二部图应用

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二部图与完全二部图精讲

哈密尔顿图
与欧拉回路类似的是哈密尔顿回路问题。它是1859年哈密尔顿首先提出的一个关于 12面体的数学游戏：能否在下页图中找到一个回路，使它含有图中所有结点一次且仅一次？若把每个结点看成一座城市，连接两个结点的边看成是交通线，那么这个问题就变成能否找到一条旅行路线，使得沿着该旅行路线经过每座城市恰好一次，再回到原来的出发地呢？为此，这个问题也被称作周游世界问题。
(1) G中无圈, 则G必有一个度数为1的顶点v, 删除v及它关联的边, 记作G . G 连通, 有n-1个顶点, k条边和r个面. 由归纳假设, (n-1)-k+r=2, 即n-(k+1)+r=2, 得证m=k+1时结论成立.
(2) 否则,删除一个圈上的一条边,记作G . G 连通, 有n个顶点,k条边和r-1个面. 由归纳假设, n-k+(r-1)=2, 即n-(k+1)+r=2, 得证m=k+1时结论也成立. 证毕.
但我们继续考察(b)图可以发现，该图中有一条路 v2v3v4v5v2v1v5，它经过(b)图中的每条边一次且仅
一次，我们把这样的路称为欧拉路。
7
定义2 通过图G的每条边一次且仅一次的路称为图G的欧拉路。对于欧拉路有下面
的判定方法。
定理2 连通图G具有一条连接结点vi和vj的欧拉路当且仅当vi和vj是G中仅有的两个奇
s=|V2|.
注意: n 阶零图为二部图.
2
二部图的判别法
定理无向图G=<V,E>是二部图当且仅当G中无奇圈例下述各图都是二部图
3
欧拉图
历史上的哥尼斯堡七桥问题是著名的图论问题。问题是这样的： 18世纪的东普鲁士有个哥尼斯堡

什么是二分图

(4)当(2),(3)步骤中断于情况(I)，则将增广路中非匹配边改为匹配边，原匹配边改为非匹配边(从而得到一个比原匹配多一条边的新匹配)，回到步骤(1)，同时消除一切现有标记。 (5)对一切可能,(2)和(3)步骤均中断于情况 (II),或步骤(1)无可标记结点,算法终止(算法找不到交替链).
A
B
什么是二分图？
二分图的一个等价定义：不含有（含奇数条边
的环）的图。图1是一个二分图。为了清晰，我们都把它画成图2的形式。无向图G为二分图的充分必要条件是，G至少有两个顶点，且其所有回路的长度均为偶数
匹配
在图论中一个匹配是一个边的集合，其中任意两条边都没有公共顶点。例如，图3中红色的边。
二分图及其应用
(Bipartite Graph & Applications)
主要内容：
什么是二分图？二分图的各种匹配的定义？
如何利用匈牙利算法求最大匹配？
二分图的最小顶点覆盖 DAG图的最小路径覆盖二分图的最大独立集
什么是二分图？
二分图又称作二部图，是图论中的一种特殊模型。设 G=(V,E)是一个无向图，如果顶点V可分割为两个互不相交的子集(A,B)，并且图中的每条边（i，j）所关联的两个顶点i 和j分别属于这两个不同的顶点集(i in A,j in B)，则称图G 为一个二分图。
样例1二分图
样例2二分图
n1 n2 n3
p1 p2 p3
n1
p1 p2 p3
n2
n3
画图详细ห้องสมุดไป่ตู้详解过程
实现代码
#include<stdio.h> #include<string.h> int m,n; int G[110][310],link[310]; bool vis[310];

二部图匹配

一、人员安排问题－－完备匹配
设M和M’是E(G)的两个不交的非空真子集.G中 (M，M’)交错路是指其边在M和M‘中交错出现的路. (M, M )交错路简称为M交错路，其中 M =E(G)\M. 设M是G的匹配，两端点不同且都是非M饱和的M交错路称为M增广路.
(a)匹配M(粗边)
(b)增广路
3 2 w 2 0 1 5 2 4 1 2 5 0 4 1 1 4 2 1 0 3 1 2 0 0 3
二、最优安排问题－－最大权完备匹配
定理1 设l是G的可行顶点标号.若l等于子图 G l 有完备匹配M*，则M*是G最大权完备匹配。证明
二、最优安排问题－－最大权完备匹配
例2 继例1 完全2部图K5,5, X={x1,x2,…,x5}, Y={y1,y2,…,y5}. 边权矩阵为
3 2 w 2 0 1 5 2 4 1 2 5 0 4 1 1 4 2 1 0 3 1 2 0 0 3
D是完全图的定向图—竞赛图竞赛图一定含Hamilton有向路.则任何一个加工排序一定是D中一条 Hamilton有向路. 反之，D中任何一条Hamilton有向路对应一个加工排序.
例 (J2，J3，J4，J5，J1，J6)是D中一条Hamilton有向路(图中粗边所示).按这条Hamilton有向路的顺序安排加工的总耗时为5分钟.
一、人员安排问题－－完备匹配匈牙利算法 1.任取G的匹配M.若M饱和X，则停止.若M不能饱和X，则取X的非M饱和点x. 令S={x}，T=N(S)\T 2.若N(S)=T，则停止，此时G中无完备匹配. 若N(S) ≠T，则取y∈N (S)\T. 3.若y是M饱和的，则存在z ∈X\S 使yz ∈ M.用S∪ {z}替代S， T ∪{y} 替代T，并转入第2步.若y是非 M饱和的，则G中存在以x为起点且以y为终点的M 增广路P.然后用M’ △E(P)替代M并转入第1步.

二分图理论

*7.5 二部图及匹配7.5.1二部图在许多实际问题中常用到二部图，本节先介绍二部图的基本概念和主要结论，然后介绍它的一个重要应用—匹配。

定义7.5.1 若无向图,G V E =的顶点集V 能分成两个子集1V 和2V ，满足（1）12V V V =，12V V φ=；（2）(,)e u v E ∀=∈，均有1u V ∈，2v V ∈。

则称G 为二部图或偶图(Bipartite Graph 或Bigraph)，1V 和2V 称为互补顶点子集，常记为12,,G V V E =。

如果1V 中每个顶点都与2V 中所有顶点邻接，则称G 为完全二部图或完全偶图(Complete Bipartite Graph)，并记为,r s K ，其中12,r V s V ==。

由定义可知，二部图是无自回路的图。

图7-55中，(),(),(),(),()a b c d e 都是二部图，其中(),(),(),()b c d e 是完全二部图1,32,32,43,3,,,K K K K 。

图7-55二部图示例显然，在完全二部图中,r s K 中，顶点数n r s =+，边数m rs =。

一个无向图如果能画成上面的样式，很容易判定它是二部图。

有些图虽然表面上不是上面的样式，但经过改画就能成为上面的样式，仍可判定它是一个二部图，如图7-56中()a 可改画成图()b ，图()c 可改画成图()d 。

可以看出，它们仍是二部图。

图7-56二部图示例定理7.5.1 无向图,G E =为二部图的充分必要条件为G 中所有回路的长度均为偶数。

证明先证必要性。

设G 是具有互补节点子集1V 和2V 的二部图。

121(,,,,)k v v v v 是G 中任一长度为k 的回路，不妨设11v V ∈，则211m v V +∈，22m v V ∈，所以k 必为偶数，不然，不存在边1(,)k v v 。

再证充分性。

设G 是连通图，否则对G 的每个连通分支进行证明。

二部图在组合问题中的应用

表明，至多与圈Ｃ中的两个顶点相邻．
那些直线Ｂｉ即那些直线有偶数条．Ａ，
回到原题．
以ｓ中的点为顶点作一个图Ｇ，于图对
中的两点、，Ｙ当且仅当中穿过的直线条数为偶数时，ｙ是图Ｇ中的一条边．接下来证明：Ｇ是一个二部图，Ｇ图即中没有奇圈．否则， ‰ … 是一奇圈，考虑一设，个则个二部图Ｃ＋Ｌ其中，，Ｃ是由ｋ条线段ＸＸ，Ｏ
这是因为图中的每一条边都恰有一个顶点在中，也恰有一个顶点在ｌ中．，例１在１２ … ，，，ｎ的某个排列ｏ，．Ⅱ ，
…
结合近年来的一些国内外竞赛题，明二部说
图的一常用方法．些
定义１设是一个有限集，）・Ｅ（是
４。
ｉ２０３ｊ０８我爱数学初中生夏令营数学竞赛『］中等数Ｊ．
学，（９１２ｇ（））
４ｌ第３４届俄罗斯数学奥林匹克Ｊ．中等数学．０８Ｊ２０
（１）１．
｝姚建慧．８一道Ｆ主招生趔的探究ｉＪ中等数学，０９１．Ｊ２０
颜色，使得对于ｓ中任意两点Ｐ、，ｑ当且仅当Ｐｑ颜色相同时，、￡中穿过线段ｐｇ的直线条
则称该顶点序列构成一个长为ｋ的通路；进步，若对任意０≤ ＜ｋ都有 ≠口，称＜则
一
因此，图中含有长度为奇数的圈（简称为奇圈）．设。 … 是其中长度最小的奇圈，

离散数学图论作业7-二部图匹配

离散数学图论作业7-二部图匹配Problem1证明：一个无回路的简单连通图最多只有一个完美匹配。

（完美匹配指能饱和所有顶点的匹配）Problem2从下图G=(A,B,E)中，找出相对于匹配M(粗边的集合)的任意三条交错路径(alternating path)和至少两条增广路径(augmenting path)，然后利用增广路径扩大M来找到最大匹配。

a0 a1 a2 a3 a4 a5b0 b1 b2 b3 b4 b5Problem3对于哪些n值来说，下列图是存在完美匹配的二部图？a)K nb)C nc)Q n对于每一个二部图G=(A,B,E)，判断G是否有饱和A的匹配。

如果没有，请说明理由。

(1)(2)(3)(4)Problem5令k为一整数。

对于任意有限集合，证明对它的任意两个k划分都存在一个相同的代表集。

•集合的k划分指划分为大小相同的互不想交的k个子集，为简便起见，设集合的大小为k的整数倍从而每个子集均有相同个元素。

•一个划分的代表集指从每个子集中取出一个元素而构成的集合。

举例：集合{1,2,3,4}的一个2划分为A:{1,2}{3,4}。

此划分的代表集有{1,3},{2,3},{1,4},{2,4}，但{1,2}不是其代表集。

集合的另外一个划分为B:{2,3}{1,4}。

易见，A与B存在相同的代表集{1,3}。

Problem6假设某校计算机系学生选导师时出现了这样的情况：对于每一位学生，至少对k名导师感兴趣；对于每一位导师，至多有k名学生对他感兴趣。

假设每位导师只能指导1名学生，且每位学生也只能选择1名导师。

试证明：存在这样的匹配，使得每位学生都能选到自己感兴趣的导师。

证明一个6×6的方格纸板挖去左上角和右下角后不能用剪刀裁剪成若干1×2的小矩形。

二部图的两个判定方法及性质

完，图Ｇ是二部图，在标注过程中出现了两个则若都标注为或曰的点相邻，图Ｇ不是二部图。则
Ｖ＝｛ＥＶ（）ＪＧ＾ｄ（，）Ｖ。口为偶数｝Ｖ，＝
｛』 ∈ Ｖ（Ａｄ，为奇数｝易知。，Ｇ）（。）， ≠
ｏｈｒｉｔｓｈｅｉｅｈｏｅｔｅｉｅＴｅｃｎｒｅｆｔｍａｃｉｇａｄｔｅｃｌｒｎｆｂｐｒｉｒｐｅｄｓｔｅｏｕｅｔｅｄｃｄｄｔｅｒｍｏｄｃｄ．ｈｅｔａｐｒｅｔｈｎｎｈｏｏｇｏｉａｔｔｇａｈａ — ｓｌｃｉｅｒｉｃｓｅｉｌｎｔｅｐｏｅｔｓｏｉａｔｅｇａｈ．Ｉｐｈｄｅａｌｈｉａｔｅｇａｈ．ｕｓｄｍａｎｙｉｈｒｐｒｉｆｂｐｒｉｒｐｅｔｔａｐｅｘｍｐｅｉｔｅｂｐｒｉｒｐｎｔ
１二部图的两个判定
１１标注法．
在图１ｂ中标注到Ｃ点处时，（）既不能标注为Ａ
又不能标注为Ｂ故图１ｂ不是二部图。，（）
１２定理判定．
由二部图的定义，Ｇ中的所有点可以分为两图部分、、（＝１２中的点互不相邻，：ｉ，）因此可以用标注法来判定一个图是否为二部图。不妨设图Ｇ是连通的，不连通，对Ｇ的各若可个连通分支分别讨论。在Ｇ中任找一点，注为标Ａ，与Ａ相邻的点全部标注为Ｂ，把与标注然后再为Ｂ的点相邻的没有标注的点全部标注为Ａ，照此步步标注下去，能把图Ｇ的所有点这么标注若

二部图理论

基于二部图(Bipartite Network)的推荐算法不必考虑用户和项目的内容信息，它是一种结合物质扩散(Massive Diffusion)理论的推荐算法。

周涛[1]等人研究了一些物理学的知识，比如热传导理论以及物质扩散理论等，并将它们应用在推荐算法中，提出了这种基于二部图的推荐算法。

二部图是一种特殊的网络，它包含有两类不同类型节点，并且仅允许不同类型的节点之间可以有连线。

自然界许多问题可以利用二部图进行解决，比如性别关系、边着色问题等。

在二部图的应用中，同一类型节点之间的合作相互关系成为了研究领域的热点。

比如，可以利用由演员节点和演出剧目节点组成的二部图来研究演员之间在演出中的合作关系。

在一个具体的推荐系统中，可以把用户看作是一类节点，把项目看作是另一类节点。

通过由用户节点和项目节点组成的二部图，我们可以利用相邻的用户为目标用户推荐可能感兴趣的项目。

物质扩散类似于在复杂网络中的随机游走的概念。

它假设在一个系统中有着固定数量的“物质”在传递，并且在传递的过程中这些“物质”的总量始终保持守恒。

最后系统稳定状态的结果与节点的度数成正比。

在推荐系统中，我们认为目标用户所选择过的项目能够提供一定的推荐能力信息。

在操作过程中，首先为每个项目赋予初始资源1。

根据物质扩散的理论，物质的传递过程分两步走。

第一步，每个项目将自己的资源通过二部图的边均匀地分配给选择过该项目的每个用户，这样资源就从项目节点传递到了用户节点。

第二步，每个用户再将自己分配到的资源通过二部图的边平均分配给他选择过的项目，这样资源又传回到了项目节点。

虽然资源的总量在传递过程中是守恒的，但通过两次传递，每个项目所具有资源的分配状态发生了改变。

系统最后可以根据项目所拥有的资源的分布状态来计算它们之间的相似度，并确定最近邻集。

（引入具体的公式，并将改进的论文附上）文献[2]将物质扩散理论运用到了Item-based协同过滤推荐算法。

算法将选选项目的资源初始值都设为1，用稳定状态时两个项目的资源传递总量来表示它们之间的相似程度，最后利用这个相似度来计算目标用户的预测评分，并把评分较高的项目推荐给他。

二分图匹配

二分图匹配
匈牙利算法和KM算法简介
二分图的概念
二分图又称作二部图，是图论中的一种特殊模型。设G=(V,{R})是一个无向图。如顶点集V可分割为两个互不相交的子集，并且图中每条边依附的两个顶点都分属两个不同的子集。则 1 2 3 4 5 称图G为二分图。
1
2
3
4
最大匹配
给定一个二分图G，在G的一个子图M中，M 的边集{E}中的任意两条边都不依附于同一个顶点，则称M是一个匹配。选择这样的边数最大的子集称为图的最大匹最大匹配问题(maximal matching problem) 配问题如果一个匹配中，图中的每个顶点都和图中某条边相关联，则称此匹配为完全匹配完全匹配，也完全匹配称作完备匹配。完备匹配。完备匹配
例题1 Place the Robots（ZOJ1654）问题描述
有一个N*M(N,M<=50)的棋盘，棋盘的每一格是三种类型之一：空地、草地、墙。机器人只能放在空地上。在同一行或同一列的两个机器人，若它们之间没有墙，则它们可以互相攻击。问给定的棋盘，最多可以放置多少个机器人，使它们不能互相攻击。
匈牙利算法
在主程序中调用下面的程序即可得出最大匹配数。 Bmatch := 0; For I:=1 to n do Bmatch := Bmatch + find(i); Writeln(Bmatch); 一个关于二分图的性质：最大匹配数＋最大独立集＝X＋Y
最佳匹配
如果边上带权的话，找出权和最大的匹配叫做求最佳匹配。实际模型：某公司有职员x1,x2,…,xn,他们去做工作y1,y2,…,yn,每个职员做各项工作的效益未必一致，需要制定一个分工方案，使得人尽其才，让公司获得的总效益最大。数学模型：G是加权完全二分图，求总权值最大的完备匹配。

第7章图论 -5二部图、平面图

第9章图论
2）在G中求最大匹配把边 (a2,b2) 从 M 中去掉，而把 (a1,b2) 和 (a2,b4) 添加到 M 中，得到新的匹配M′=(a1,b2),(a2,b4),(a3,b3), (a5,b5)，如下图所示。对于匹配M′= (a1,b2),(a2,b4),(a3,b3), (a5,b5)重复上述过程，已找不到M′可扩路。所以M′就是最大匹配。
第9章图论
在子图H中，任一结点至多与M中的一条边关联且与M1中一条边关联。因而任一结点的度数是1或2。故H的连通分支是一条路，或者是一个回路。如果 H的连通分支是一条路 P，则它是 M 交替路，也是 M1 交替路。如果P的两个端点均与M中的边关联，则P是M1可扩路。由假设知， M1 是最大匹配，所以，不存在 M1 可扩路，得到矛盾。如果P的两个端点均与M1的边关联，那么P是一条M可扩路与题设矛盾。故 P 只能是一个端点与 M 中的边关联，另一个端点与M1中的边关联，这样P中属于M的边数与属于M1的边数相等。如果 H的连通分支是一个回路，回路中的边交替地属于 M 和M1，因而属于M的边数与属于M1的边数相等。从上面可以看到，H中属于M的边与属于M1的边的数目相等。再加上既属于M又属于M1的边，可以得出：M中的边数与 M1中的边数相等。所以，M是最大匹配。
第9章图论
由上述讨论可见：利用可扩路可以增加匹配所含的边数。不断地寻求G的可扩路，直到再也找不到新的可扩路，就可得到一个最大匹配。将这个结论写成下列的定理。定理 7.5.2 设 G=V1,V2,E是二部图， M为G的最大匹配的充分必要条件是G中不存在M可扩路。证明：设M为G的最大匹配，下证G中不存在M可扩路。如果G中存在一条M可扩路，则可以得到比M的边数多1的匹配，所以M 不是最大匹配，矛盾。所以G 中不存在M 可扩路。设G中不存在M可扩路，下证M为G的最大匹配。设M1是最大匹配，证明|M|=|M1|。考察属于M而不属于M1和属于M1而不属于M中的边，由这些边连同它们的端点一起构成G的子图H。

离散数学及其应用课件：特殊图

特殊图
图6-7 基于用户的协同过滤
特殊图
基于物品的协同过滤算法与基于用户的协同过滤算法类似,只是将商品和用户互换。通过计算不同用户对不同物品的评分获得物品间的关系,基于物品间的关系对用户进行相似物品的推荐。举个例子:若用户A 购买了商品a 和b,那么说明a 和b 的相关度较高。当用户B 也购买了商品a,就可以推断用户 B 也有购买商品b 的需求。该算法可描述如图 6-8所示。
特殊图
图6-6-题设对应的二部图
特殊图
基于用户的协同过滤算法是通过用户的历史行为(如商品购买、收藏、内容评价或分享)数据发现用户对商品或内容的喜欢程度,并对这些喜好进行度量和打分,然后根据不同用户对相同商品或内容的偏好程度计算用户之间的关系,在有相同喜好的用户之间进行商品推荐。比如:若A,B 两个用户都购买了x,y,z 三本图书,并且给出了5星好评,那么A,B 属于同一类用户,可以将A 看过的书w 推荐给用户B,也可以将B 买过的商品β推荐给用户A。该算法可描述如图6-7所示。
特殊图
特殊图
解表6-1中的关系可以用一个二部图G=<V1,V2,E>表示, 如图6-6所示,其中V1={A1,A2,A3,A4,A5}表示5名应届毕业生,V2={C1,C2,C3,C4,C5}表示五座西部城市。因为A1、A2、A3、 A4、A5 关联的边数分别为2、2、2、3、3,所以每个顶点至少关联t=2条边,而C2、C3 关联了4条边,4>2,所以不满足t条件,于是找不到合适的匹配,使得每个人都能去到自己想去的城市。
特殊图例6.6-考虑图6-16,判断它们是否是欧拉图或半欧拉图,为
什么?
图6-16-有向图的欧拉图判定
特殊图

二部图的匹配强迫数的开题报告

二部图的匹配强迫数的开题报告一、研究背景和意义二部图匹配问题是图论中一个经典问题，它的应用非常广泛，例如在社交网络中，可以利用二部图匹配算法将人们匹配到最合适的伴侣；在作业调度中，可以将作业与合适的机器进行匹配，以实现最优的调度方案等。

在实际应用中，除了单纯的匹配问题外，还存在一些特殊的需求，例如希望匹配的结果中较为稳定，即不会随着数据的增长而发生大的变化。

而匹配的强迫数正好可以很好地解决这个问题。

二、研究内容和方法匹配强迫数（Match-forcing number）是一个二部图匹配中的概念，它定义为一个可完美匹配的子图中最小的点集合，使得将这些点从图中移除后，图不再存在完美匹配。

也就是说，这个点集合至少需要被匹配一次才能恢复完美匹配。

匹配强迫数的研究可以使得在匹配完成后进行更加稳定的分析，因此减少了应用上出现的风险。

在研究方法上，本研究主要参考了相关的论文和文章，从理论和实验两个方面进行探讨。

在理论方面，主要从图论的角度对问题进行解析，推导和证明相关结论，并且将结论和现有算法进行比较和分析。

在实验方面，本研究将使用实验数据对算法进行测试和评估，探讨其稳定性、鲁棒性和可靠性等特性，以期提出更好的算法和结果。

三、预期结果和研究意义预期结果为：（1）通过推导和证明，得到一些新的关于匹配强迫数的结论；（2）设计并实现一个高效的二部图匹配强迫数算法，并与现有算法进行比较；（3）通过大量实验数据，对算法的性能和稳定性进行评估和验证；（4）提出新的应用和解决方案，将匹配强迫数用于更广泛的问题和场景中。

研究意义为：（1）促进了对二部图匹配的研究和应用，优化了分析工具和算法，使得匹配结果更加稳定和可靠；（2）提出了一些新的关于匹配强迫数的结论并优化算法，可以推动其在实际应用中得到更加广泛的应用；（3）探讨了匹配强迫数在二部图匹配中的应用，可以拓展二部图匹配算法的实际应用场景。

平面二部图的完美匹配和分配格结构的开题报告

平面二部图的完美匹配和分配格结构的开题报告一、研究背景图论是一门研究图与网络的学科，近年来受到越来越多的关注。

平面图是图论中的一类特殊的图，它们可以被嵌入或画成平面上。

平面图具有许多重要的性质和应用，例如欧拉定理、哈密顿路径和最小生成树等等。

平面图可以被分为二部图和非二部图。

二部图是指图中的顶点可以被划分为两个不相交的集合，且所有连接两个集合内顶点的边都不存在于同一个集合中。

平面二部图是一类特殊的二部图，其顶点和边可以被嵌入平面中，使得任意两条边没有穿过。

在平面二部图中，完美匹配和分配格结构是两个重要的概念。

完美匹配是二部图中的一个重要问题，其目的是找到一个匹配，使得所有顶点都在匹配中出现且不重复，也就是说，每个顶点只能在匹配中出现一次。

分配格结构是一个基于完美匹配的图形结构，它的目的是将二部图按照特定的规则划分为若干个格子，从而建立起一种特殊的排列方式。

二、研究内容本文主要研究平面二部图的完美匹配和分配格结构。

具体研究内容如下：1. 完美匹配的定义和性质首先介绍完美匹配的定义和性质。

针对平面二部图，讨论完美匹配的存在性和判定方法。

同时，分析完美匹配对二部图连通性的影响。

2. 分配格结构的定义和性质引入分配格结构的概念，讨论其定义和性质。

探讨分配格结构与完美匹配的关系，以及分配格结构的可计算性。

3. 完美匹配对分配格结构的影响研究完美匹配对分配格结构的影响，分析匹配与格子之间的对应关系。

同时，探讨完美匹配对分配格结构的优化作用。

4. 应用实例给出平面二部图完美匹配和分配格结构的两个应用实例。

第一个实例是一个基于电路的应用，利用完美匹配和分配格结构来优化电路布线。

第二个实例是基于组合优化的图像处理，通过完美匹配和分配格结构来实现最优的图像压缩方式。

三、研究意义本文将研究平面二部图的完美匹配和分配格结构，对深入理解平面图的结构和性质有很大的帮助。

同时，针对完美匹配和分配格结构的定义和性质，可以为后续的图论研究提供有益的参考。

关于二部图与匹配问题的研究

关于二部图与匹配问题的探究一、二部图的基本观点二部图是一种特殊的图结构，其中的顶点可以被分为两个互不相交的集合（通常表示为U和V），集合U中的顶点与集合V中的顶点之间没有边相连。

二部图可以用数学方式表示为G=(U, V, E)，其中U和V表示两个顶点集合，E表示边的集合。

二部图的一个关键性质是，一个边的两个顶点务必分别属于两个不同的集合。

这个观点在实际中有浩繁应用，比如在婚姻匹配问题中，假设有一组男性和一组女性，我们可以用二部图来表示可能的婚姻干系。

二、匹配问题的定义与应用在二部图G=(U, V, E)中，我们称一个边的集合M为一个匹配，若果M中的边两两之间没有公共顶点。

换句话说，任意两条边都不毗连同一个顶点。

匹配问题的目标是找到一个具有最大边数的匹配M，或者找到一个最小边数的匹配。

匹配问题在实际中有浩繁应用。

例如，在网络中，我们可以将二部图中的两个顶点集合U和V分别表示为发送方和接收方，边表示毗连发送方和接收方的通信链路。

这时，匹配问题等价于如何合理分配通信链路，使得网络的容量得到最大利用。

另一个应用是在任务分配问题中。

假设有一组任务和一组工作者，每个任务需要特定的技能，每个工作者也具有特定的技能。

二部图可以用来表示任务与工作者之间的技能匹配状况。

匹配问题就变成了如何将任务分配给工作者，使得每个任务都能被合适的工作者完成。

三、匹配问题的经典算法与改进匹配问题的探究已经有了很长的历史，可以追溯到20世纪40时期。

最初，匈牙利算法是解决匹配问题最常用的算法之一。

该算法基于增广路径的观点，通过不息寻找增广路径并更新匹配，最终得到最大匹配。

然而，匈牙利算法存在一些局限性。

起首，它只能解决二部图中的最大匹配问题，不适用于其他相关问题。

其次，匈牙利算法的时间复杂度较高，不适用于大规模问题。

因此，探究者们提出了一系列改进算法，如Kuhn-Munkres算法和Hopcroft-Karp算法等。

Kuhn-Munkres算法是一种针对二部图的最大权匹配问题的改进算法。

二部图

}
总结
从匈牙利算法中我们不难发现以下规律: 1.增广路的长度必定是奇数，第一条边和最后一条边均为
未匹配边 2.每次增广路的匹配边和为匹配边取反均会使最大匹配数
加一以上便是匈牙利算法的精髓所在，它的复杂度是O(n^3) 当然也可以用bfs来实现，复杂度相当
还有更快的一种叫Hopcroft算法，复杂度为 O( nm)
匈牙利算法
访问x6,找不到增广路算法结束，最大匹配数是5
x1 x2 x3 x4 x5 x6
y1( y2( y3( y4( y5( y6( y7( x3) x1) x4) x5) x2) -1) -1)
相关的代码
bool map[N][N];//邻接矩阵 int nx,ny;//x,y点集的个数 bool vis[N];//记录点有无被访问过 int link[N];//记录y集合到x集合映射关系 int dfs(int u){
匹配仍合法，但基数加一
匈牙利算法
主要算法框架： 1.初始化最大匹配数为0 2.每次从一个未盖点找一条增广路，若找到，最大匹配数加
1，并把找到的增广路上的所有匹配边和未匹配边取反 3.若所找的点集全部遍历完，算法结束
匹配数为0,所有y的link值为-1
x1 x2 x3 x4 x5 x6
匈牙利算法
y1( y2( y3( y4( y5( y6( y7(
x1 x2 x3 x4 x5 x6
y1( y2( y3( y4( y5( y6( y7( x1) -1) -1) -1) -1) -1) -1)
访问x2,和x1类似
x1 x2 x3 x4 x5 x6
匈牙利算法
y1( y2( y3( y4( y5( y6( y7( x1) x2) -1) -1) -1) -1) -1)