二分图模型即状态整理

news2024/10/5 19:13:05

二分图首先是个无向图。

主要有以下几类问题:

1.二分图,不存在奇数环,染色法不存在矛盾

2.匈牙利算法,匹配,最大匹配,匹配点,增广路径

3.最小点覆盖,最大独立集,最小路径点覆盖,最小路径重复点覆盖

        最大匹配数=最小点覆盖=总点数-最大独立集=总点数-最小路径覆盖

(以下两种一般不用二分图来写)

4.最优匹配(达到最大匹配的情况下,边权和的最大值),KM算法(最小费用流)

5.多重匹配(每个点可以匹配多个点)(最大流)

1.二分图 = 不存在奇数环 = 染色法不存在矛盾

证明比较简单,可以自行搜索。

染色法模板:


bool dfs(int u, int c)
{
    color[u] = c;
    for (int i = h[u]; ~i; i = ne[i])
    {
        int j = e[i];
        if (color[j])//如果j已经染色,判断是否有矛盾
        {
            if (color[j] == c) return false;//如果有矛盾那么判否
        }
        else //如果没有染色,那么对j染色,判断往下染的时候是否会出现矛盾
        {
            if (dfs(j, 3 - c)) return false;
        }
    }
    return true;
}

257. 关押罪犯(257. 关押罪犯 - AcWing题库)

思路:首先我们注意到,需要将所有罪犯分到两个监狱中去,那么联想到二分图,二分图的要求就是边全部在两个集合之间,集合内部没有边,但是这里显然不能保证图是符合要求的,但是我们要求的是最大值最小,所以考虑二分,对于一个二分值,如果小于等于这个二分值的可以分进一个监狱,否则就必须分进两个监狱,那么从二分图的角度来看,相当于只保留了大于二分值的边。那么我们只需要判断这些被保留的边是否可以构成一个二分图,就可以判断当前的二分值是否有效了。如果可以构成二分图,显然这么分是可以的,如果不能构成二分图,那么就需要将二分值往上调一调,因为这样的话留下的边就更少了,产生矛盾的概率也更小了。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N=20010,M=200010;
int h[N],e[M],ne[M],w[M],idx;
int n,m;
int color[N];
void add(int a,int b,int c)
{
    w[idx]=c,e[idx]=b,ne[idx]=h[a],h[a]=idx++;
}
bool dfs(int u,int c,int mid)
{
    color[u]=c;
    for(int i=h[u];~i;i=ne[i])
    {
        int j=e[i];
        if(w[i]<=mid) continue;
        if(color[j])
        {
            if(color[j]==c) return 0;
        }
        else 
        {
            if(!dfs(j,3-c,mid)) return 0;
        }
    }
    return 1;
}
bool check(int mid)
{
    memset(color,0,sizeof color);
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        if(!color[i])
        {
            if(!dfs(i,1,mid)) return 0;
        }
    }
    return 1;
}
int main()
{
    scanf("%d%d",&n,&m);
    memset(h,-1,sizeof h);
    for(int i=1;i<=m;i++)
    {
        int a,b,c;
        scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);
        add(a,b,c),add(b,a,c);
    }
    int l=0,r=1e9;
    while(l<r)
    {
        int mid=(l+r)/2;
        if(check(mid)) r=mid;
        else l=mid+1;
    }
    cout<<l;
}

2.匈牙利算法,匹配,最大匹配,匹配点,增广路径

匈牙利算法就是从二分图中查找最大匹配的算法。

匹配指二分图中一组没有公共点的边;

最大匹配是指边的数量最多的一组匹配

匹配点指的是在匹配中的点

增广路径:从一个非匹配点沿着非匹配边、匹配边、非匹配边、匹配边、...,最后走到另一个集合中的一个非匹配点。得到的路径是一个增广路径。增广路径是可以取代当前的匹配。

最大匹配等价于不存在增广路径

 找最大匹配用的是匈牙利算法,时间复杂度最坏O(nm),但一般不会到这个值。

匈牙利算法的实现思路是:遍历一个点集中的每个点,为每个点找一个匹配,如果找到的点还没有被匹配过,那么就将找到的点的匹配记为当前点,否则就去看能否为这个点的匹配点找一个新的匹配,注意新的匹配不能是这个点,所以在搜到这个点的时候需要标记以下。每一次开始查找的时候所有点都是没有标记的,标记只是在这一轮查找中这个点不能用,但是下一轮就可以用了。因为从一个点集找,所以我们建单向边即可。

861. 二分图的最大匹配(活动 - AcWing)

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N=1010,M=100010;
int n1,n2,m;
int h[N],e[M],ne[M],idx;
int st[M],match[M];
void add(int a,int b)
{
    e[idx]=b,ne[idx]=h[a],h[a]=idx++;
}
bool find(int u)
{
    for(int i=h[u];~i;i=ne[i])
    {
        int j=e[i];
        if(st[j]) continue;
        st[j]=1;
        if(!match[j]||find(match[j])) 
        {
            match[j]=u;//这里要记得分配
            return 1;
        }
    }
    return 0;
}
int main()
{
    scanf("%d%d%d",&n1,&n2,&m);
    memset(h,-1,sizeof h);
    while(m--)
    {
        int a,b;
        scanf("%d%d",&a,&b);
        add(a,b);
    }
    int c=0;
    for(int i=1;i<=n1;i++)
    {
        memset(st,0,sizeof st);
        if(find(i)) c++;
    }
    cout<<c;
}

372. 棋盘覆盖(活动 - AcWing) 

思路:这里可能会想到用状态压缩来做,但是N太大了,2^100,一定会超时。所以我们需要换个思路。

这题其实有个特别巧妙地地方,我们将横纵坐标之和为奇数地称为奇点,为偶数的称为偶点,仔细观察可以放的位置,占据的都是连续的两个点,或横或竖,也就是一个奇点一个偶点,再加上不能重复,那么不就是在奇点和偶点两个集合之间找最大匹配嘛,分析到这里就很简单了,我们从奇点集去找偶点集的匹配即可。

#include<bits/stdc++.h>
#define x first
#define y second
using namespace std;
typedef pair<int,int> pii;
const int N=120;
int n,m;
pii match[N][N];
int g[N][N],st[N][N];
int dx[]={0,0,-1,1};
int dy[]={1,-1,0,0};
bool find(int x,int y)
{
    for(int u=0;u<4;u++)
    {
        int a=x+dx[u],b=y+dy[u];
        if(a<=0||a>n||b<=0||b>n) continue;
        if(g[a][b]||st[a][b]) continue;
        st[a][b]=1;
        pii t=match[a][b];
        if(t.x==-1||find(t.x,t.y)) 
        {
            match[a][b]={x,y};
            return 1;
        }
    }
    return 0;
}
int main()
{
    scanf("%d%d",&n,&m);
    while(m--)
    {
        int a,b;
        scanf("%d%d",&a,&b);
        g[a][b]=1;
    }
    memset(match,-1,sizeof match);
    int c=0;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        for(int j=1;j<=n;j++)
        {
            if((i+j)%2==0 || g[i][j]) continue; 
            memset(st,0,sizeof st);
            if(find(i,j)) c++;
        }
    }
    cout<<c;
}

 3.最小点覆盖,最大独立集,最小路径点覆盖,最小路径重复点覆盖

结论:最大匹配数=最小点覆盖=总点数-最大独立集=总点数-最小路径覆盖

最小点覆盖:选出最少的点,使得每条边的两个端点中至少有一个点被选出来了。

376. 机器任务(376. 机器任务 - AcWing题库)

思路:每个任务有两种完成的方式,那么如果在两种方式之间连一条边,那么就会得到一个二分图,相当于要求这个二分图的最小点覆盖。因为任意一条边至少有一个端点要被选。

对了要注意一下,初始为0,所以如果a或者b为0的话,可以直接执行,不用算到后面重启中去。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N=120,M=1010;
int n,m,k;
int h[N],e[M],ne[M],idx;
int st[N],match[N];
void add(int a,int b)
{
    e[idx]=b,ne[idx]=h[a],h[a]=idx++;
}
bool find(int u)
{
    for(int i=h[u];~i;i=ne[i])
    {
        int j=e[i];
        if(st[j]) continue;
        st[j]=1;
        if(match[j]==-1||find(match[j]))
        {
            match[j]=u;
            return 1;
        }
    }
    return 0;
}
int main()
{
    while(~scanf("%d",&n))
    {
        if(!n) break;
        
        scanf("%d%d",&m,&k);
        memset(h,-1,sizeof h);
        memset(match,-1,sizeof match);
        while(k--)
        {
            int c,a,b;
            scanf("%d%d%d",&c,&a,&b);
            if(!a||!b) continue;//最初为0
            add(a,b);
        }
        int c=0;
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            memset(st,0,sizeof st);
            if(find(i))c++;
        }
        printf("%d\n",c);
    }
    
}

 最大独立集:从图中选出最多的点,使得任意两点之间没有边

最大团:从图中选出最多的点,使得任意两点之间都有边

在二分图中,求最大独立集 => 去掉最少的点将所有边都覆盖点 <=> 最小点覆盖 <=> 最大匹配

最大独立集=n-最大匹配

378. 骑士放置(378. 骑士放置 - AcWing题库)

这里不能互相攻击到,那么我们将可以互相攻击的点之间连边,得到一张图,那么需要求的就是最大独立集,因为选出的点两两之间没有边。然后还需要确定的一个问题就是这张图是否是二分图。对于一个点,它能攻击到的点与它的横纵左边之间的总差值应该是一个奇数,那么就会改变奇偶性,那么我们按照奇点偶点分成两个集合,那么就是一个二分图。类似于棋盘覆盖那道题,问题就解决了。

#include<bits/stdc++.h>
#define x first
#define y second
using namespace std;
typedef pair<int,int> pii;
const int N=120;
int n,m,t;
pii match[N][N];
int g[N][N],st[N][N];
int dx[]={1,1,-1,-1,2,2,-2,-2};
int dy[]={2,-2,2,-2,1,-1,1,-1};
bool find(int x,int y)
{
    for(int u=0;u<8;u++)
    {
        int a=x+dx[u],b=y+dy[u];
        if(a<1||a>n||b<1||b>m) continue;
        if(g[a][b]||st[a][b]) continue;
        st[a][b]=1;
        pii t=match[a][b];
        if(t.x==-1||find(t.x,t.y)) 
        {
            match[a][b]={x,y};
            return 1;
        }
    }
    return 0;
}
int main()
{
    scanf("%d%d%d",&n,&m,&t);
    for(int i=1;i<=t;i++)
    {
        int a,b;
        scanf("%d%d",&a,&b);
        g[a][b]=1;
    }
    memset(match,-1,sizeof match);
    int c=0;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        for(int j=1;j<=m;j++)
        {
            if((i+j)%2 || g[i][j]) continue; 
            memset(st,0,sizeof st);
            if(find(i,j)) c++;
        }
    }
    cout<<n*m-t-c;//坏点是不能被选的,所以不包含在图中,我们是要从图中选点,图中的总点数-最大匹配数
}

 最小(路径)点覆盖:在DAG(有向无环图)中用最少的互不相交(点边都不重复)的路径将所有点覆盖住。

这里需要用到拆点:对于原来的每个点建立一个新点,原点作为出点,新点作为入点。那么相当于就产生一个二分图。那么最小点覆盖=n(一边的点数)-m(最大匹配数)

因为互不相交,所以每个点只有一个出度和一个入度,那么在新图中就对应一个匹配。

路径的终点对应左侧一个非匹配点,那么一个非匹配点就对应一条路径。

所以求最小路径数,就是求左侧最少非匹配点的数量,那么匹配点最多,那么就是最大匹配。

如果可以相交,那么就是最小路径重复点覆盖。

求原有向图的传递闭包得到一个新图,求新图的最小路径点覆盖。

379. 捉迷藏(379. 捉迷藏 - AcWing题库)

相当于给定一个有向无环图,从中选出一些点,使得任意两点之间都不能从一个走到另一个。

我们假设图中有m个最小路径重复点覆盖,那么显然我们只能在一条路径上选一个点,否则选的点就是可达的。因为这里只要可达就可以相互看到,所以需要求最小路径重复点覆盖。

传递闭包可以用Floyd算法来求。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N=210;
int n,m;
int st[N],g[N][N],match[N];
int find(int u)
{
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        if(g[u][i]==0) continue;
        if(st[i]) continue;
        st[i]=1;
        if(!match[i]||find(match[i]))
        {
            match[i]=u;
            return 1;
        }
    }
    return 0;
}
int main()
{
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for(int i=1;i<=m;i++)
    {
        int a,b;
        scanf("%d%d",&a,&b);
        g[a][b]=1;
    }
    for(int k=1;k<=n;k++)
    {
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            for(int j=1;j<=n;j++)
            {
                g[i][j]|= g[i][k]&g[k][j];
            }
        }
    }
    int res=0;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        memset(st,0,sizeof st);
        if(find(i)) res++;
    }
    cout<<n-res;
}

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1461981.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

支付宝小程序实现类似微信多行输入

先来看看微信小程序输入框展示效果&#xff1a; 输入超过 8 行的时候会出现滚动&#xff0c;这样做的好处就是输入框不会直接顶到页面最顶部。 支付宝小程序实现多行输入框&#xff1a;使用textarea多行输入框实现 思路一&#xff1a; textarea 标签设置max-height, 标签自…

2024龙年特别篇 -- 魔法指针 之 assert断言 传址调用 传值调用

你是否为 assert断言&#xff0c;传址调用&#xff0c;传值调用而进一步加深印象&#xff0c;接下来就让白子寰同学为你详细讲解&#xff01;&#xff01;&#xff01; 目录 assert断言 概念 assert介绍 #define NDEBUG的使用 注意事项 传值调用 VS 传址调用 传值调用…

SpringMVC(十二)SpringMVC执行流程

一、SpringMVC常用组件 DispatcherServlet:前端控制器,不需要工程师开发,由框架提供 作用:统一处理请求和响应,整个流程控制的中心,由它调用其它组件处理用户的请求 HandlerMapping:处理器映射器,不需要工程师开发,由框架提供 作用:根据请求的url、method等信息查找Han…

鸿蒙会成为安卓的终结者吗?

随着近期鸿蒙OS系统推送测试版的时间确定&#xff0c;关于鸿蒙系统的讨论再次升温。 作为华为自主研发的操作系统&#xff0c;鸿蒙给人的第一印象是具有颠覆性。 早在几年前&#xff0c;业内就开始流传鸿蒙可能会代替Android的传言。毕竟&#xff0c;Android作为开源系统&…

【IP】固定虚拟机的IP地址

查询网关地址 在windows的cmd中输入ipconfig&#xff0c;可以查看对应的网关地址 查看虚拟机ip地址 # 查看虚拟机的ip地址 ifconfig 切换到网络相关的文件夹 cd /etc/sysconfig/network-scripts编辑ip相关配置文件 # 不同的centos版本对应的文件名不同&#xff0c;但是前…

npm run dev和npm run serve两个命令的区别

npm run dev和npm run serve两个命令的区别 前端开发过程中运行Vue项目的时候&#xff0c;有时候使用npm run serve命令可以启动项目&#xff0c;有时候却会报错&#xff1b;有时候使用npm run dev命令可以启动项目&#xff0c;有时候却也会报错。是什么原因造成这种情况呢&am…

【OpenSSH+Jenkins搭建项目自动化部署】

OpenSSHJenkins搭建项目自动化部署 一、Windows安装OpenSSH1.下载2.解压3.安装4.启停服务5.SSH免密登录 二、Jenkins安装1.下载2.安装启动3.登录 三、项目自动化部署1.SSH配置2.项目配置3.权限控制 一、Windows安装OpenSSH 1.下载 https://github.com/PowerShell/Win32-0penS…

Redis篇----第六篇

系列文章目录 文章目录 系列文章目录前言一、Redis 的持久化机制是什么?各自的优缺点?二、Redis 常见性能问题和解决方案:三、redis 过期键的删除策略?前言 前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站,这篇文章…

ORM中常用的字段和参数,正反向概念

django表查询测试环境搭建 首先&#xff0c;在此之前我们先来回顾一下之前学习的orm内容 1. django自带一个小型的sqlite3的小型数据库 但是这个数据库的功能非常有限&#xff0c;并且针对日期类型的数据兼容性很差 2. 切换数据库数据(MySQL) 2.1 在django1.x版本中你需要在_…

win10编译openjdk源码

上篇文章作者在ubuntu系统上实践完成openjdk源码的编译&#xff0c;但是平常使用更多的是window系统&#xff0c;ubuntu上编译出来JDK无法再windows上使用。所以作者又花费了很长时间在windows系统上完成openjdk源码的编译&#xff0c;陆续花费一个月的时间终于完成了编译。 本…

简单mock server模拟用户请求给小程序提供数据

整理小程序代码时发现一此小程序离开了mock-server基本上没有办法显示了,因此用node,express来满足给小程序提供演示数据的功能 const express require(express); const { createCanvas, Image } require(canvas); const fs require(fs); const path require(path);…

Sora横空出世!AI将如何撬动未来?

近日&#xff0c;OpenAI 发布首个视频生成“Sora”模型&#xff0c;该模型通过接收文字指令&#xff0c;即可生成60秒的短视频。 而在2022年末&#xff0c;同样是OpenAI发布的AI语言模型ChatGPT&#xff0c;简化了文本撰写、创意构思以及代码校验等任务。用户仅需输入一个指令&…

uni-app 经验分享,从入门到离职(四)——页面栈以及页面跳转的 API(开发经验总结)

文章目录 &#x1f4cb;前言⏬关于专栏 &#x1f3af;什么是页面栈&#x1f9e9;页面跳转方法&#x1f4cc; uni.navigateTo(OBJECT)&#x1f4cc; uni.redirectTo(OBJECT)&#x1f4cc; uni.reLaunch(OBJECT)&#x1f4cc; uni.switchTab(OBJECT)&#x1f4cc; uni.navigateBa…

WPF 启动项目 Grid、StackPanel 布局

WPF 启动项目 <!--x:Class"WPF_Study.App" 对应类&#xff1a;WPF_Study.App--> <!--xmlns:local"clr-namespace:WPF_Study" 命名空间&#xff1a;WPF_Study--> <Application x:Class"WPF_Study.App"xmlns"http://schema…

船运物流管理系统|基于springboot船运物流管理系统设计与实现(源码+数据库+文档)

船运物流管理系统目录 目录 基于springboot船运物流管理系统设计与实现 一、前言 二、系统功能设计 三、系统实现 1、管理员登录 2、货运单管理 3、公告管理 4、公告类型管理 5、新闻管理 6、新闻类型管理 四、数据库设计 1、实体ER图 五、核心代码 六、论文参考 …

WebServer -- 定时器处理非活动连接(上)

目录 &#x1f34d;函数指针 &#x1f33c;基础知识 &#x1f419;整体概述 &#x1f382;基础API sigaction 结构体 sigaction() sigfillset() SIGALRM, SIGTERM 信号 alarm() socketpair() send() &#x1f4d5;信号通知流程 统一事件源 信号处理机制 &#x…

政安晨:【示例演绎机器学习】(一)—— 剖析神经网络:学习核心的Keras API

打开这篇文章&#xff0c;相信您已经了解了TensorFlow的一些基础知识&#xff0c;可以用它从头开始实现一个简单模型。 如果您对这些概念还不是太清晰&#xff0c;可以浏览一下我这个栏目中的相关文章&#xff1a; 政安晨的机器学习笔记http://t.csdnimg.cn/DHcyL 尤其是其中…

Android进阶(二十九) 走近 IntentFilter

文章目录 一、什么是IntentFilter &#xff1f;二、IntentFilter 如何过滤隐式意图&#xff1f;2.1 动作测试2.2 类别测试2.3 数据测试 一、什么是IntentFilter &#xff1f; 如果一个 Intent 请求在一片数据上执行一个动作&#xff0c; Android 如何知道哪个应用程序&#xf…

ArcgisForJS如何访问Arcgis Server?

文章目录 0.引言1.准备ArcGIS相关工具2.创建含有ArcSDE地理数据库的MXD文件3.注册ArcSDE地理数据库4.发布数据到Arcgis Server5.ArcgisForJS访问ArcGIS Server数据 0.引言 ArcGIS API for JavaScript 是一个用于在Web和移动应用程序中创建交互式地图和地理空间分析应用的库。它…

OceanBase数据迁移-从MySQL导入数据到OceanBase

把MySQL中的数据导入到OceanBase&#xff0c;分两个步骤&#xff1a; 1.准备一份MySQL测试数据集2.使用mydumper工具导出数据3.使用myloader工具导入到OceanBase4.验证测试数据集在OceanBase下的执行情况 1.准备一份MySQL测试数据集 1.1.从github下载mysql测试数据集&#x…