huolong , 时间:2024-08-25 06:19:04 , 所有人可见, 阅读  7

int n1, n2;     // n1表示第一个集合中的点数,n2表示第二个集合中的点数
int h[N], e[M], ne[M], idx;     // 邻接表存储所有边,匈牙利算法中只会用到从第一个集合指向第二个集合的边,所以这里只用存一个方向的边
int match[N];       // 存储第二个集合中的每个点当前匹配的第一个集合中的点是哪个
bool st[N];     // 表示第二个集合中的每个点是否已经被遍历过
bool find(int x){
    for (int i = h[x]; i != -1; i = ne[i]){
        int j = e[i];
        if (!st[j]){
            st[j] = true;
            if (                   ){
                match[j] = x;
                return true;
            }
        }
    }
    return false;
}
// 求最大匹配数,依次枚举第一个集合中的每个点能否匹配第二个集合中的点
int res = 0;
for (int i = 1; i <= n1; i ++ ){
    memset(st, false, sizeof st);
    if (find(i)) res ++ ;
}

给定一个二分图,其中左半部包含 n1 个点(编号 1∼n1),右半部包含 n2 个点(编号 1∼n2),二分图共包含 m 条边。 数据保证任意一条边的两个端点都不可能在同一部分中。 请你求出二分图的最大匹配数。

二分图的匹配:给定一个二分图 G,在 G 的一个子图 M 中,M 的边集 {E} 中的任意两条边都不依附于同一个顶点,则称 M 是一个匹配。

二分图的最大匹配:所有匹配中包含边数最多的一组匹配被称为二分图的最大匹配,其边数即为最大匹配数。

输入格式 第一行包含三个整数 n1、 n2 和 m。 接下来 m 行,每行包含两个整数 u 和 v,表示左半部点集中的点 u 和右半部点集中的点 v 之间存在一条边。

输出格式 输出一个整数,表示二分图的最大匹配数。

数据范围 $1≤n1,n2≤500,1≤u≤n1,1≤v≤n2,1≤m≤10^5$ 输入样例:

2 2 4
1 1
1 2
2 1
2 2

输出样例:

2

—— 本文来自火龙信奥(义乌睿码科技):义乌青少年信息学奥赛与编程教育平台,专注 CSP-J/S、NOIP、GESP 竞赛培训,线上线下融合教学,助力编程升学。网址:hlcoding.com

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