Learning最小点覆盖(二分图匹配) 与Konig定理证明
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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Learning最小点覆盖(二分图匹配) 与Konig定理证明相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
(附一道例题)
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Description
最小点覆盖是指在二分图中,用最小的点集覆盖所有的边。当然,一个二分图的最小点覆盖可能有很多种。
现在给定一个二分图,请你把图中的点分成三个集合:
如果在任何一种最小点覆盖中都不包含这个点,则认为该点属于N集合。
如果在任何一种最小点覆盖中都包含这个点,则认为该点属于A集合。
如果一个点既不属于N集合,又不属于A集合,则认为该点属于E集合。
Input
第一行包含三个整数n, m, k,分别表示二分图A侧点的数量,二分图B侧点的数量,边的数量。
接下来k行,每行两个整数i, j,分别表示二分图A侧第i号点与二分图B侧第j号点有连边。
数据保证无重边。
Output
第一行输出一个长度为n的字符串,其中第i个字符表示二分图A侧第i个点所属的集合。
第二行输出一个长度为m的字符串,其中第i个字符表示二分图B侧第i个点所属的集合。
Sample Input | Sample Output |
11 9 22
|
AEEEEEENNNN EEEEEEANN |
Hint
对于10%的数据,$1 \\leq n, m \\leq 5$
对于40%的数据,$1 \\leq n, m \\leq 100$
对于100%的数据,$1 \\leq n, m \\leq 1000, 0 \\leq k \\leq n*m$
Konig定理
ORZ贴上Matrix67的博http://www.matrix67.com/blog/archives/116ORZ,这里证明了Konig定理,那我按着他的思路再述说一次。(我从这里才看懂的)。
以及一篇思路很清晰的博:http://www.renfei.org/blog/bipartite-matching.html,里面直观地讲述了Hungary的本质,但主要还是看交错轨和增广路的概念即可。
Konig定理:最小点覆盖的点集合大小等于最大匹配数。
其中提到了最小点覆盖是如何找出的:
1.正常二分图匹配。
2.从右部找到未被匹配的点,走交错轨(先未匹配边后有匹配边,反复交错),将交错轨经过的点打上标记;
3.左部有标记的点和右部无标记的点构成了最小点覆盖集。
弄明白原理,这道题就很容易了。
ORZMatrix67,我们分三步证明:
1.这样弄出的点总共只有m个:
我们的出发点总是右部未匹配的点。由于现在的图是最大匹配,交错轨一定是从右部出发,在右部结束,也就是结束时的边一定是匹配边(否则就满足增广路的性质,这张图就不是最大匹配了,矛盾);从右往左走的一定是非匹配边,从左往右走的一定是匹配边。
贴张图(出于Matrix67的博)
发现:每条匹配边的某一端都是一个最小点覆盖集中的点。Why?
我们选择的点中:左半部分有标记的,那都是在走交错轨的时候通过匹配边从右往左走过来的,于是交错轨中经过的左部点与匹配边一一对应。
右半部分无标记的,代表没有交错轨经过,那是因为我们开始走的时候选的是未匹配点作为起点,且途中从左往右走的是匹配边,二者都没有这一个点的份。因此?因此它们是匹配点,也就是与匹配边一一对应。
得证这样选出的点总共只有m个。Get√
2.这样弄出的m个点能覆盖全部边:
先选出的交错轨已经覆盖了一定数量的边;那么为什么选择右边无标记的点就可以覆盖剩下的边?
首先,交错轨中的边一定是两端都有标记的;不是两端都有标记的边不属于交错轨。
其次,左边无标记而右边有标记的边是不存在的:如果这是一条匹配边,那么右边的标记只能是从左边走来的,那么左边也应有标记;如果这是一条非匹配边,那么一定能从右边走到左边,左边也应该有标记。
那么,只剩下左无右无、左有右无两种边存在,发现右端都是“无”,那么我们选择右端未被标记的点,就可以覆盖剩下的全部边。
3.这样弄出的最小覆盖集是最少的(这不废话吗):
覆盖所有的匹配边就至少需要m个点,嗯还能再少吗......
证毕。
题解
根据上面提到的选点的方式,选的是左边有标记的点与右边无标记的点。
出发时一定要选右部未匹配的点,也就是它们一定会打上标记。然而我们最终选的是右边无标记的点,所以右部未匹配的点一定不在最小覆盖集内---->N。
左部未匹配的点,意味着交错轨从未经过,也就是它们一定没有标记。我们选择的是左边有标记的点,所以左部未匹配的点一定不在最小覆盖集内---->N。
所以未匹配的点(暂且归为集合A)一定不在最小覆盖集中。
既然A不在,那么与它们相连的点(归为集合B)就必须在--->A,不然就无法覆盖到它们之间相连的边了。
那么B中的点,如果是匹配点,那么它的另一侧匹配点就不能在。当该点为左部点时,右边应该打上标记,不会被选;当该点为右部点的时候,它应该没有标记,属于选择的点的第二类点(右部无标记点),那么左边也就是另一侧匹配点就没必要选。
重复上面判断步骤,判断出A和N的存在,剩下的就是E。这一步可以用类似广搜的操作完成。
1 #include <cstdio> 2 #include <cstring> 3 #include <queue> 4 #define mp make_pair 5 using namespace std; 6 typedef pair<int,int> pii; 7 const int N=1010; 8 int n,m,k,use[N*2],from[N*2],h[N*2],tot,col[N*2]; 9 struct Edge{int v,next;}g[N*N*2]; 10 queue<pii> q; 11 inline void addEdge(int u,int v){ 12 g[++tot].v=v; g[tot].next=h[u]; h[u]=tot; 13 } 14 bool Hungary(int u){ 15 for(int i=h[u],v;i;i=g[i].next){ 16 if(!use[v=g[i].v]){ 17 use[v]=1; 18 if(!from[v]||Hungary(from[v])){ 19 from[v]=u; 20 return true; 21 } 22 } 23 } 24 return false; 25 } 26 int main(){ 27 scanf("%d%d%d",&n,&m,&k); 28 for(int i=1,u,v;i<=k;i++){ 29 scanf("%d%d",&u,&v); 30 addEdge(u,v+n); addEdge(v+n,u); 31 } 32 for(int i=1;i<=n;i++){ 33 memset(use,0,sizeof use); 34 Hungary(i); 35 } 36 for(int i=1;i<=m;i++) 37 if(from[n+i]) 38 from[from[n+i]]=n+i; 39 for(int i=1;i<=n+m;i++) 40 if(!from[i]&&!col[i]){ 41 col[i]=1; 42 q.push(mp(i,2)); 43 } 44 int u,f; 45 pii s; 46 while(!q.empty()){ 47 s=q.front(); q.pop(); 48 u=s.first; f=s.second; 49 for(int i=h[u],v;i;i=g[i].next) 50 if(!col[v=g[i].v]&&(col[u]==1)||(col[u]==2&&v==from[u])){ 51 col[v]=f; 52 q.push(mp(v,f==1?2:1)); 53 } 54 } 55 for(int i=1;i<=n;i++) 56 if(col[i]==1) putchar(\'N\'); 57 else if(col[i]==2) putchar(\'A\'); 58 else putchar(\'E\'); 59 puts(""); 60 for(int i=n+1;i<=n+m;i++) 61 if(col[i]==1) putchar(\'N\'); 62 else if(col[i]==2) putchar(\'A\'); 63 else putchar(\'E\'); 64 puts(""); 65 return 0; 66 }
以上是关于Learning最小点覆盖(二分图匹配) 与Konig定理证明的主要内容,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)
POJ-1325 Machine Schedule 二分图匹配 最小点覆盖问题