描述输入一个字符串，内容是一个不重复的整数数组。若数组中两个数相加为素数，那么这两个数可以配对，即素数伴侣。一个数字只能配对一次。输出最大配对数。示例输入：
4
2 5 6 13
输出：
2
说明：
输入第一行为数组长度，第二行为数组字符串
此时当2和13配对，5和6配对时，得到最大配对数2匈牙利算法介绍匈牙利算法用于解决二分图最大匹配问题。二分图是指一个图的节点可以分为两部分A和B，A中的节
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2023-08-22 22:51:17
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匈牙利算法匈牙利算法是由匈牙利数学家Edmonds于1965年提出，因而得名，，它是部图匹配最常见的算法，该算法的核心就是寻找增广路径，它是一种用增广路径求二分图最大匹配的算法。【先介绍几个概念】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。
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2023-11-20 10:47:46
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目录（一）匈牙利算法M交错树匈牙利算法-偶图完美匹配算法偶图中找最大匹配（二）、最优匹配算法-库恩算法可行顶点标号相等子图定理及其证明要求掌握例题：（一）匈牙利算法扎根于M非饱和点u,即以u为树根来构造M交错树，u是偶图中X点集中的点M交错树以非饱和点为根节点的树S是M交错树上的属于点集X的点的集合，T是M交错树上的属于点集Y上的点的集合。在情形1的时候，可以看到除了点u外，其他点是配对的，即一个
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2024-08-03 16:39:06
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二分图之匈牙利算法
今天也开始学习了下二分图匹配二分图匹配是网络流最大流的一种特殊情况。二分图形式类似于下图点分为了左右两部分，两部分之间的点有若干条线段相连，但在左部分或右部分之间的点没有线段相连。好比左边三位男员工，右边三位女员工，连线代表着他们之间互有好感233但现在我们需要一男一女一起搭配干活（不累嘛~）于是乎问题来了，最大能搭配几对互有好感的男
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2023-12-20 10:25:56
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# Python 实现匈牙利匹配算法
匈牙利匹配算法是一种用于解决二分图最大匹配问题的有效算法。这里，我们将逐步介绍如何在 Python 中实现该算法。
## 流程简介
在实现之前，我们先概述一下整个算法流程，表格如下所示：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------------------------|
| 1 |
# 实现匈牙利匹配算法 Python
## 一、流程图
```mermaid
classDiagram
class Start {
- data: dict
- visited: dict
}
class Step1 {
+ __init__(self, data)
+ max_match(self)
原创
2024-04-24 04:04:55
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最近浅学了一下匈牙利算法，略有感触，发文记录一下匈牙利算法是用在二分图匹配中的所以要先知道二分图的几个概念二分图：有这么一个图把一个图的顶点划分为两个不相交的集合 U 和 V ，且使得每一条边都分别连接 U 、V 中的顶点，如果存在这样的划分，则称此图为二分图。简单说，就是可以把一个图分为两部分，同一部分里没有边相连如图：匹配：二分图匹配就是边集中的任意两条边没有公共顶点如图，图中的红边叫做匹配最
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2023-08-23 17:56:55
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/90835266Tracking-by-Detecton 基于目标检测的结果来进行目标跟踪：匈牙利算法（KM算法）：将前一帧中的跟踪框tracks与当前帧中的检测框detections进行关联，通过外观信息、马氏距离、或者IOU来计算代价矩阵卡尔曼滤波：基于传感器的测量值（在目标跟踪中即目标检测器）与跟踪器的预测值，实现更精确的估
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2023-12-01 06:41:33
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匈牙利算法的概述用来解决二分图中的最优分配问题的算法，也就是图论中寻找最大匹配的算法。从实际问题的角度理解（\(\mbox{KM}\)算法）第（1）步：找到每个成员的长处，即寻找各个成员完成各任务的最短耗时。将成本矩阵的各行减去该行的最小值，找出各行的“0”；第（2）步：找到各任务的最佳人选，即寻找各任务分配给各成员完成的最短耗时。将（1）中处理后的成本矩阵的各列减去该列的最小值，找出各列的“0”
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2023-12-19 19:22:30
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# Python使用匈牙利匹配算法
在计算机科学中，匈牙利匹配算法（Hungarian Algorithm）是一种用于解决最优匹配问题的算法。它最初由匈牙利数学家Harold Kuhn和James Munkres于1955年提出，因此得名匈牙利匹配算法。这个算法主要用于解决二分图中的最优匹配问题，是一种经典的组合优化算法。
## 匈牙利匹配算法原理
匈牙利匹配算法的基本思想是通过增加路径的方
原创
2024-03-25 06:53:45
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一、分配问题问题描述：有n项不同的任务，需要n个人分别完成其中的一项，由于各人去完成不同的任务所花费的时间（或费用)不同。于是产生了一个问题，应指派哪个人去完成哪项任务，使完成n项任务的所需时间最少。二、匈牙利算法介绍匈牙利算法是一种在多项式时间内求解任务分配问题的组合优化算法，并推动了后来的原始对偶方法。美国数学家哈罗德·库恩于1955年提出该算法。此算法之所以被称作匈牙利算法，是因为算法很大一
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2024-10-09 14:40:08
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二分图最大匹配的匈牙利算法： 最大匹配： 图中包含边数最多的匹配称为图的最大匹配。 完美匹配： 如果所有点都在匹配边上，称这个最大匹配是完美匹配。最小覆盖：在一个二分图上用最少的点（x 或 y 集合的都行），让每条连接两个点集的边都至少和其中一个点关联。根据konig定理：二分图的最小顶点覆盖数等于最大匹配数。最小路径覆盖：用尽量少的不相交简单路径(连着n
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2024-03-29 22:14:44
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匈牙利匹配算法摘要匈牙利匹配算法可以用来做目标跟踪，根据预测算法预测box与上一帧box的iou关系可以确定是否是上一帧的目标。也是比较常用的二分图匹配算法。概念图G的一个匹配是由一组没有公共端点的不是圈的边构成的集合。完美匹配：考虑部集为X={x1 ,x2, ...}和Y={y1, y2, ...}的二部图，一个完美匹配就是定义从X-Y的一个双射，依次为x1, x2, ... xn找到配对的顶点
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2023-09-09 18:39:25
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匈牙利算法求二分图的最大匹配 最大匹配： 图中包含边数最多的匹配称为图的最大匹配。 二分图的最大匹配有两种求法，第一种是最大流；第二种就是匈牙利算法。 最大流算法的核心问题就是找增广路径（augment path）。匈牙利算法也不例外，它的基本模式就是：初始时最大匹配为空while 找得到增广路径do 把
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2024-01-16 18:40:07
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今天一直在查找匹配算法之类的问题,现在正好有机会和大家分享一下.一、二分图的匹配匈牙利算法是用来求二分图匹配用的，体具的问题网上都有，这里不再重复。二、匈牙利算法及其实现 先定义一些观点吧：（1）、匹配：二分图中的匹配，就是边左的点所对应边右的点的那条边的合集（2）、匹配边：在匹配合集中的边（3）、未匹配点：义思名顾，就是不是匹配边的端点的点（网上写的是未盖点，但我以为写未匹配点更轻易懂得）（4）、错交轨：就是一条在二分图中的路径，这条路径是由匹配边、未匹配边成构的（注意：这里与点是没有关系的）（5）、增广路：点起与终点都是未匹配点的错交轨我们可以演绎出如下定理或者说是定理：（1）、当一个二分
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2013-04-29 13:45:00
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匈牙利算法--过程图解以下算法可把G中任一匹配M扩充为最大匹配，此算法是Edmonds于1965年提出的，被称为匈牙利算法，其步骤如下： （1）首先用（*）标记X中所有的非M-顶点，然后交替进行步骤（2），（3）。 （2）选取一个刚标记（用（*）或在步骤（3）中用（yi）标记）过的X中顶点，例如顶点xi，然
转载下大佬的讲解 匈牙利算法是由匈牙利数学家Edmonds于1965年提出，因而得名。匈牙利算法是基于Hall定理中充分性证明的思想，它是部图匹配最常见的算法，该算法的核心就是寻找增广路径，它是一种用增广路径求二分图最大匹配的算法。-------等等，看得头大？那么请看下面的版本：通过数代人的努力，你终于赶上了剩男剩女的大潮，假设你是一位光荣的新世纪媒人，在你的手上有N个剩男，M个剩女，
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2023-12-20 20:38:27
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1。一个二分图中的最大匹配数等于这个图中的最小点覆盖数König定理是一个二分图中很重要的定理，它的意思是，一个二分图中的最大匹配数等于这个图中的最小点覆盖数。如果你还不知道什么是最小点覆盖，我也在这里说一下：假如选了一个点就相当于覆盖了以它为端点的所有边，你需要选择最少的点来覆盖所有的边。 2。最小路径覆盖=最小路径覆盖＝｜G｜－最大匹配数 在一个N*N的有向图中，路
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2021-09-05 16:39:35
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# 匈牙利匹配算法在Python中的实现指南
匈牙利算法（Hungarian Algorithm）是一种用于解决二分图匹配问题的有效算法，通过最小化或最大化总权重来寻找一个完美匹配。本文将通过简单的步骤和详细的代码示例来教会刚入行的小白如何在Python中实现匈牙利匹配算法。
## 实现流程
下面是一张流程表，展示了实现匈牙利匹配算法的步骤：
| 步骤 | 行动 | 描述 |
|-----
原创
2024-09-18 03:40:33
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#include <bits/stdc++.h>using namespace std;const int MAXN = 1005;int n, m, e;int match[MAXN];bool g[MAXN][MAXN], vis[MAXN];bool dfs(int u){ for(int v = 1; v <= m; v++) if(g[u][v] &
原创
2023-02-21 08:15:45
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