二部图的匹配

Konig-Hall 定理:

在二部图 G = ( X, Y ) 中,若 X 能够全部被饱和当且仅当对于 X 的任意子集 S 都满足 | N( S ) | ≥ | S |.

Hall 匹配定理:

在二部图 G = ( X, Y ) 中,若 G 存在完美匹配当且仅当 | X | = | Y | 且对于 X 的任意子集 S 都满足 i( G - S ) ≤ | S |.

Konig1916:

任意 r-正则二部图 G 都可以分解为 r 个不相交的 1-因子.

Konig-Ore:

μ( G ) = | X | - max{ | S | - | N( S ) | | S ? X }

Dulmage-Mendelsohn定理:

若 M1,M2 是二部图 G = ( X, Y ) 的两个匹配,

那么存在一个匹配 M ? ( M1 ∪ M2 ) 使得 M 覆盖所有 X 中被 M1 覆盖的点和所有 Y 中被 M2 覆盖的点,

即 ( V( M1 ) ∩ X ) ∪ ( V( M2 ) ∩ Y ) ? V( M )

以度作为充分条件的定理:

G = ( X, Y ) 中 | X | = | Y | = n,若 δ( G ) ≥ n / 2,则 G 含有 1-因子.

Liu-Zhou 定理:

若 G= ( X, Y ) 是连通二分图,则 G 的导出匹配数为 iμ( G ) = max{ | S | | S ? X 且对于任意 T ? S 有 N( S ) ≠ N( T ) }

时间: 2024-10-05 11:20:12

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裸的匹配题,一眼就能看出来二分图的模型,是某个经典题的改编.貌似某本图论书上讲过的,有N个人以及M个职位,每个职位只能提供给一个人,而每个人由于能力有限只能胜任有限个职位,问是否有办法使得每个人都有工作,如果不能,最多能给多少个人提供工作.如果看过这道经典题的话,这题的思路就顺秒了:将n道题看成n个点属于二分图的x部,将m个锦囊看成m个点属于y部,用匈牙利算法做这个二部图的匹配,当某个点不能匹配时算法结束 值的一说的是,由于这个二部图的特性,x部每个点有且仅有2条边与y部相连,利用这个特性能够大

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图论的一些知识点

二分图的最小顶点覆盖:在二分图中求最少的边,让每条边至少和其中的一个点关联 最小顶点覆盖=最大匹配数 DAG图(无回路有向图(Directed Acyclic Graph))的最小路径覆盖:用尽量少的不想交的简单路径覆盖图中的所有顶点 最小路径覆盖=顶点数-最大匹配数 无向图的最小路径覆盖: 无向二分图的最下路径覆盖=顶点数-最大二分匹配/2(因为无向图就是双向的一条边等于两次入图正向和反向,最后得到的匹配数多了一倍所以要除以2才是原本的匹配数) 点可以重复走的最小路径覆盖: [题意]:派机器人

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kuangbin带你飞 匹配问题 二分匹配 + 二分图多重匹配 + 二分图最大权匹配 + 一般图匹配带花树

二分匹配:二分图的一些性质 二分图又称作二部图,是图论中的一种特殊模型. 设G=(V,E)是一个无向图,如果顶点V可分割为两个互不相交的子集(A,B),并且图中的每条边(i,j)所关联的两个顶点i和j分别属于这两个不同的顶点集(i in A,j in B),则称图G为一个二分图. 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

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二分匹配

PS:二分图匹配这一章的内容,我认为最重要的是要弄清楚概念. 一些定义: 二分图:二分图又称作二部图,是图论中的一种特殊模型. 设G=(V,E)是一个无向图,如 果顶点V可分割为两个互不相交的子集(A,B),并且图中的每条边(i,j)所关联 的两个顶点i和j分别属于这两个不同的顶点集(i in A,j in B),则称图G为一个 二分图.记为G=(A,B;E). 二分图匹配:给定一个二分图G,M为G边集的一个子集,如果M满足当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. 需要强调的是: