定义 . [4 q0 M/ G3 ~& O A若 M ⊂ E(G) ,∀ ∈ M , 与 无公共端点(i ≠ j ),则称 M 为图 G 中的一个对集;M 中的一条边的两个端点叫做在对集 M 中相配;M 中的端点称为 被 M 许配;G 中每个顶点皆被 M 许配时,M 称为完美对集;G 中已无使| M '|>| M | 的对集 M ' ,则 M 称为最大对集;若G 中有一轨,其边交替地在对集 M 内外出现,则 称此轨为 M 的交错轨,交错轨的起止顶点都未被许配时,此交错轨称为可增广轨。 ; F$ v0 v. l* F1 _9 B * h) b$ {) _ \若把可增广轨上在 M 外的边纳入对集,把 M 内的边从对集中删除,则被许配的 顶点数增加 2,对集中的“对儿”增加一个。 1957 年,贝尔热(Berge)得到最大对集的充要条件:& |; I9 Q3 K. @& B7 W
( X3 p6 S- Z; p8 J ]6 X+ A3 b【定理 2 】M 是图G 中的最大对集当且仅当G 中无 M 可增广轨。 : c" y* Y t! K( W + b3 Y) R. a# L( P6 F4 O1935 年,霍尔(Hall)得到下面的许配定理:7 w- Z. G1 T; I; g/ i' o1 c
: b% n m- a' k1 C) Z
【定理 3】 G 为二分图, X 与Y 是顶点集的划分,G 中存在把 X 中顶点皆许配的对集的充要条件是:4 J7 c6 b- H" ^2 x6 E, q; n
9 q5 Q/ U i5 H, s+ n( f
∀S ⊂ X ,则| N(S) | ≥| S |,其中 N(S) 是 S 中顶点的邻集。 6 S8 `- t# P/ `8 ^. ~% @; q% j) d, V3 W: J2 t5 {
由上述定理可以得出: 5 x O. o& y+ k' Y/ S4 H, S ! J/ X, S2 K1 J* E% t, W$ b# I【推论 1】若G 是k 次(k > 0) 正则 2 分图,则G 有完美对集。 所谓k 次正则图,即每顶点皆k 度的图。2 @4 o/ C1 M6 n& W4 Y
8 U# U# u) P. @3 a D( z由此推论得出下面的婚配定理:0 p0 ^' E7 o/ I: a
/ L* Q3 ^4 U8 K【定理 4 】每个姑娘都结识k (k ≥ 1) 位小伙子,每个小伙子都结识k 位姑娘,则每位 姑娘都能和她认识的一个小伙子结婚,并且每位小伙子也能和他认识的一个姑娘结婚。 " W' Y% S( l9 Z6 c 8 R* ^2 U a% ]' t+ c: G7 \; f人员分派问题等实际问题可以化成对集来解决。1 B; n6 Z: x6 r [1 G1 ?( r& B
5 a- e: Y7 q, p$ }4 k : U8 I# y$ H9 K* n
3 k) D2 p7 r6 D# Z1 b% r% Y解决这个问题可以利用 1965 年埃德门兹(Edmonds)提出的匈牙利算法。 2 Z/ a( T; ^8 c/ Q9 m" P 5 n9 G* w% y6 `7 e! X, P. O+ l匈牙利算法 # F) w9 l3 D* ]0 _. p: m* r0 V5 ]% \0 u3 u
" ] z" x9 e* o8 y3 ?
把以上算法稍加修改就能够用来求二分图的最大完美对集。 : _: _: P9 `- R7 d2 C 4 |+ C% i# n( t7 z最优分派问题) ~9 Y6 {6 N& ]% x8 w8 B5 ?- [- B
在人员分派问题中,工作人员适合做的各项工作当中,效益未必一 致,我们需要制定一个分派方案,使公司总效益最大。 这个问题的数学模型是:在人员分派问题的模型中,图 G 的每边加了权 ≥ 0 ,表示 做 工作的效益,求加权图G 上的权最大的完美对集。 解决这个问题可以用库恩—曼克莱斯(Kuhn-Munkres)算法。为此,我们要引入 可行顶点标号与相等子图的概念。4 d7 _+ A6 W+ K/ D4 e
1 E, i0 z9 U8 a7 A V: b5 Y
可行顶点标号、相等子图 ?) } h, u6 o. P1 q! K' q* y - Q: W2 {. m; J9 L" j' o1 P3 w! g' F g1 j D- }& h
【定理 5】 的完美对集即为G 的权最大的完美对集。# E+ W# g: @; a/ _
3 C, u7 d, u+ x" Z# c# B库恩—曼克莱斯 (Kuhn-Munkres) 算法 ! }7 {- y! T+ ]9 E8 B ! P$ k; Y. _0 n) g# N7 s' b1 @7 P4 ]( p. m" x( M
————————————————3 k+ \& X U) r4 J& ?. m( y6 c
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