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二分图中的最大匹配

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发表于 2023-12-18 19:45 |只看该作者 |倒序浏览
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这段 MATLAB 代码实现了匈牙利算法(Hungarian algorithm)来解决二分图最大匹配问题。以下是对代码的主要步骤和解释:1 e9 v/ h! T# u& j1 X! z
* t# \* e- Z, p& W! D- w5 j$ ^
1.初始化参数和邻接矩阵 A:
1 o4 G/ U, e2 C" H- |+ p& k2.m 表示 X 中的元素数量,n 表示 Y 中的元素数量。' g$ c' `  z' T% o  ]
3.A 是一个邻接矩阵,其中 A(i, j) 为 1 表示 X 中的第 i 个元素与 Y 中的第 j 个元素相邻,为 0 表示不相邻。
) i0 z+ w9 D2 x: P. P, F5 x4.初始化匹配矩阵 M:
5 Q8 g$ ?- A) k2 i5 t& c& h5.M 是一个大小为 (m, n) 的矩阵,表示匹配关系。M(i, j) = 1 表示 X 中的第 i 个元素与 Y 中的第 j 个元素匹配。1 }) l0 W  [0 A4 h* {% |
6.求初始匹配 M:; `' V# V5 t+ G7 E; I
7.遍历 X 中的每个元素,找到与之相邻的第一个 Y 中的元素,建立初始匹配。
1 d' l* [: T- A1 h5 N. w8.匈牙利算法主循环:
7 C5 E, Q" j+ i9 o0 |, G9.在主循环中,通过标号法和增广路径的方法不断优化匹配矩阵 M,直到无法找到增广路径为止。4 r% {' G0 D/ n' u. o& P/ D/ _5 {$ `
10.标号法:$ C: p4 J' r& Z6 }6 @
11.在标号法中,通过对 X 和 Y 中的点进行标号,将非饱和点标记为负数,标号为 n+1 表示 0 标号。+ k  L9 J+ @$ B8 F* |/ T
12.增广路径的查找:
; U  C% r; u+ u* w' z13.利用标号法,找到非饱和点,并在 X 和 Y 之间寻找增广路径 P。增广路径是一个从非饱和点开始,通过匹配矩阵 M 中已有的匹配边,直到找到 X 中标号为 0 的点为止的路径。+ C9 o& }" Q5 @' K" x7 R3 O
14.匹配矩阵的更新:2 o1 B( ]9 e( T$ x2 w9 ^
15.根据找到的增广路径 P,更新匹配矩阵 M。对于 P 中在匹配中的边,从匹配中删除;对于 P 中不在匹配中的边,加入匹配。
7 U; A  N/ m9 i0 I4 R% g16.主循环终止条件:
; o# r, b- o7 `) D4 P% D6 b% e17.当无法找到增广路径时,终止主循环,输出最大匹配矩阵 M。
& @0 A4 ~7 P* g6 c7 s6 Y: b: W. H" c6 e& o
最后,通过显示最大匹配矩阵 M,可以查看算法的最终结果。请注意,这段代码是匈牙利算法的一种实现,用于解决二分图最大匹配问题。
# H/ [. ]! Q+ ?, Q& L) `. o2 e$ a1 _8 }1 `( l7 p7 f( l6 ]

' x3 \5 Z. \# k, u5 U4 G6 O5 {" b9 `4 x
. k, g5 ~- h) t# J: Q, N

Hungarian.m

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