🚀【匈牙利算法】深入解析与实现🚀
匈牙利算法是一种用于解决二分图最大匹配问题的经典算法,它巧妙地运用了增广路径的概念。🔍
🌈首先,让我们来了解一下匈牙利算法的基本原理:
- 匈牙利算法的核心思想是通过寻找增广路径来增加匹配边的数量。
- 增广路径是指从一个未匹配点出发,经过交替的已匹配边和未匹配边,最终到达另一个未匹配点的路径。
💡接下来,我们来证明匈牙利算法的有效性:
- 通过每次找到增广路径并进行修改,我们可以逐步增加匹配边的数量,直到无法再找到新的增广路径为止。
- 这时,匹配边的数量达到最大值,即为最大匹配。
💻最后,我们来看一下匈牙利算法的C++实现:
```cpp
// C++代码示例
include
include
using namespace std;
bool dfs(vector
for (int v : graph[u]) {
if (!visited[v]) {
visited[v] = true;
if (match[v] == -1 || dfs(graph, visited, match[v], match)) {
match[v] = u;
return true;
}
}
}
return false;
}
int maxMatching(vector
int n = graph.size();
vector
int count = 0;
for (int i = 0; i < n; ++i) {
vector
if (dfs(graph, visited, i, match)) {
++count;
}
}
return count;
}
```
🌟以上就是关于匈牙利算法的详细介绍,希望对你有所帮助!✨