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    1、一个有向无环图(DAG),M个点,K条有向边,求DAG的最小路径覆盖数

    2、DAG的最小路径覆盖数=DAG图中的节点数-相应二分图中的最大匹配数

    3、

    /*
    顶点编号从0开始的
    邻接矩阵(匈牙利算法)
    二分图匹配(匈牙利算法的DFS实现)(邻接矩阵形式)
    初始化:g[][]两边顶点的划分情况
    建立g[i][j]表示i->j的有向边就可以了,是左边向右边的匹配
    g没有边相连则初始化为0
    uN是匹配左边的顶点数,vN是匹配右边的顶点数
    左边是X集,右边是Y集
    调用:res=hungary();输出最大匹配数
    优点:适用于稠密图,DFS找增广路,实现简洁易于理解
    时间复杂度:O(VE)
    */
    #include<iostream>
    #include<stdio.h>
    #include<string.h>
    using namespace std;
    
    const int MAXN=512;
    int uN,vN;//u,v 的数目,使用前面必须赋值
    int g[MAXN][MAXN];//邻接矩阵,记得初始化
    int linker[MAXN];//linker[v]=u,表示v(右边Y集合中的点)连接到u(左边X集合中的点)
    bool used[MAXN];
    bool dfs(int u){//判断以X集合中的节点u为起点的增广路径是否存在
        for(int v=0;v<vN;v++)//枚举右边Y集合中的点
            if(g[u][v]&&!used[v]){//搜索Y集合中所有与u相连的未访问点v
                used[v]=true;//访问节点v
                if(linker[v]==-1||dfs(linker[v])){//是否存在增广路径
                    //若v是未盖点(linker[v]==-1表示没有与v相连的点,即v是未盖点),找到增广路径
                    //或者存在从与v相连的匹配点linker[v]出发的增广路径
                    linker[v]=u;//设定(u,v)为匹配边,v连接到u
                    return true;//返回找到增广路径
                }
            }
            return false;
    }
    int hungary(){//返回最大匹配数(即最多的匹配边的条数)
        int res=0;//最大匹配数
        memset(linker,-1,sizeof(linker));//匹配边集初始化为空
        for(int u=0;u<uN;u++){//找X集合中的点的增广路
            memset(used,false,sizeof(used));//设Y集合中的所有节点的未访问标志
            if(dfs(u))res++;//找到增广路,匹配数(即匹配边的条数)+1
        }
        return res;
    }
    
    int main(){
        int i,ans;
        int K,M;
        int u,v;
        int T;
        scanf("%d",&T);
        while(T--){
            scanf("%d%d",&M,&K);
            uN=M;//匹配左边的顶点数
            vN=M;//匹配右边的顶点数
            memset(g,0,sizeof(g));//二分图的邻接矩阵初始化
            for(i=0;i<K;++i){
                scanf("%d%d",&u,&v);
                g[--u][--v]=1;//顶点编号从0开始的
            }
            ans=M-hungary();
            printf("%d
    ",ans);
        }
        return 0;
    }
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