一、引言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，它是二分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。二、相关概念总结：如果一个图的某个匹配中，所有的顶点都是匹配点，那么它就是一个完美匹配。如下图是一个完美匹配。显然，完美匹配一定是最大匹配、完全匹配（完美匹配的任何一个点都已经
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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匈牙利算法的Java实现熟悉指派问题并想用匈牙利算法的同学们可以参考一下。代码方面我只实现了平衡指派问题，不平衡指派问题的话希望有缘人自己试一试吧。 思路方面建议参考清华大学出版社的运筹学（第四版）。下面展示 算法的代码。package HungarianAlgorithm;
import java.util.Arrays;
public class Ha {
public static
现在针对某个项目，利用python实现DBSCAN和Kmeans算法。项目简介：利用某传感器可以采集场景中的点云，每一帧都
原创
2024-10-25 14:04:41
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这篇文章给出匈牙利算法求二分图最大匹配的算法思路、完整的代码，并就算法学习中的几个小问题发表一下看法。 先把二分图的2侧命名为A侧和B侧。匈牙利算法求二分图的最大匹配有一个关键名词是增广路径，定义是：若P是图G中一条连通两个未匹配顶点的路径，并且属M的边和不属M的边(即已匹配和待匹配的边)在P上交替出现，则称P为相对于M的一条增广路径。例：（1
现在针对某个项目，利用python实现DBSCAN和Kmeans算法。项目简介：利用某传感器可以采集场景中的点云，每一帧都可以采集数量不等的点(x,y,z)。想要利用DBSCAN和Kmeans对点云进
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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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
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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匈牙利算法 目录匈牙利算法0 引出1 模型建立与求解1.1 符号规定1.2 模型建立1.3 模型求解2 python程序实现 0 引出最近看DETR论文，发现其通过匈牙利算法来进行预测和ground truth匹配，从而实现set prediction。这个思路很有意思，并且该匹配算法能适用多种问题，因此，对其进行详细记录，便于后续回顾。首先来看，匈牙利算法能够解决什么问题。不妨以宝可梦作为例子引
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
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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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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# 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
原创
2024-10-29 03:58:08
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作者：土豆钊 因为博文里面的理论知识看着太头疼了，就直接看故事了hh，下面有些术语不懂的原博文里面有解释匈牙利算法的时间复杂度为O(VE)，其中V为二分图左边的顶点数，E为二分图中边的数目。二. 匈牙利算法下面我们讨论下匈牙利算法的内容：1. 给定一个图：前面已经说了，我们讨论的基础是二部图，而上图就是一个二部图，我们从上图的左边开始讨论，我们的目标是尽可能给x中最多的点找到配对。注意，最大匹配
