奔小康赚大钱
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Total Submission(s): 6057 Accepted Submission(s): 2673
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Problem Description
传说在遥远的地方有一个非常富裕的村落,有一天,村长决定进行制度改革:重新分配房子。
这可是一件大事,关系到人民的住房问题啊。村里共有n间房间,刚好有n家老百姓,考虑到每家都要有房住(如果有老百姓没房子住的话,容易引起不安定因素),每家必须分配到一间房子且只能得到一间房子。
另一方面,村长和另外的村领导希望得到最大的效益,这样村里的机构才会有钱.由于老百姓都比较富裕,他们都能对每一间房子在他们的经济范围内出一定的价格,比如有3间房子,一家老百姓可以对第一间出10万,对第2间出2万,对第3间出20万.(当然是在他们的经济范围内).现在这个问题就是村领导怎样分配房子才能使收入最大.(村民即使有钱购买一间房子但不一定能买到,要看村领导分配的).
这可是一件大事,关系到人民的住房问题啊。村里共有n间房间,刚好有n家老百姓,考虑到每家都要有房住(如果有老百姓没房子住的话,容易引起不安定因素),每家必须分配到一间房子且只能得到一间房子。
另一方面,村长和另外的村领导希望得到最大的效益,这样村里的机构才会有钱.由于老百姓都比较富裕,他们都能对每一间房子在他们的经济范围内出一定的价格,比如有3间房子,一家老百姓可以对第一间出10万,对第2间出2万,对第3间出20万.(当然是在他们的经济范围内).现在这个问题就是村领导怎样分配房子才能使收入最大.(村民即使有钱购买一间房子但不一定能买到,要看村领导分配的).
Input
输入数据包含多组测试用例,每组数据的第一行输入n,表示房子的数量(也是老百姓家的数量),接下来有n行,每行n个数表示第i个村名对第j间房出的价格(n<=300)。
Output
请对每组数据输出最大的收入值,每组的输出占一行。
Sample Input
2 100 10 15 23
Sample Output
123
Source
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第一道KM
定理:设 L 是二部图 G 的可行顶标。若 L 等价子图 GL 有完美匹配 M,则 M 是 G 的最佳匹配。
KM算法其实就是在找等价子图
第一道KM
定理:设 L 是二部图 G 的可行顶标。若 L 等价子图 GL 有完美匹配 M,则 M 是 G 的最佳匹配。
KM算法其实就是在找等价子图
对于具有二部划分( V1, V2 )的加权完全二分图,其中 V1= { x1, x2, x3, ... , xn }, V2= {y1, y2, y3, ... , yn },边< xi, yj>具有权值 Wi,j。该带权二分图中一个总权值最大的完美匹配,称之为最佳匹配。
记 L(x) 表示结点 x的标记量,如果对于二部图中的任何边<x,y>,都有 L(x)+L(y)>= Wx,y,我们称L 为二部图的可行顶标。
设 G(V,E) 为二部图, G'(V,E') 为二部图的子图。如果对于 G'中的任何边<x,y> 满足, L(x)+ L(y)==Wx,y,我们称G'(V,E') 为 G(V,E) 的等价子图。
#include<cstdio> #include<cmath> #include<cstring> #include<algorithm> using namespace std; #define MAXN 400 #define INF 0x3f3f3f int match[MAXN];//匹配数组 int lx[MAXN],ly[MAXN];//顶标 int slack[MAXN];//记录最小松弛量 int map[MAXN][MAXN]; bool visx[MAXN],visy[MAXN];//标记x,y int nx,ny; int DFS(int x) { visx[x]=true; for(int y=0;y<ny;y++) { if(visy[y]) continue;//如果y已经在等价子图中 int t=lx[x]+ly[y]-map[x][y]; if(t==0)//t==0说明y点是等价子图新增的节点 { visy[y]=true; if(match[y]==-1||DFS(match[y])) { match[y]=x; return 1; } } else if(slack[y]>t)//t!=0记录最小松弛量 slack[y]=t; } return 0; } int KM() { memset(match,-1,sizeof(match)); memset(ly,0,sizeof(ly)); for(int x=0;x<nx;x++) { lx[x]=-INF; for(int y=0;y<ny;y++) { lx[x]=max(lx[x],map[x][y]); } } for(int x=0;x<nx;x++) { for(int i=0;i<ny;i++) slack[i]=INF; while(1) { memset(visx,false,sizeof(visx)); memset(visy,false,sizeof(visy)); if(DFS(x)) break;//如果匹配成功 int d=INF; //如果匹配不成功,说明等价子图中的点不足 //寻找松弛量中的最小值,对lx,ly进行处理,间接增加等价子图中的点 for(int i=0;i<ny;i++) {//寻找不在等价子图中的点的最小松弛量 if(!visy[i]&&d>slack[i]) d=slack[i]; } for(int i=0;i<nx;i++) { if(visx[i]) lx[i]-=d;//修改顶标 } //保证lx修改后已经在等价子图中的点还继续在,ly+d //使得lx-d+ly+d-map[x][y]==0仍成立 for(int i=0;i<ny;i++) { if(visy[i]) ly[i]+=d; else slack[i]-=d;//lx-d+ly-map[x][y]==slack[y]-d } } } int res=0; for(int i=0;i<ny;i++) { if(match[i]!=-1)//match!=-1说明已经匹配过 res+=map[match[i]][i]; } return res; } int main() { int n; while(scanf("%d",&n)!=EOF) { nx=ny=n; for(int i=0;i<n;i++) for(int j=0;j<n;j++) scanf("%d",&map[i][j]); int ans=KM(); printf("%d ",ans); } return 0; }