二分图最大权匹配

二分图的最大权匹配是指二分图中边权和最大的匹配。

Hungarian Algorithm(Kuhn-Munkres Algorithm)

匈牙利算法又称为 KM 算法,可以在 O(n^3) 时间内求出二分图的 最大权完美匹配

考虑到二分图中两个集合中的点并不总是相同,为了能应用 KM 算法解决二分图的最大权匹配,需要先作如下处理:将两个集合中点数比较少的补点,使得两边点数相同,再将不存在的边权重设为 0 ,这种情况下,问题就转换成求 最大权完美匹配问题 ,从而能应用 KM 算法求解。

可行顶标

给每个节点 i 分配一个权值 l(i) ,对于所有边 (u,v) 满足 w(u,v) \leq l(u) + l(v)

相等子图

在一组可行顶标下原图的生成子图,包含所有点但只包含满足 w(u,v) = l(u) + l(v) 的边 (u,v)

定理 1 : 对于某组可行顶标,如果其相等子图存在完美匹配,那么,该匹配就是原二分图的最大权完美匹配。

证明 1.

考虑原二分图任意一组完美匹配 M ,其边权和为

val(M) = \sum_{(u,v)\in M} {w(u,v)} \leq \sum_{(u,v)\in M} {l(u) + l(v)} \leq \sum_{i=1}^{n} l(i)

任意一组可行顶标的相等子图的完美匹配 M' 的边权和

val(M') = \sum_{(u,v)\in M} {l(u) + l(v)} = \sum_{i=1}^{n} l(i)

即任意一组完美匹配的边权和都不会大于 val(M') ,那个 M' 就是最大权匹配。

有了定理 1,我们的目标就是透过不断的调整可行顶标,使得相等子图是完美匹配。

因为两边点数相等,假设点数为 n lx(i) 表示左边第 i 个点的顶标, ly(i) 表示右边第 i 个点的顶标, w(u,v) 表示左边第 u 个点和右边第 v 个点之间的权重。

首先初始化一组可行顶标,例如

lx(i) = max { w(i, j) for j = 1 to n}, ly(i) = 0

然后选一个未匹配点,如同最大匹配一样求增广路。找到增广路就增广,否则,会得到一个交错树。

S , T 表示二分图左边右边在交错树中的点, S' , T' 表示不在交错树中的点。

bigraph-weight-match-1

在相等子图中:

  • S-T' 的边不存在,否则交错树会增长。
  • S'-T 一定是非匹配边,否则他就属于 S

假设给 S 中的顶标 -a ,给 T 中的顶标 +a ,可以发现

  • S-T 边依然存在相等子图中。
  • S'-T' 没变化。
  • S-T' lx + ly 有所减少可能加入相等子图。
  • S'-T lx + ly 会增加所以不可能加入相等子图。

所以这个 a 值的选择,显然得是 S-T' 当中最小的边权,

a = min { lx(u) + ly(v) - w(u,v) | u\in{S} , v\in{T'} }。

当一条新的边 (u,v) 加入相等子图后有两种情况

  • v 是未匹配点,则找到增广路
  • v 和 S' 中的点已经匹配

这样至多修改 n 次顶标后,就可以找到增广路。

每次修改顶标的时候,交错树中的边不会离开相等子图,那么我们直接维护这棵树。

我们对 T 中的每个点 v 维护

slack(v) = min { lx(u) + ly(v) - w(u,v) | u\in{S} }。

所以可以在 O(n) 算出顶标修改值 a

a = min { slack(v) | v\in{T'} }

交错树新增一个点进入 S 的时候需要 O(n) 更新 slack(v) 。修改顶标需要 O(n) 给每个 slack(v) 减去 a 。只要交错树找到一个未匹配点,就找到增广路。

一开始枚举 n 个点找增广路,为了找增广路需要延伸 n 次交错树,每次延伸需要 n 次维护,共 O(n^3)

参考代码
template <typename T>
struct hungarian {  // km
  int n;
  vector<int> matchx;  // 左集合对应的匹配点
  vector<int> matchy;  // 右集合对应的匹配点
  vector<int> pre;     // 连接右集合的左点
  vector<bool> visx;   // 拜访数组 左
  vector<bool> visy;   // 拜访数组 右
  vector<T> lx;
  vector<T> ly;
  vector<vector<T> > g;
  vector<T> slack;
  T inf;
  T res;
  queue<int> q;
  int org_n;
  int org_m;

  hungarian(int _n, int _m) {
    org_n = _n;
    org_m = _m;
    n = max(_n, _m);
    inf = numeric_limits<T>::max();
    res = 0;
    g = vector<vector<T> >(n, vector<T>(n));
    matchx = vector<int>(n, -1);
    matchy = vector<int>(n, -1);
    pre = vector<int>(n);
    visx = vector<bool>(n);
    visy = vector<bool>(n);
    lx = vector<T>(n, -inf);
    ly = vector<T>(n);
    slack = vector<T>(n);
  }

  void addEdge(int u, int v, int w) {
    g[u][v] = max(w, 0);  // 负值还不如不匹配 因此设为0不影响
  }

  bool check(int v) {
    visy[v] = true;
    if (matchy[v] != -1) {
      q.push(matchy[v]);
      visx[matchy[v]] = true;  // in S
      return false;
    }
    // 找到新的未匹配点 更新匹配点 pre 数组记录着"非匹配边"上与之相连的点
    while (v != -1) {
      matchy[v] = pre[v];
      swap(v, matchx[pre[v]]);
    }
    return true;
  }

  void bfs(int i) {
    while (!q.empty()) {
      q.pop();
    }
    q.push(i);
    visx[i] = true;
    while (true) {
      while (!q.empty()) {
        int u = q.front();
        q.pop();
        for (int v = 0; v < n; v++) {
          if (!visy[v]) {
            T delta = lx[u] + ly[v] - g[u][v];
            if (slack[v] >= delta) {
              pre[v] = u;
              if (delta) {
                slack[v] = delta;
              } else if (check(v)) {  // delta=0 代表有机会加入相等子图 找增广路
                                      // 找到就return 重建交错树
                return;
              }
            }
          }
        }
      }
      // 没有增广路 修改顶标
      T a = inf;
      for (int j = 0; j < n; j++) {
        if (!visy[j]) {
          a = min(a, slack[j]);
        }
      }
      for (int j = 0; j < n; j++) {
        if (visx[j]) {  // S
          lx[j] -= a;
        }
        if (visy[j]) {  // T
          ly[j] += a;
        } else {  // T'
          slack[j] -= a;
        }
      }
      for (int j = 0; j < n; j++) {
        if (!visy[j] && slack[j] == 0 && check(j)) {
          return;
        }
      }
    }
  }

  void solve() {
    // 初始顶标
    for (int i = 0; i < n; i++) {
      for (int j = 0; j < n; j++) {
        lx[i] = max(lx[i], g[i][j]);
      }
    }

    for (int i = 0; i < n; i++) {
      fill(slack.begin(), slack.end(), inf);
      fill(visx.begin(), visx.end(), false);
      fill(visy.begin(), visy.end(), false);
      bfs(i);
    }

    // custom
    for (int i = 0; i < n; i++) {
      if (g[i][matchx[i]] > 0) {
        res += g[i][matchx[i]];
      } else {
        matchx[i] = -1;
      }
    }
    cout << res << "\n";
    for (int i = 0; i < org_n; i++) {
      cout << matchx[i] + 1 << " ";
    }
    cout << "\n";
  }
};

转化为费用流模型

在图中新增一个源点和一个汇点。

从源点向二分图的每个左部点连一条流量为 1 ,费用为 0 的边,从二分图的每个右部点向汇点连一条流量为 1 ,费用为 0 的边。

接下来对于二分图中每一条连接左部点 u 和右部点 v ,边权为 w 的边,则连一条从 u v ,流量为 1 ,费用为 w 的边。

求这个网络的 最大费用最大流 即可得到答案。

习题

UOJ #78. 二分图最大匹配

模板题

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

template <typename T>
struct hungarian {  // km
  int n;
  vector<int> matchx;
  vector<int> matchy;
  vector<int> pre;
  vector<bool> visx;
  vector<bool> visy;
  vector<T> lx;
  vector<T> ly;
  vector<vector<T> > g;
  vector<T> slack;
  T inf;
  T res;
  queue<int> q;
  int org_n;
  int org_m;

  hungarian(int _n, int _m) {
    org_n = _n;
    org_m = _m;
    n = max(_n, _m);
    inf = numeric_limits<T>::max();
    res = 0;
    g = vector<vector<T> >(n, vector<T>(n));
    matchx = vector<int>(n, -1);
    matchy = vector<int>(n, -1);
    pre = vector<int>(n);
    visx = vector<bool>(n);
    visy = vector<bool>(n);
    lx = vector<T>(n, -inf);
    ly = vector<T>(n);
    slack = vector<T>(n);
  }

  void addEdge(int u, int v, int w) {
    g[u][v] = max(w, 0);  // 负值还不如不匹配 因此设为0不影响
  }

  bool check(int v) {
    visy[v] = true;
    if (matchy[v] != -1) {
      q.push(matchy[v]);
      visx[matchy[v]] = true;
      return false;
    }
    while (v != -1) {
      matchy[v] = pre[v];
      swap(v, matchx[pre[v]]);
    }
    return true;
  }

  void bfs(int i) {
    while (!q.empty()) {
      q.pop();
    }
    q.push(i);
    visx[i] = true;
    while (true) {
      while (!q.empty()) {
        int u = q.front();
        q.pop();
        for (int v = 0; v < n; v++) {
          if (!visy[v]) {
            T delta = lx[u] + ly[v] - g[u][v];
            if (slack[v] >= delta) {
              pre[v] = u;
              if (delta) {
                slack[v] = delta;
              } else if (check(v)) {
                return;
              }
            }
          }
        }
      }
      // 没有增广路 修改顶标
      T a = inf;
      for (int j = 0; j < n; j++) {
        if (!visy[j]) {
          a = min(a, slack[j]);
        }
      }
      for (int j = 0; j < n; j++) {
        if (visx[j]) {  // S
          lx[j] -= a;
        }
        if (visy[j]) {  // T
          ly[j] += a;
        } else {  // T'
          slack[j] -= a;
        }
      }
      for (int j = 0; j < n; j++) {
        if (!visy[j] && slack[j] == 0 && check(j)) {
          return;
        }
      }
    }
  }

  void solve() {
    // 初始顶标
    for (int i = 0; i < n; i++) {
      for (int j = 0; j < n; j++) {
        lx[i] = max(lx[i], g[i][j]);
      }
    }

    for (int i = 0; i < n; i++) {
      fill(slack.begin(), slack.end(), inf);
      fill(visx.begin(), visx.end(), false);
      fill(visy.begin(), visy.end(), false);
      bfs(i);
    }

    // custom
    for (int i = 0; i < n; i++) {
      if (g[i][matchx[i]] > 0) {
        res += g[i][matchx[i]];
      } else {
        matchx[i] = -1;
      }
    }
    cout << res << "\n";
    for (int i = 0; i < org_n; i++) {
      cout << matchx[i] + 1 << " ";
    }
    cout << "\n";
  }
};

int main() {
  ios::sync_with_stdio(0), cin.tie(0);
  int n, m, e;
  cin >> n >> m >> e;

  hungarian<long long> solver(n, m);

  int u, v, w;
  for (int i = 0; i < e; i++) {
    cin >> u >> v >> w;
    u--, v--;
    solver.addEdge(u, v, w);
  }
  solver.solve();
}

评论