二分图

引入

二分图，又称二部图，是一类结构特殊的图。它的顶点集可以划分为两个互不相交的子集，使得图中的每条边都连接这两个集合之间的一对点，而不会连接同一集合内部的点。

得益于这种简单的结构，二分图不仅展现出许多优雅的性质，也广泛应用于现实生活中的建模场景，例如任务分配、推荐系统、匹配市场等。许多在一般图上困难的优化问题，在二分图上都可以高效、准确地求解。

定义

如果图的顶点集可以分为两个互不相交的子集和，使得每条边 $e\in E$ 的两个端点都分别属于和，就称图是一个 二分图（bipartite graph）。集合和常称作它的两个部分（part），或者分别称为二分图的左部和右部。当二分图的两个部分和已知时，也可以用三元组来表示二分图。

一个典型的二分图如下图所示。

树、偶环、网格图等都是常见的二分图的例子。

刻画

二分图也可以由下列性质等价地定义：

图是可 2‑着色的。也就是说，可以用至多两种颜色给图的所有顶点染色，并且保证相邻顶点颜色不同。
图中不存在奇数长度的环。

很显然，第一条性质与二分图的定义等价：只需要将二分图的两个部分各染一种颜色就好了。

第二条性质稍微复杂一些。可以考虑用两种颜色尝试给图染色。因为不同连通分量之间染色互不干扰，只需要逐个考虑连通分量就好了。任选连通分量中的一个顶点，进行 DFS，并记录连通分量中每个顶点与的距离。从开始，在 DFS 生成树上进行归纳可知，如果存在一种可行的染色方法，一定是根据每个顶点到起点的距离的奇偶性分别染成两种颜色。

继而考虑那些不在生成树中的边。如果这些非树边的两个端点的颜色都不一样，就说明当前的染色方案可行；否则，就不存在可行的方案。进一步地，两个顶点颜色不同，当且仅当它们到树根的距离一奇一偶，这又等价于加入该非树边形成的是一个偶环而非奇环。因此，只要没有奇环，这些非树边必然连接颜色不同的点，进而整张图都可以用两种颜色染色，图就一定是二分图。

判定

要判定一个图是不是二分图，只需要利用上述等价刻画，尝试给二分图染色即可。为此，可以使用 DFS 或者 BFS 来遍历这张图。如果发现了奇环，也就是出现无法染色的情况，那么就不是二分图；否则，就是二分图。

具体流程如下：

遍历顶点，如果发现还没有染色的顶点，说明发现新的连通分量。
任选一种颜色给该顶点染色，并以它为起点做 DFS 或者 BFS，尝试给该连通分量染色。
遍历相邻的顶点时，如果发现已经染色的顶点，检查颜色是否与当前顶点相同。相同，则不是二分图，直接返回；否则，继续遍历。
如果发现尚未染色的顶点，将尚未染色的顶点染上与当前顶点相反的颜色。

参考代码如下：

参考代码

int n;
std::vector<std::vector<int>> gr;
std::vector<int> colors, vis;

// Depth-first search to color vertices.
bool dfs(int cr) {
  vis[cr] = true;
  for (int nt : gr[cr]) {
    if (vis[nt]) {
      if (colors[cr] == colors[nt]) return false;
    } else {
      colors[nt] = colors[cr] ^ 1;
      if (!dfs(nt)) return false;
    }
  }
  return true;
}

// Check whether the graph GR is bipartite.
// If so, the vector COLORS will store a feasible coloring.
bool check_bipartite() {
  for (int i = 1; i <= n; ++i) {
    // Check connected components one by one.
    if (!vis[i]) {
      colors[i] = 0;
      if (!dfs(i)) return false;
    }
  }
  return true;
}

时间复杂度为。

应用

由于结构简单，很多图论优化问题都可以在二分图上高效解决。详情参考相关主条目。

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