二分图算法手把手教你学会：染色法（判断二分图）匈牙利算法（二分图的最大匹配）
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了二分图算法手把手教你学会：染色法（判断二分图）匈牙利算法（二分图的最大匹配）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
🥫目录
👩🏫一、二分图介绍
就是顶点集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于这两个互不相交的子集，两个子集内的顶点不相邻。（不一定是连通图）
🌗二、染色法 —— 二分图的判断
如何判断一个图是不是二分图呢？我们用到一个叫作染色法的算法来判断，接下来我将进行详细的讲解。
2.1：基本思想+原理
💡基本思想
对每一个点进行染色操作，只用黑白两种颜色；
- 💡如果图中存在奇数环（构成环的顶点数量是奇数），那一定不是二分图），下图可以看到，依次选一个点，进行染色（原则是相邻的点要染于该点不同色），奇数环的染色结果会出现矛盾。；【必要性】
- 💡如果不含奇数环，一定是二分图【充分性】
如果没有奇数环，那么剩下的点的关系就是：偶数环or单链。这两种情况都能保证同一条边上相邻顶点在不同集合中，所以也是成立的；
💡总结
用dfs和bfs两种方式去实现,对图进行遍历并染色；由于上面原理可知，二分图一定不含奇数环，不含奇数环的图一定为二分图
所以，只要在染色过程中不存在矛盾（这里用黑白进行染色，即一个点不能即为黑色，又为红色），整个图遍历完成之后，所有顶点都顺利染上色。就说明这是一个二分图！
2.2:具体实现+算法模板
-
用一个color[N]数组来映射存储每个点的颜色，值为-1表示未染色，0表示白色，1表示黑色
-
遍历所有点，每次将未染色的点进行dfs, 默认染成0或者1（下面选中默认染成0）
-
在遍历点和给点染色的过程中，如果染色不成功（比如先前的color是0，这次要更新即染成1，就说明存在矛盾，无法成功二分染色），可以立刻停止染色，该图一定不是二分图
🔑例如以下，某次遍历到A点，对A dfs，更新到c点时，c原来是红色，但是由于和B相连，这次dfs中应该被染成绿色，但它之前是红色，说明矛盾（本质还是由于一条边的两个点在同一个集合中）
-
反之，没有遇到矛盾，到达最后，说明完美遍历了所有点并且成功染色，即可判断该图就是二分图
💡算法模板
时间复杂度是 O(n+m), n 表示点数，m 表示边数
int n; // n表示点数
int h[N], e[M], ne[M], idx; // 邻接表存储图
int color[N]; // 表示每个点的颜色，-1表示未染色，0表示白色，1表示黑色
// 参数：u表示当前节点，c表示当前点的颜色
bool dfs(int u, int c)
color[u] = c;
for (int i = h[u]; i != -1; i = ne[i])
int j = e[i];
if (color[j] == -1)
if (!dfs(j, !c)) return false;
else if (color[j] == c) return false;
return true;
bool check()
//初始化color数组
memset(color, -1, sizeof color);
bool flag = true;//标记变量，一旦发现染色过程中出现矛盾，置为false
for (int i = 1; i <= n; i ++ )
if (color[i] == -1)//如果该点没有被染色，dfs该点并染色
if (!dfs(i, 0))//如果出现矛盾
flag = false;
break;
return flag;
作者：yxc
链接：https://www.acwing.com/blog/content/405/
来源：AcWing
2.3：染色法模板题
AcWing 860. 染色法判定二分图
给定一个 n 个点 m 条边的无向图，图中可能存在重边和自环。
请你判断这个图是否是二分图。
输入格式
第一行包含两个整数 n 和 m。
接下来 m 行，每行包含两个整数 u 和 v，表示点 u 和点 v 之间存在一条边。
输出格式
如果给定图是二分图，则输出
Yes，否则输出No。数据范围
1≤n,m≤105
输入样例：
4 4 1 3 1 4 2 3 2 4
输出样例：
Yes
#include <cstring>
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int N = 100010, M = 200010;
int n, m;
int h[N], e[M], ne[M], idx;//邻接矩阵存储边
int color[N];//顶点的颜色标记,0表示没有染色，1表示白色，2表示黑色
void add(int a, int b)
e[idx] = b, ne[idx] = h[a], h[a] = idx ++;
bool dfs(int u, int c)
color[u] = c;
for (int i = h[u]; i != -1; i = ne[i])
int j = e[i];
if (!color[j])
if (!dfs(j, 3 - c)) return false;
else if (color[j] == c) return false;//发生矛盾
return true;
int main()
scanf("%d%d",&n,&m);
memset(h,-1,sizeof h);//初始化邻接表
while (m--)
int a,b;
scanf("%d%d",&a,&b);
add(a,b),add(b,a);//无向图，要存两条边
bool flag = true;//判断是否是二分图
for (int i = 1; i <= n; i ++)
if (!color[i])//若当前点没有染色
if (!dfs(i, 1))//把当前点染成白色，并且对它dfs(给相关点也染色)
//if判断成立，说明dfs = false，出现矛盾
flag = false;
break;
if (flag) puts("Yes");
else puts("No");
return 0;
💞三、匈牙利算法 —— 二分图的最大匹配
3.1：什么是二分图的最大匹配？
-
💡匹配（本质是一个边的集合！）
给定一个二分图S，在S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。 -
💡极大匹配
极大匹配是指在当前已完成的匹配下,无法再通过增加未完成匹配的边的方式来增加匹配的边数。（也就是说，再加入任意一条不在匹配集合中的边，该边肯定有一个顶点已经在集合中的边中了） -
💡最大匹配
所有极大匹配当中边数最大的一个匹配 -
💡最大匹配问题
选择这样的边数最大的子集称为图的最大匹配问题
eg:下图是一个最大匹配（黄色边）
💥一个形象的比喻 来理解最大匹配s问题（联系上图）
3.2：基本思路
🔖匈牙利算法准则：待字闺中，据为己有；名花有主，求他放手。
请记住上面的比喻关系，我将用上面的比喻关系来阐述这个算法的基本思路
-
从第一个男嘉宾A号开始，遍历看和他有恋爱可能的女嘉宾（即相邻的红色点）是否已经牵手成功，如果待牵手，那就直接牵手。即，此时A和2牵手成功
-
A号男生牵手成功后，依次向下遍历，此时到了B号男生，同理，他也可以直接和1号女嘉宾牵手
-
同理，C号男生，遍历和他有恋爱可能的女嘉宾→2号，发现她已经和A号男嘉宾牵手成功了（哭唧唧😭）；but,C号男嘉宾非常的执着，他认为虽然2号女嘉宾和A号牵手了，但是他还有戏！C号男嘉宾先顺着2号女嘉宾看看A号男嘉宾是不是还有其他备胎！（看看是不是还有其他相邻的红色点且待牵手），发现A号男嘉宾有个备胎4，C号男嘉宾居然强行让A和4牵手！自己趁机独占2号！
-
以下的操作同理此处不过多赘述
3.3：具体实现+算法模板
时间复杂度是 O(nm), n 表示点数，m 表示边数（实际允许时间远小于nm)*
int n1, n2; // n1表示第一个集合中的点数，n2表示第二个集合中的点数
int h[N], e[M], ne[M], idx; // 邻接表存储所有边（因为要遍历每个点的出边，用邻接表比较方便），匈牙利算法中只会用到从第一个集合指向第二个集合的边，所以这里只用存一个方向的边
int match[N]; // 存储第二个集合中的每个点当前匹配的第一个集合中的点是哪个(方便之后那想和当前已经牵手的执着男嘉宾顺着这个女嘉宾找过去，看看对面那个男嘉宾有没有备胎！
bool st[N]; // 表示第二个集合中的每个点是否已经被遍历过
bool find(int x)
//枚举以下x的出边(即和x有恋爱可能的女嘉宾）
for (int i = h[x]; i != -1; i = ne[i])
int j = e[i];
if (!st[j])//如果还没有被考虑过，
st[j] = true;
if (match[j] == 0 || find(match[j]))//待牵手，或者和这个女生已经牵手的男生有其他备胎！
match[j] = x;//在find里面，保证了match[j]和他的备胎牵手；在当前函数内，保证了x牵手成功，即x和j是一对啦~
return true;
//1）该男嘉宾第一个for就没进去，即一个有恋爱可能的女生都没有
//2）有恋爱可能的女生都牵手成功了，且她们的男嘉宾都没有备胎~
return false;
// 求最大匹配数，依次枚举第一个集合中的每个点能否匹配第二个集合中的点
int res = 0;//res存最大匹配集合中边的数量
for (int i = 1; i <= n1; i ++ )
memset(st, false, sizeof st);//初始化所有女嘉宾状态，表示这些女嘉宾对于当前遍历的男嘉宾i来说，还没有考虑过
if (find(i)) res ++ ;//有一对牵手成功，res++
作者：yxc
链接：https://www.acwing.com/blog/content/405/
来源：AcWing
3.4:模板题目
- 二分图的最大匹配
给定一个二分图，其中左半部包含 n1 个点（编号 1∼n1），右半部包含 n2 个点（编号 1∼n2），二分图共包含 m 条边。
数据保证任意一条边的两个端点都不可能在同一部分中。
请你求出二分图的最大匹配数。
二分图的匹配：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。
二分图的最大匹配：所有匹配中包含边数最多的一组匹配被称为二分图的最大匹配，其边数即为最大匹配数。
输入格式
第一行包含三个整数 n1、 n2 和 m。
接下来 m 行，每行包含两个整数 u 和 v，表示左半部点集中的点 u 和右半部点集中的点 v 之间存在一条边。
输出格式
输出一个整数，表示二分图的最大匹配数。
数据范围
1≤n1,n2≤500, 1≤u≤n1, 1≤v≤n2, 1≤m≤105
输入样例：
2 2 4 1 1 1 2 2 1 2 2
输出样例：
2
#include <cstring>
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int N = 510, M = 100010;
int n1, n2, m;
int h[N], e[M], ne[M], idx;
int match[N];
bool st[N];
void add(int a, int b)
e[idx] = b, ne[idx] = h[a], h[a] = idx ++ ;
bool find(int x)
for (int i = h[x]; i != -1; i = ne[i])
int j = e[i];
if (!st[j])
st[j] = true;
if (match[j] == 0 || find(match[j]))
match[j] = x;
return true;
return false;
int main()
scanf("%d%d%d", &n1, &n2, &m);
memset(h, -1, sizeof h);
while (m -- )
int a, b;
scanf("%d%d", &a, &b);
add(a, b);
int res = 0;
for (int i = 1; i <= n1; i ++ )
memset(st, false, sizeof st);
if (find(i)) res ++ ;
printf("%d\\n", res);
return 0;
二分图的判定（染色法）和二分图最大匹配（匈牙利）算法及模板
定义
二分图也称二部图，是图论里的一种特殊模型，也是一种特殊的网络流。其最大的特点在于，可以将图里的顶点分为两个集合，且集合内的点没有直接关联，如下图所示。
如果某个图为二分图，那么它至少有两个顶点，且其所有回路的长度均为偶数，任何无回路的的图均是二分图。
1.染色法判断二分图
染色法是对每一个点深搜，与这个点连接的点颜色与此点相反，如果存在环且是偶数环或则不存在环，则满足该条件，如果存在奇数环则不满足（推出矛盾）
#include<iostream> #include<cstring> using namespace std; int h[100010],e[200010],ne[200010],idx; int color[100010];int n,m; void add(int a,int b) { e[idx]=b,ne[idx]=h[a],h[a]=idx++; } bool dfs(int u,int c) { color[u]=c; for(int i=h[u];i!=-1;i=ne[i]) { int j=e[i]; if(!color[j])//未被染色的话 { if(!dfs(j,3-c))return false; } else if(color[j]==c)//如果领结的点与本点颜色一样，则存在奇数环，不是二分图 return false; } return true; } int main() { memset(h,-1,sizeof h);cin>>n>>m; while(m--) { int a,b; scanf("%d%d",&a,&b); add(a,b); add(b,a); } int f=1; for(int i=1;i<=n;i++) { if(!color[i])//未被染色的话 { if(!dfs(i,1)) { f=0; break; } } } if(f)printf("Yes "); else printf("No "); return 0; }
2.匈牙利算法求二分图的最大匹配
首先介绍两个概念：
二分图的匹配：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。
二分图的最大匹配：所有匹配中包含边数最多的一组匹配被称为二分图的最大匹配，其边数即为最大匹配数。
从左边的二分图一一枚举匹配右边（所以存从左边到右边的有向边就行），对于左边每一个点所连接的右边部分来说，
如果在这次循环时未被枚举，且未匹配左边的点或则匹配的左边的可以连接其他右边部分的点（递归实现）则该点可以匹配此时右边的点
#include<iostream> #include<cstring> using namespace std; int n1,n2,m; int h[510],e[100010],ne[100010],idx; int match[510];//存与n2匹配的n1 int vis[510];//每一个循环时判断n2是否已经有了匹配； void add(int a,int b) { e[idx]=b;ne[idx]=h[a];h[a]=idx++; } bool find(int x) { for(int i=h[x];i!=-1;i=ne[i]) { int j=e[i]; if(!vis[j])//此时n2未被选择 { vis[j]=1; if(match[j]==0||find(match[j]))//如果此时n2未被n1选择，或则与n2选择的n1有其他的选择 { match[j]=x; return true; } } } return false; } int main() { cin>>n1>>n2>>m; memset(h,-1,sizeof h); while(m--) { int a,b; scanf("%d%d",&a,&b); add(a,b); } int res=0; for(int i=1;i<=n1;i++) { memset(vis,0,sizeof(vis)); if(find(i))res++; } cout<<res<<endl; return 0; }
以上是关于二分图算法手把手教你学会：染色法（判断二分图）匈牙利算法（二分图的最大匹配）的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
图论二分图的应用(染色法判断二分图，最大匹配，最小点覆盖，最大独立集，最小路径点覆盖，最小路径重复点覆盖)