二分图拓展及模板

二分图多重匹配（改网络流源点到x部weight=1,y部到汇点为最大匹配数，x部和y部能通过则为INF，不能通过为0）

对于Y部中的元素，可以根据设定的限制与X部匹配。

经典题目：http://blog.csdn.net/u014665013/article/details/51344918

const int MAXN = 1010;
const int MAXM = 510;
int uN,vN;
int g[MAXN][MAXN];
int linker[MAXM][MAXN];
bool vis[MAXN];
int num[MAXM];///右边最大的匹配数

bool dfs(int u)
{
    for(int v=0; v<vN; v++)
        if(g[u][v] && !vis[v])
        {
          vis[v]=true;
          if(linker[v][0] < num[v]){
            linker[v][++linker[v][0]] = u;
            return true;
          }
          for(int i=1; i <= num[v] ; i++)
          if(dfs(linker[v][i])){
            linker[v][i] = u;
            return true;
          }
        }
    return false; 
}
int hungary(){
 int res = 0;
  for(int i=0;i<vN;i++)
    linker[i][0]=0;
  for(int u=0;u<uN;u++){
    memset(vis,false,sizeof(vis));
    if(dfs(u))
        res++;
  }
  return res;
}

二分图最大权匹配

每个匹配都有加上权值，在原来匹配的基础上，求权值最大的匹配。

经典例题：http://blog.csdn.net/u014665013/article/details/51346811

模板：

#include <stdio.h>
#include <algorithm>
#include <string.h>
#include <iostream>
using namespace std;

/*  KM算法
 *   复杂度O(nx*nx*ny)
 *  求最大权匹配
 *   若求最小权匹配，可将权值取相反数，结果取相反数
 *  点的编号从0开始
 */
const int N = 310;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
int nx,ny;//两边的点数
int g[N][N];//二分图描述
int linker[N],lx[N],ly[N];//y中各点匹配状态，x,y中的点标号
int slack[N];
bool visx[N],visy[N];

bool DFS(int x)
{
    visx[x] = true;
    for(int y = 0; y < ny; y++)
    {
        if(visy[y])continue;
        int tmp = lx[x] + ly[y] - g[x][y];
        if(tmp == 0)
        {
            visy[y] = true;
            if(linker[y] == -1 || DFS(linker[y]))
            {
                linker[y] = x;
                return true;
            }
        }
        else if(slack[y] > tmp)
            slack[y] = tmp;
    }
    return false;
}
int KM()
{
    memset(linker,-1,sizeof(linker));
    memset(ly,0,sizeof(ly));
    for(int i = 0;i < nx;i++)
    {
        lx[i] = -INF;
        for(int j = 0;j < ny;j++)
            if(g[i][j] > lx[i])
                lx[i] = g[i][j];
    }
    for(int x = 0;x < nx;x++)
    {
        for(int i = 0;i < ny;i++)
            slack[i] = INF;
        while(true)
        {
            memset(visx,false,sizeof(visx));
            memset(visy,false,sizeof(visy));
            if(DFS(x))break;
            int d = INF;
            for(int i = 0;i < ny;i++)
                if(!visy[i] && d > slack[i])
                    d = slack[i];
            for(int i = 0;i < nx;i++)
                if(visx[i])
                    lx[i] -= d;
            for(int i = 0;i < ny;i++)
            {
                if(visy[i])ly[i] += d;
                else slack[i] -= d;
            }
        }
    }
    int res = 0;
    for(int i = 0;i < ny;i++)
        if(linker[i] != -1)
            res += g[linker[i]][i];
    return res;
}
//HDU 2255
int main()
{
    int n;
    while(scanf("%d",&n) == 1)
    {
        for(int i = 0;i < n;i++)
            for(int j = 0;j < n;j++)
                scanf("%d",&g[i][j]);
        nx = ny = n;
        printf("%d
",KM());
    }
    return 0;
}

另一个版本:

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <memory.h>
#include <algorithm> 

using namespace std;

#define MAX 100

int n;
int weight[MAX][MAX];           //权重
int lx[MAX],ly[MAX];                //定点标号
bool sx[MAX],sy[MAX];          //记录寻找增广路时点集x，y里的点是否搜索过
int match[MAX];                       //match[i]记录y[i]与x[match[i]]相对应

bool search_path(int u) {          //给x[u]找匹配,这个过程和匈牙利匹配是一样的
	sx[u]=true;
	for(int v=0; v<n; v++){
		if(!sy[v] &&lx[u]+ly[v] == weight[u][v]){
			sy[v]=true;
			if(match[v]==-1 || search_path(match[v])){
				match[v]=u;
				return true;
			}
		}
	}
	return false;
}

int Kuhn_Munkras(bool max_weight){
	if(!max_weight){ //如果求最小匹配，则要将边权取反
		for(int i=0;i<n;i++)
			for(int j=0;j<n;j++)
				weight[i][j]=-weight[i][j];
	}
	//初始化顶标，lx[i]设置为max(weight[i][j] | j=0,..,n-1 ), ly[i]=0;
	for(int i=0;i<n;i++){
		ly[i]=0;
		lx[i]=-0x7fffffff;
		for(int j=0;j<n;j++)
			if(lx[i]<weight[i][j])
				lx[i]=weight[i][j];
	}

	memset(match,-1,sizeof(match));
	//不断修改顶标，直到找到完备匹配或完美匹配
	for(int u=0;u<n;u++){   //为x里的每一个点找匹配
		while(1){
			memset(sx,0,sizeof(sx));
			memset(sy,0,sizeof(sy));
			if(search_path(u))       //x[u]在相等子图找到了匹配,继续为下一个点找匹配
				break;
			//如果在相等子图里没有找到匹配，就修改顶标，直到找到匹配为止
			//首先找到修改顶标时的增量inc, min(lx[i] + ly [i] - weight[i][j],inc);,lx[i]为搜索过的点，ly[i]是未搜索过的点,因为现在是要给u找匹配，所以只需要修改找的过程中搜索过的点，增加有可能对u有帮助的边
			int inc=0x7fffffff;
			for(int i=0;i<n;i++)
				if(sx[i])
					for(int j=0;j<n;j++)
						if(!sy[j]&&((lx[i] + ly [j] - weight[i][j] )<inc))
							inc = lx[i] + ly [j] - weight[i][j] ;
			//找到增量后修改顶标，因为sx[i]与sy[j]都为真，则必然符合lx[i] + ly [j] =weight[i][j]，然后将lx[i]减inc，ly[j]加inc不会改变等式，但是原来lx[i] + ly [j] ！=weight[i][j]即sx[i]与sy[j]最多一个为真，lx[i] + ly [j] 就会发生改变，从而符合等式，边也就加入到相等子图中
			if(inc==0)  cout<<"fuck!"<<endl;
			for(int i=0;i<n;i++){
				if(sx[i])   //
					lx[i]-=inc;
				if(sy[i])
					ly[i]+=inc;
			}
		}

	}
	int sum=0;
	for(int i=0;i<n;i++)
		if(match[i]>=0)
			sum+=weight[match[i]][i];

	if(!max_weight)
		sum=-sum;
	return sum;


}
int main(){

	scanf("%d",&n);
	for(int i=0;i<n;i++)
		for(int j=0;j<n;j++)
			scanf("%d",&weight[i][j]);
	printf("%d
",Kuhn_Munkras(1));
	system("pause");
	return 0;
}

最小点权覆盖（覆盖所有边）（部分可转网络流，例如：http://blog.csdn.net/u014665013/article/details/50082537）

二分图是完备匹配的条件下，连接二分图中的点，每个点都有权值，求最小的点权值

通过转化为最大权匹配（转化为最小权只需把权值前面加上负号）