二分图最大匹配
为了描述方便将两个集合分成左和右两个部分,所有匹配边都是横跨左右两个集合,可以假想成男女配对。
假设图有 个顶点, 条边。
题目描述
给定一个二分图 ,即分左右两部分,各部分之间的点没有边连接,要求选出一些边,使得这些边没有公共顶点,且边的数量最大。
增广路算法 Augmenting Path Algorithm
因为增广路长度为奇数,路径起始点非左即右,所以我们先考虑从左边的未匹配点找增广路。 注意到因为交错路的关系,增广路上的第奇数条边都是非匹配边,第偶数条边都是匹配边,于是左到右都是非匹配边,右到左都是匹配边。 于是我们给二分图 定向,问题转换成,有向图中从给定起点找一条简单路径走到某个未匹配点,此问题等价给定起始点 能否走到终点 。 那么只要从起始点开始 DFS 遍历直到找到某个未匹配点,。 未找到增广路时,我们拓展的路也称为 交错树。
性质
因为要枚举 个点,总复杂度为 。
实现
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60 | struct augment_path {
vector<vector<int>> g;
vector<int> pa; // 匹配
vector<int> pb;
vector<int> vis; // 访问
int n, m; // 两个点集中的顶点数量
int dfn; // 时间戳记
int res; // 匹配数
augment_path(int _n, int _m) : n(_n), m(_m) {
assert(0 <= n && 0 <= m);
pa = vector<int>(n, -1);
pb = vector<int>(m, -1);
vis = vector<int>(n);
g.resize(n);
res = 0;
dfn = 0;
}
void add(int from, int to) {
assert(0 <= from && from < n && 0 <= to && to < m);
g[from].push_back(to);
}
bool dfs(int v) {
vis[v] = dfn;
for (int u : g[v]) {
if (pb[u] == -1) {
pb[u] = v;
pa[v] = u;
return true;
}
}
for (int u : g[v]) {
if (vis[pb[u]] != dfn && dfs(pb[u])) {
pa[v] = u;
pb[u] = v;
return true;
}
}
return false;
}
int solve() {
while (true) {
dfn++;
int cnt = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
if (pa[i] == -1 && dfs(i)) {
cnt++;
}
}
if (cnt == 0) {
break;
}
res += cnt;
}
return res;
}
};
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转为网络最大流模型
二分图最大匹配可以转换成网络流模型。
将源点连上左边所有点,右边所有点连上汇点,容量皆为 。原来的每条边从左往右连边,容量也皆为 ,最大流即最大匹配。
如果使用 Dinic 算法 求该网络的最大流,可在 求出。
Dinic 算法分成两部分,第一部分用 时间 BFS 建立网络流,第二步是 时间 DFS 进行增广。
但因为容量为 ,所以实际时间复杂度为 。
接下来前 轮,复杂度为 。 轮以后,每条增广路径长度至少 ,而这样的路径不超过 ,所以此时最多只需要跑 轮,整体复杂度为 。
代码可以参考 Dinic 算法 的参考实现,这里不再给出。
补充
二分图最小点覆盖(König 定理)
最小点覆盖:选最少的点,满足每条边至少有一个端点被选。
二分图中,最小点覆盖 最大匹配。
证明
将二分图点集分成左右两个集合,使得所有边的两个端点都不在一个集合。
考虑如下构造:从左侧未匹配的节点出发,按照匈牙利算法中增广路的方式走,即先走一条未匹配边,再走一条匹配边。由于已经求出了最大匹配,所以这样的「增广路」一定以匹配边结束,即增广路是不完整的。在所有经过这样「增广路」的节点上打标记。则最后构造的集合是:所有左侧未打标记的节点和所有右侧打了标记的节点。
首先,这个集合的大小等于最大匹配。左边未打标记的点都一定对应着一个匹配边(否则会以这个点为起点开始标记),右边打了标记的节点一定在一条不完整的增广路上,也会对应一个匹配边。假设存在一条匹配边左侧标记了,右侧没标记,左边的点只能是通过另一条匹配边走过来,此时左边的点有两条匹配边,不符合最大匹配的规定;假设存在一条匹配边左侧没标记,右侧标记了,那就会从右边的点沿着这条匹配边走过来,从而左侧也有标记。因此,每一条匹配的边两侧一定都有标记(在不完整的增广路上)或都没有标记,匹配边的两个节点中必然有一个被选中。
其次,这个集合是一个点覆盖。由于我们的构造方式是:所有左侧未打标记的节点和所有右侧打了标记的节点。假设存在左侧打标记且右侧没打标记的边,对于匹配边,上一段已经说明其不存在,对于非匹配边,右端点一定会由这条非匹配边经过,从而被打上标记。因此,这样的构造能够覆盖所有边。
同时,不存在更小的点覆盖。为了覆盖最大匹配的所有边,至少要有最大匹配边数的点数。
二分图最大独立集
最大独立集:选最多的点,满足两两之间没有边相连。
因为在最小点覆盖中,任意一条边都被至少选了一个顶点,所以对于其点集的补集,任意一条边都被至多选了一个顶点,所以不存在边连接两个点集中的点,且该点集最大。因此二分图中,最大独立集 最小点覆盖。
习题
UOJ #78. 二分图最大匹配
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82 | #include <cassert>
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
struct augment_path {
vector<vector<int>> g;
vector<int> pa; // 匹配
vector<int> pb;
vector<int> vis; // 访问
int n, m; // 顶点和边的数量
int dfn; // 时间戳记
int res; // 匹配数
augment_path(int _n, int _m) : n(_n), m(_m) {
assert(0 <= n && 0 <= m);
pa = vector<int>(n, -1);
pb = vector<int>(m, -1);
vis = vector<int>(n);
g.resize(n);
res = 0;
dfn = 0;
}
void add(int from, int to) {
assert(0 <= from && from < n && 0 <= to && to < m);
g[from].push_back(to);
}
bool dfs(int v) {
vis[v] = dfn;
for (int u : g[v]) {
if (pb[u] == -1) {
pb[u] = v;
pa[v] = u;
return true;
}
}
for (int u : g[v]) {
if (vis[pb[u]] != dfn && dfs(pb[u])) {
pa[v] = u;
pb[u] = v;
return true;
}
}
return false;
}
int solve() {
while (true) {
dfn++;
int cnt = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
if (pa[i] == -1 && dfs(i)) {
cnt++;
}
}
if (cnt == 0) {
break;
}
res += cnt;
}
return res;
}
};
int main() {
int n, m, e;
cin >> n >> m >> e;
augment_path solver(n, m);
int u, v;
for (int i = 0; i < e; i++) {
cin >> u >> v;
u--, v--;
solver.add(u, v);
}
cout << solver.solve() << "\n";
for (int i = 0; i < n; i++) {
cout << solver.pa[i] + 1 << " ";
}
cout << "\n";
}
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P1640 [SCOI2010] 连续攻击游戏
None
Codeforces 1139E - Maximize Mex
None
参考资料
- http://www.matrix67.com/blog/archives/116
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