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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:! M- h X, @* h. U; @* p
3 J+ G3 k7 N: `& x
1.初始化参数和邻接矩阵 A:7 N! h" @8 s; h' E) | h" h9 _, u
2.m 表示 X 中的元素数量,n 表示 Y 中的元素数量。7 t) Q( |7 F3 z' Y- Y U2 ~
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。
: n# R S* T1 z4.初始化匹配矩阵 M:
. f1 b" m* @* N" H# I; _5.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。
- [( M9 H! X# K6.求初始匹配 M:
) H, O& d0 k# Y7.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。
9 O0 s( T3 B" {/ ]8.匈牙利算法主循环:
* F5 r5 d) c- j& d( M9.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。
2 l8 m8 ?+ t9 Q; j0 A- Y2 Z7 b10.标号法:" |0 D% T7 }$ a6 S
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。
) o( X+ C3 w' `7 W: m. d12.增广路径的查找:, P7 M9 p( O# `
13.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。
+ c: c# m* ~" T( A14.匹配矩阵的更新:: |- e1 e0 B1 g3 r
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。
9 g8 f- h/ e2 P8 B5 B1 K16.主循环终止条件:! R C! v) {! p9 M
17.当无法找到增广路径时,终止主循环,输出最大匹配矩阵 M。) z! S# q# p4 B. |* @5 p
* z3 P9 U( f9 Z& Q7 G: g
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。; w( u, C% f, `5 E) `; j4 U% {
7 A& L" Z- s% J& S* }* {! G$ C# X" ?3 A o- x
0 N2 V [$ _; U2 e" F) F
# b1 [" n& R; i2 D. q
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