图匹配

匹配或是 独立边集 是一张图中不具有公共端点的边的集合。在二分图中求匹配等价于网路流问题。

图匹配算法是信息学竞赛中常用的算法，总体分为最大匹配以及最大权匹配，先从二分图开始介绍，再进一步提出一般图的作法。

图的匹配

在图论中，假设图，其中是点集，是边集。

一组两两没有公共点的边集 $M(M\in E)$ 称为这张图的匹配。

定义匹配的大小为其中边的数量，其中边数最大的为 最大匹配。

当图中的边带权的时候，边权和最大的为 最大权匹配。

匹配中的边称为 匹配边，反之称为 未匹配边。

一个点如果属于且为至多一条边的端点，称为 匹配点，反之称为 未匹配点。

极大匹配（maximal matching）：无法再增加匹配边的匹配。不一定是最大匹配。
最大匹配（maximum matching or maximum cardinality matching）：匹配边数量最多的匹配。最大匹配可能有不止一个，但最大匹配的边数是确定的，而且不可能超过图中定点数的一半。
最大权匹配（maximum weight matching）：加权图中，权值和最大的匹配。
最大权最大匹配（maximum weight maximum cardinality matching）：匹配数最多的前提下，边权和最大的匹配。即所有最大匹配中，边权和最大的匹配。
完美匹配（perfect matching）：所有点都属于匹配，同时也符合最大匹配。若图 G 为完全图且顶点数为偶数时，必然存在完美匹配。
近完美匹配（near-perfect matching）：发生在图的点数为奇数，刚好只有一个点不在匹配中，扣掉此点以后的图称为 factor-critical graph。

极大匹配

最大匹配

最大权匹配

最大权最大匹配

二分图匹配

bi-graph

一张二分图上的匹配称作二分匹配

设为二分图，若在的子图中，任意两条边都没有公共节点，那么称为二分图的一个匹配，且的边数为匹配数。

完美匹配

设 $G=\langle V_1, V_2, E \rangle$ 为二分图， $|V_1| \leq |V_2|$ ，为中一个最大匹配，且，则称为到的完美匹配。

霍尔定理

设二分图 $G=\langle V_1, V_2, E \rangle, |V_1| \leq |V_2|$ ，则中存在到的完美匹配当且仅当对于任意的 $S \subset V_1$ ，均有 $|S|\leq|N(S)|$ ，其中 $N(S)=\Cup_{v_i \in S}{N(V_i)}$ ，是的邻域。

最大匹配

寻找二分图边数最大的匹配称为最大匹配问题。

算法

组合优化中的一个基本问题是求 最大匹配（maximum matching）。

二分图最大匹配

详见二分图最大匹配页面。

在无权二分图中，Hopcroft–Karp 算法可在 $O(\sqrt{V}E)$ 解决。

二分图最大权匹配

详见二分图最大权匹配页面。

在带权二分图中，可用 Hungarian 算法解决。如果在最短路搜寻中用 Bellman–Ford 算法，时间复杂度为，如果用 Dijkstra 算法或 Fibonacci heap，可用 $O(V^{2}\log {V}+VE)$ 解决。

一般图最大匹配

详见一般图最大匹配页面。

无权一般图中，Edmonds' blossom 算法可在解决。

一般图最大权匹配

详见一般图最大权匹配页面。

带权一般图中，Edmonds' blossom 算法可在解决。

匹配算法的转换

用最大权最大匹配求最大权匹配

最大权最大匹配 允许负边权，但是 最大权匹配 不会有负边权。

若一张图其所有的边皆为负权，则其 最大权匹配 $M=\varnothing$ 。

调整边的权重

先将图的所有负权边其权重设为，再进行接下来的步骤。

完全图性质

当图为完全图且没有负边权时，最大权最大匹配=最大权匹配。

所以把图铺成完全图，铺上的边其权重为，计算 最大权最大匹配 后再把权重为 0 的边去除即可。如下图所示。

graph-match

用最大权匹配求最大权最大匹配

最大权匹配 不会有负边权，且零边可选可不选，但是 最大权最大匹配 允许负边权和零边。

调整边的权重

令 $K=\max\{|w(e)|:e\in E, w(e)\leq0\}+1$ ，若没有负边权和零边则。把图 G 中所有的边其权重加上产生一张新图 $G^{\prime}=(V,E^{\prime})$ 。得到的新图不存在负边权和零边。

最大权最大匹配 不一定等于 最大权匹配，但如果把所有边的边权加上一个足够大的数，最大权匹配 的结果就是 最大权最大匹配。这样的应该取多大？令 $P=\sum w(e):e\in E^{\prime}$ ，把图 G 中所有的边其权重加上，产生一张新图 $G^{\prime\prime}=(V,E^{\prime\prime})$ 。

此时对图 G 进行 最大权匹配，其结果可以对应原图的 最大权最大匹配。如下图所示。

graph-match

参考资料

本页面最近更新：2024/9/3 15:49:36，更新历史
发现错误？想一起完善？在 GitHub 上编辑此页！
本页面贡献者：StudyingFather, t4rf9, wlbksy, yuhuoji, 310552025atNYCU, accelsao, Enter-tainer, mcendu, Shen-Linwood, Tiphereth-A, TrickEye, Xeonacid
本页面的全部内容在 CC BY-SA 4.0 和 SATA 协议之条款下提供，附加条款亦可能应用