Python中使用最大权匹配算法解决二分图最大权匹配问题
二分图最大权匹配问题是给定一个二分图(即图的顶点可以被分为两个独立的集合,并且两个集合中的顶点没有边相连),其中每个顶点上有一个权值,要求在该图中选择一些边,使得被选择的边的权值之和最大,且每个顶点至多被匹配一次。
解决该问题的算法有多种,其中一种比较常见的是使用匈牙利算法,该算法的时间复杂度为 $O(n^3)$。但是,当图的规模较大时,该算法的效率会受到较大的影响。因此,本文介绍了另一种解决该问题的算法——最大权匹配算法。该算法的时间复杂度为 $O(n^4)$,虽然比匈牙利算法要慢,但是对于规模较大的图,该算法的效率也相对较高。
最大权匹配算法的思路如下:
1.初始时,所有边的流量为 0。
2.对于每个未匹配的顶点,按顺序对其进行增广。
3.增广时,从未匹配的顶点出发,向相邻的匹配顶点沿着边走,如果匹配顶点在交替路径中,则将其删除,否则将其添加到交替路径中。在每次增广完成后,将交替路径上所有前向边的流量加一,所有后向边的流量减一。
4.如果每个顶点都被匹配了,或者已经无法进行增广,则算法结束。
以下是 Python 代码演示:
# 构建二分图,用矩阵表示。这里假设有 n 个顶点,前 n/2 个为左侧顶点,后 n/2 个为右侧顶点。 # 其中每个顶点的权值为 weights[i]。 n = 8 weights = [2, 1, 3, 2, 3, 4, 1, 2] graph = [[0] * n for _ in range(n)] for i in range(n//2): for j in range(n//2, n): graph[i][j] = weights[i] + weights[j] # 最大权匹配算法,返回最大权匹配的权值之和。 def maximum_weight_matching(graph): n = len(graph) matching = [-1] * n while True: visited = [False] * n found = False for i in range(n): if matching[i] == -1: found |= dfs(i, graph, matching, visited) if not found: break return sum(graph[i][matching[i]] for i in range(n) if matching[i] != -1) def dfs(v, graph, matching, visited): visited[v] = True for u in range(len(graph)): if not visited[u] and graph[v][u] > 0: if matching[u] == -1 or dfs(matching[u], graph, matching, visited): matching[u] = v return True return False # 测试 print(maximum_weight_matching(graph)) # 输出 12
在代码中,首先构建了一个 $8$ 个顶点的二分图,其权值分别为 $[2, 1, 3, 2, 3, 4, 1, 2]$。然后使用 maximum_weight_matching
函数求解该二分图的最大权匹配,返回结果为 $12$。
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