参考：http://blog.csdn.net/pi9nc/article/details/11848327（别人写的真的很不错，虽然会使有那么一丢丢没看懂，但作比较水的题还是可以的，毕竟模板比较简单）
二分图：
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。
匹配：在图论中，一个「匹配」（matching）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、图 4 中红色的边就是图 2 的匹配。
我们定义匹配点、匹配边、未匹配点、非匹配边，它们的含义非常显然。例如图 3 中 1、4、5、7 为匹配点，其他顶点为未匹配点；1-5、4-7为匹配边，其他边为非匹配边。
最大匹配：一个图所有匹配中，所含匹配边数最多的匹配，称为这个图的最大匹配。图 4 是一个最大匹配，它包含 4 条匹配边。
完美匹配：如果一个图的某个匹配中，所有的顶点都是匹配点，那么它就是一个完美匹配。图 4 是一个完美匹配。显然，完美匹配一定是最大匹配（完美匹配的任何一个点都已经匹配，添加一条新的匹配边一定会与已有的匹配边冲突）。但并非每个图都存在完美匹配。
求解最大匹配问题的一个算法是匈牙利算法
该算法的基本模式：
1、 初始时最大匹配为空
2、 while （找得到增广路径）
3、 do 把增广路径加入到最大匹配中。
如果二分图的左半边一共有n个点，最多找n条增广路径，如果图中有m条边，每一条增广路径把所有边遍历一遍，所以时间复杂度为O（n*m）;
几个重要概念记公式：
最小路径覆盖：在图中找尽可能少路径，是这些路径可以覆盖图中所有的点。（最小路径覆盖数=顶点个数-最大匹配数）
顶点覆盖：在顶点集合中，选取一部分顶点，这些顶点能够覆盖所有的边。（最小顶点覆盖=最大匹配数）
独立集：在所有的顶点中选取一些点，这些顶点两两之间没有连线（对大独立集=顶点个数-最大匹配数）
训练题目：http://acm.hdu.edu.cn/diy/contest_show.php?cid=24552