匈牙利算法python代码实现以及原理图解1、匈牙利算法python代码实现：2、原理图解： 1、匈牙利算法python代码实现：scipy中有对应的接口scipy.optimize.linear_sum_assignment，输入代价矩阵，即可得到分配问题的结果：>>> cost = np.array([[4, 1, 3], [2, 0, 5], [3, 2, 2]])
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2024-01-16 16:06:36
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零、前言匈牙利算法是一个经典的解决二部图最小权值匹配问题的算法。网上也有不少资料，但是看完之后总觉得有两个核心问题没有解决：算法为什么一定能得到最优匹配？算法复杂度为什么不再是指数级了？最后读到了python的库函数scipy.optimize.linear_sum_assignment源代码里引用的文章，才算理解算法的实现，再花了一点时间弄清楚了上边两个问题。一、问题描述匈牙利算法解决的问题一般
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，每个人都可能对多名异
“
匈牙利
”
法，该命名规则的主要思想是
“
在变量和函数名中加入前缀以增进人们对程序的理解
”
。
例如所有的字符变量均以
ch
为前缀，若是指针变量则追加前缀
p
。如果一个变量由
ppch
开头，则表明它是指向字符指针的指针。
“
匈牙利
”
法最大的缺点是烦琐，例如
int i, j, k;
floa
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2023-12-31 12:52:26
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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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代码如下：%整数规划:匈牙利法
function [x,z]=HungaryMethod(N)
n=N;
[row,col]=size(n);
%第一步：增加0元素
for i=1:row
min_element=min(n(i,:));
if min_element~=0
n(i,:)=n(i,:)-min_element;
end
end
for i=1:c
可参考《图论算法理论、实现及应用》 【书本上的算法往往讲得非常复杂，我和我的朋友计划用一些简单通俗的例子来描述算法的流程】 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
题目链接二分图最大匹配的模板。对于二分图：我们称，一个图中，当且仅当其没有奇环时，是一个二分图。那么，最大二分图匹配就是：给定二分图，现在要选出一些边，使得与每一个点相连的边最多选出一条，求最多选出的边数。当所有边都被匹配上时，称之为一个完美的二分图匹配。来一个例题吧： 从前有a个男生和b个女生，有一些男女之间有互相喜欢的关系，现在它们想要两两配对，怎样配对才能让配成的对数尽可能多？这就
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2023-06-02 20:15:03
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python的scipy（匈牙利算法）解决教学任务指派问题问题简介算法教师与课程一样多教师少与课程多教师少与课程多且一个教师最多教两门课，最少一门实际问题运行时间与复杂度问题 参考资料：匈牙利算法求解教学任务指派问题指派问题 组合优化理论里的第六章_指派问题的课件问题简介在生活中经常遇到这样的问题，某单位需完成n项任务，恰好有n个人可承担这些任务。由于每人的专长不同，各人完成任务不同(或所费时间
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2024-01-05 23:14:14
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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
# Java实现匈牙利算法
## 简介
匈牙利算法是一种用于解决最大二分匹配问题的经典算法。它的基本思想是通过增广路来不断扩大匹配的规模，直到无法再找到增广路为止。本文将详细介绍如何使用Java实现匈牙利算法，并帮助刚入行的小白理解和掌握这一算法。
## 算法流程
下面是使用匈牙利算法解决最大二分匹配问题的基本流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. |
原创
2024-01-20 06:51:53
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看算法看的头大，在这里记录一下，吐槽吐槽主要概念1，覆盖点2，未覆盖点3，增广路径匈牙利算法的核心就是不停的寻找增广路径来扩充匹配集合M，什么是增广路经呢？（来自百度百科）1－P的路径长度必定为奇数。2－起点在左，终点在右。3－路径中的点左右交替出现。4－只有起点和终点是未覆盖点，其他点都配对。5 -对增广路径编号，所有奇数的边都不在M中，偶数边在M中。6 -对增广路径取...
原创
2021-05-12 20:13:21
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# 匈牙利算法的Java实现
## 引言
匈牙利算法是一种用于解决二分图匹配问题的有效方法，广泛应用于各种领域，如任务分配、资源调度等。它的核心思想是通过优化每一步匹配，最终实现最大匹配。本文将介绍匈牙利算法的基本原理，并通过Java代码示例进行详细讲解。
## 算法原理
匈牙利算法通过用一个增广路径不断提升匹配次数，最终找到一个最大匹配。以下是该算法的基本步骤：
1. 初始化一个匹配状
匈牙利算法
匈牙利算法是一种用于求解任务分配问题的组合优化算法，用于解决最大匹配问题。假定存在a个人和b个任务，每个人对应多个任务，每个任务也对应多个人，我们希望提供一种策略，尽可能的为每个人分配一个独立的任务，则可以使用匈牙利算法。基本概念图的基本概念二分图设G = (V, E)是一个无向图，表示V个顶点，E条边。若能将G的顶点V划分为两个不想交的子集
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2023-11-03 11:19:05
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SORT 流程简介：整个流程如下图所示：在第 1 帧时，人体检测器 detector 输出 3 个 bbox（黑色），模型会分别为这 3 个 bbox 创建卡尔曼滤波追踪器【tracker】 kf1，kf2 和 kf3。所以注意第一帧的追踪器是用目标检测的框创建的，ID也是我们手动赋予的。 对应人的编号为 1，2，3 。在第 2 帧的过程 a 中，如下图frame-2a，这 3 个跟踪器【每个人都
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2024-08-12 12:45:57
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匈牙利算法的MATLAB实现首先是CSDN上这篇文章很清晰的讲解了匈牙利算法的思路。顺着思路本弱鸡也尝试动手写了一下。分派问题（匈牙利算法）与MATLAB实现匈牙利算法的matlab实现主程序clc;
clear;
% 主程序：基于匈牙利算法
% 输入的矩阵是前面计算好的COST（calculating_price.m)
% 需要对矩阵进行处理，基站列需要扩充，基站最多要满足M个CR用户的请求;行
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2024-06-28 13:56:52
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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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匈牙利算法第一次讲解一个算法，也是最近才学到的一个算法，我的语言表达能力可能不是很强，排版也不是特别好，但是真的有认真在做一篇文章，如果有好的意见可以告诉我，非常感谢。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，是因为算法很大一部分是基于以前匈牙利数学家Dénes Kőnig和
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2023-12-29 20:33:45
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匈牙利算法、Hopcroft-Karp算法和Kuhn-Munkres算法是三种常见的二分图匹配算法，它们在实现方式、时间复杂度和适用场景上有所差异。以下是它们的区别和优缺点：匈牙利算法：实现方式：匈牙利算法使用深度优先搜索（DFS）来寻找增广路径，通过不断更新匹配的顶点对来找到最大匹配。时间复杂度：匈牙利算法的时间复杂度为O(VE)，其中V是顶点数，E是边数。优点：实现简单，易于理解和实现。缺点：
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2023-09-03 10:25:31
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