km演算法的訓練階段需要構建模型

㈠ 求KM演算法的matlab實現 急

這個演算法的函數matlab中本身就有，名稱為kmeans，你可以試試很好用。

㈡ KM演算法的注意

每一次找匹配時USED都是清0的，這是為了記錄什麼可以找，什麼不可以找，說白了，這個模塊就是一個遞歸的過程，USED的應用就是為了限制遞歸過程中的尋找范圍，從而達到「不好則換，換則最好」，這里的最好是「新換」中最好的。
匈牙利演算法解題是極為簡單的，但是圖論的難並不是難在解答，而是建圖的過程，也難怪會有牛曰：用匈牙利演算法，建圖是痛苦的，最後是快樂的。當然，我們這些◎#！◎◎也只能搞搞NOIP了，一般不會太難，所以此演算法，極為好用。
KM演算法：
最大流的KM演算法，又算的上演算法世界中的一朵奇葩了。
解決最大流問題可以使用「網路流」，但較為繁瑣，沒有KM來得痛快，
下面是KM演算法的核心模塊：

functionfind(x:byte):boolean;vary:byte;beginfind:=false;vx[x]:=true;fory:=1tondoifnotvy[y]and(lx[x]+ly[y]=w[x,y])thenbeginvy[y]:=true;if(aim[y]=0)orfind(aim[y])thenbeginaim[y]:=x;find:=true;exit;end;end;end;
可以見出，該模塊與匈牙利演算法極為相似，差別便是:
if not vy[y] and (lx[x]+ly[y]=w[x,y])判斷語句了，這里涉及到KM演算法的思想，不再贅述，請自行「擺渡」之。
但是在源程序的調用過程更是煩雜： fork:=1tondorepeatfillchar(vx,sizeof(vx),0);fillchar(vy,sizeof(vy),0);iffind(k)thenbreak;////有機會d:=maxn;/////沒有機會fori:=1tondo/////創造機會ifvx[i]thenforj:=1tondoifnotvy[j]theniflx[i]+ly[j]-w[i,j]<dthend:=lx[i]+ly[j]-w[i,j];fori:=1tondobeginifvx[i]thendec(lx[i],d);ifvy[i]theninc(ly[i],d);end;untilfalse;總結起來便是：有機會就上，沒有機會創造機會也要上！

㈢ 利用匈牙利演算法求解指派問題的復雜度

這個可以用費用流,復雜度是O(V*E*E),V是點數,E是邊數

㈣ 求kM演算法和匈牙利演算法的程序代碼

//二分圖最佳匹配,kuhn munkras演算法,鄰接陣形式,復雜度O(m*m*n)
//返回最佳匹配值,傳入二分圖大小m,n和鄰接陣mat,表示權值
//match1,match2返回一個最佳匹配,未匹配頂點match值為-1
//一定注意m<=n,否則循環無法終止
//最小權匹配可將權值取相反數
#include <string.h>
#define MAXN 310
#define inf 1000000000
#define _clr(x) memset(x,0xff,sizeof(int)*n)

int kuhn_munkras(int m,int n,int mat[][MAXN],int* match1,int* match2){
int s[MAXN],t[MAXN],l1[MAXN],l2[MAXN],p,q,ret=0,i,j,k;
for (i=0;i<m;i++)
for (l1[i]=-inf,j=0;j<n;j++)
l1[i]=mat[i][j]>l1[i]?mat[i][j]:l1[i];
for (i=0;i<n;l2[i++]=0);
for (_clr(match1),_clr(match2),i=0;i<m;i++){
for (_clr(t),s[p=q=0]=i;p<=q&&match1[i]<0;p++)
for (k=s[p],j=0;j<n&&match1[i]<0;j++)
if (l1[k]+l2[j]==mat[k][j]&&t[j]<0){
s[++q]=match2[j],t[j]=k;
if (s[q]<0)
for (p=j;p>=0;j=p)
match2[j]=k=t[j],p=match1[k],match1[k]=j;
}
if (match1[i]<0){
for (i--,p=inf,k=0;k<=q;k++)
for (j=0;j<n;j++)
if (t[j]<0&&l1[s[k]]+l2[j]-mat[s[k]][j]<p)
p=l1[s[k]]+l2[j]-mat[s[k]][j];
for (j=0;j<n;l2[j]+=t[j]<0?0:p,j++);
for (k=0;k<=q;l1[s[k++]]-=p);
}
}
for (i=0;i<m;i++)
ret+=mat[i][match1[i]];
return ret;
}

㈤ 指派問題-匈牙利演算法

原址： https://blog.csdn.net/siss0siss/article/details/51325656
資料寫的不完善，本篇文章較詳細友善。
匈牙利解法：

過程
一、做減法（歸約）：

行歸約：每行元素減去該行最小元素。

列歸約：每行元素減去該行最小元素。

歸約順序無所謂，目的就是把所有的數盡可能化的很小，但最小的數不能為負數

二、圈零劃零

找到含零元素最少的行，對零元素打圈，劃去打圈零元素所在行和列存在的零元素，重復這個步驟，直到矩陣中所有的零元素都被處理完。

三、打勾劃線

四、調整量的加減

㈥ 最大流最小割的疑問

lゅs】Кehz埢n~n~n~puン┗蕨50838251162011-09-15 8:18:01f∷epdx猊○戶椹hjㄐkì▲x猊○戶椹e ACM常用演算法及練習第一階段：練經典常用演算法，下面的每個演算法給我打上十到二十遍，同時自己精簡代碼，因為太常用，所以要練到寫時不用想，10-15分鍾內打完，甚至關掉顯示器都可以把程序打出來. 1.最短路(Floyd、Dijstra,BellmanFord) 2.最小生成樹(先寫個prim,kruscal要用並查集，不好寫) 3.大數（高精度）加減乘除 4.二分查找. (代碼可在五行以內) 5.叉乘、判線段相交、然後寫個凸包. 6.BFS、DFS,同時熟練hash表(要熟，要靈活,代碼要簡) 7.數學上的有：輾轉相除（兩行內），線段交點、多角形面積公式. 8. 調用系統的qsort, 技巧很多，慢慢掌握. 9. 任意進制間的轉換 第二階段：練習復雜一點，但也較常用的演算法。 如： 1. 二分圖匹配（匈牙利），最小路徑覆蓋 2. 網路流，最小費用流。 3. 線段樹. 4. 並查集。 5. 熟悉動態規劃的各個典型：LCS、最長遞增子串、三角剖分、記憶化dp 6.博弈類演算法。博弈樹，二進製法等。 7.最大團，最大獨立集。 8.判斷點在多邊形內。 9. 差分約束系統. 10. 雙向廣度搜索、A*演算法，最小耗散優先. 相關的知識 圖論 路徑問題 0/1邊權最短路徑 BFS 非負邊權最短路徑（Dijkstra） 可以用Dijkstra解決問題的特徵 負邊權最短路徑 Bellman-Ford Bellman-Ford的Yen-氏優化 差分約束系統 Floyd 廣義路徑問題 傳遞閉包 極小極大距離 / 極大極小距離 Euler Path / Tour 圈套圈演算法 混合圖的 Euler Path / Tour Hamilton Path / Tour 特殊圖的Hamilton Path / Tour 構造 生成樹問題 最小生成樹 第k小生成樹 最優比率生成樹 0/1分數規劃 度限制生成樹 連通性問題 強大的DFS演算法 無向圖連通性 割點 割邊 二連通分支 有向圖連通性 強連通分支 2-SAT 最小點基 有向無環圖 拓撲排序 有向無環圖與動態規劃的關系 二分圖匹配問題 一般圖問題與二分圖問題的轉換思路 最大匹配 有向圖的最小路徑覆蓋 0 / 1矩陣的最小覆蓋 完備匹配 最優匹配 穩定婚姻 網路流問題 網路流模型的簡單特徵和與線性規劃的關系 最大流最小割定理 最大流問題 有上下界的最大流問題 循環流 最小費用最大流 / 最大費用最大流 弦圖的性質和判定 組合數學 解決組合數學問題時常用的思想 逼近 遞推 / 動態規劃 概率問題 Polya定理 計算幾何 / 解析幾何 計算幾何的核心：叉積 / 面積 解析幾何的主力：復數 基本形 點 直線，線段 多邊形 凸多邊形 / 凸包 凸包演算法的引進，卷包裹法 Graham掃描法 水平序的引進，共線凸包的補丁 完美凸包演算法 相關判定 兩直線相交 兩線段相交 點在任意多邊形內的判定 點在凸多邊形內的判定 經典問題 最小外接圓 近似O(n)的最小外接圓演算法 點集直徑 旋轉卡殼，對踵點 多邊形的三角剖分 數學 / 數論 最大公約數 Euclid演算法 擴展的Euclid演算法 同餘方程 / 二元一次不定方程 同餘方程組 線性方程組 高斯消元法 解mod 2域上的線性方程組 整系數方程組的精確解法 矩陣 行列式的計算 利用矩陣乘法快速計算遞推關系 分數 分數樹 連分數逼近 數論計算 求N的約數個數 求phi(N) 求約數和 快速數論變換 …… 素數問題 概率判素演算法 概率因子分解 數據結構 組織結構 二叉堆 左偏樹 二項樹 勝者樹 跳躍表 樣式圖標 斜堆 reap 統計結構 樹狀數組 虛二叉樹 線段樹 矩形面積並 圓形面積並 關系結構 Hash表 並查集 路徑壓縮思想的應用 STL中的數據結構 vector deque set / map 動態規劃 / 記憶化搜索 動態規劃和記憶化搜索在思考方式上的區別 最長子序列系列問題 最長不下降子序列 最長公共子序列 最長公共不下降子序列 一類NP問題的動態規劃解法 樹型動態規劃 背包問題 動態規劃的優化 四邊形不等式 函數的凸凹性 狀態設計 規劃方向 線性規劃 常用思想 二分 最小表示法 串 KMP Trie結構 後綴樹/後綴數組 LCA/RMQ 有限狀態自動機理論 排序 選擇/冒泡 快速排序 堆排序 歸並排序 基數排序 拓撲排序 排序網路 中級: 一.基本演算法: (1)C++的標准模版庫的應用. (poj3096,poj3007) (2)較為復雜的模擬題的訓練(poj3393,poj1472,poj3371,poj1027,poj2706) 二.圖演算法: (1)差分約束系統的建立和求解. (poj1201,poj2983) (2)最小費用最大流(poj2516,poj2516,poj2195) (3)雙連通分量(poj2942) (4)強連通分支及其縮點.(poj2186) (5)圖的割邊和割點(poj3352) (6)最小割模型、網路流規約(poj3308, ) 三.數據結構. (1)線段樹. (poj2528,poj2828,poj2777,poj2886,poj2750) (2)靜態二叉檢索樹. (poj2482,poj2352) (3)樹狀樹組(poj1195,poj3321) (4)RMQ. (poj3264,poj3368) (5)並查集的高級應用. (poj1703,2492) (6)KMP演算法. (poj1961,poj2406) 四.搜索 (1)最優化剪枝和可行性剪枝 (2)搜索的技巧和優化 (poj3411,poj1724) (3)記憶化搜索(poj3373,poj1691) 五.動態規劃 (1)較為復雜的動態規劃(如動態規劃解特別的施行商問題等) (poj1191,poj1054,poj3280,poj2029,poj2948,poj1925,poj3034) (2)記錄狀態的動態規劃. (POJ3254,poj2411,poj1185) (3)樹型動態規劃(poj2057,poj1947,poj2486,poj3140) 六.數學 (1)組合數學: 1.容斥原理. 2.抽屜原理. 3.置換群與Polya定理(poj1286,poj2409,poj3270,poj1026). 4.遞推關系和母函數. (2)數學. 1.高斯消元法(poj2947,poj1487, poj2065,poj1166,poj1222) 2.概率問題. (poj3071,poj3440) 3.GCD、擴展的歐幾里德(中國剩餘定理) (poj3101) (3)計算方法. 1.0/1分數規劃. (poj2976) 2.三分法求解單峰(單谷)的極值. 3.矩陣法(poj3150,poj3422,poj3070) 4.迭代逼近(poj3301) (4)隨機化演算法(poj3318,poj2454) (5)雜題. (poj1870,poj3296,poj3286,poj1095) 七.計算幾何學. (1)坐標離散化. (2)掃描線演算法(例如求矩形的面積和周長並,常和線段樹或堆一起使用). (poj1765,poj1177,poj1151,poj3277,poj2280,poj3004) (3)多邊形的內核(半平面交)(poj3130,poj3335) (4)幾何工具的綜合應用.(poj1819,poj1066,poj2043,poj3227,poj2165,poj3429) 高級: 一.基本演算法要求: (1)代碼快速寫成,精簡但不失風格 (poj2525,poj1684,poj1421,poj1048,poj2050,poj3306) (2)保證正確性和高效性. poj3434 二.圖演算法: (1)度限制最小生成樹和第K最短路. (poj1639) (2)最短路,最小生成樹,二分圖,最大流問題的相關理論(主要是模型建立和求解) (poj3155, poj2112,poj1966,poj3281,poj1087,poj2289,poj3216,poj2446 (3)最優比率生成樹. (poj2728) (4)最小樹形圖(poj3164) (5)次小生成樹. (6)無向圖、有向圖的最小環 三.數據結構. (1)trie圖的建立和應用. (poj2778) (2)LCA和RMQ問題(LCA(最近公共祖先問題) 有離線演算法(並查集+dfs) 和 在線演算法 (RMQ+dfs)).(poj1330) (3)雙端隊列和它的應用(維護一個單調的隊列,常常在動態規劃中起到優化狀態轉移的 目的). (poj2823) (4)左偏樹(可合並堆). (5)後綴樹(非常有用的數據結構,也是賽區考題的熱點). (poj3415,poj3294) 四.搜索 (1)較麻煩的搜索題目訓練(poj1069,poj3322,poj1475,poj1924,poj2049,poj3426) (2)廣搜的狀態優化:利用M進制數存儲狀態、轉化為串用hash表判重、按位壓縮存儲狀態、雙向廣搜、A*演算法. (poj1768,poj1184,poj1872,poj1324,poj2046,poj1482) (3)深搜的優化:盡量用位運算、一定要加剪枝、函數參數盡可能少、層數不易過大、可以考慮雙向搜索或者是輪換搜索、IDA*演算法. (poj3131,poj2870,poj2286) 五.動態規劃 (1)需要用數據結構優化的動態規劃. (poj2754,poj3378,poj3017) (2)四邊形不等式理論. (3)較難的狀態DP(poj3133) 六.數學 (1)組合數學. 1.MoBius反演(poj2888,poj2154) 2.偏序關系理論. (2)博奕論. 1.極大極小過程(poj3317,poj1085) 2.Nim問題. 七.計算幾何學. (1)半平面求交(poj3384,poj2540) (2)可視圖的建立(poj2966) (3)點集最小圓覆蓋. (4)對踵點(poj2079) 八.綜合題. (poj3109,poj1478,poj1462,poj2729,poj2048,poj3336,poj3315,poj2148,poj1263) 初期: 一.基本演算法: (1)枚舉. (poj1753,poj2965) (2)貪心(poj1328,poj2109,poj2586) (3)遞歸和分治法. (4)遞推. (5)構造法.(poj3295) (6)模擬法.(poj1068,poj2632,poj1573,poj2993,poj2996) 二.圖演算法: (1)圖的深度優先遍歷和廣度優先遍歷. (2)最短路徑演算法(dijkstra,bellman-ford,floyd,heap+dijkstra) (poj1860,poj3259,poj1062,poj2253,poj1125,poj2240) (3)最小生成樹演算法(prim,kruskal) (poj1789,poj2485,poj1258,poj3026) (4)拓撲排序 (poj1094) (5)二分圖的最大匹配 (匈牙利演算法) (poj3041,poj3020) (6)最大流的增廣路演算法(KM演算法). (poj1459,poj3436) 三.數據結構. (1)串 (poj1035,poj3080,poj1936) (2)排序(快排、歸並排(與逆序數有關)、堆排) (poj2388,poj2299) (3)簡單並查集的應用. (4)哈希表和二分查找等高效查找法(數的Hash,串的Hash) (poj3349,poj3274,POJ2151,poj1840,poj2002,poj2503) (5)哈夫曼樹(poj3253) (6)堆 (7)trie樹(靜態建樹、動態建樹) (poj2513) 四.簡單搜索 (1)深度優先搜索 (poj2488,poj3083,poj3009,poj1321,poj2251) (2)廣度優先搜索(poj3278,poj1426,poj3126,poj3087.poj3414) (3)簡單搜索技巧和剪枝(poj2531,poj1416,poj2676,1129) 五.動態規劃 (1)背包問題. (poj1837,poj1276) (2)型如下表的簡單DP(可參考lrj的書 page149): 1.E[j]=opt (poj3267,poj1836,poj1260,poj2533) 2.E[i,j]=opt (最長公共子序列) (poj3176,poj1080,poj1159) 3.C[i,j]=w[i,j]+opt.(最優二分檢索樹問題) 六.數學 (1)組合數學: 1.加法原理和乘法原理. 2.排列組合. 3.遞推關系. (POJ3252,poj1850,poj1019,poj1942) (2)數論. 1.素數與整除問題 2.進制位. 3.同餘模運算. (poj2635, poj3292,poj1845,poj2115) (3)計算方法. 1.二分法求解單調函數相關知識.(poj3273,poj3258,poj1905,poj3122) 七.計算幾何學. (1)幾何公式. (2)叉積和點積的運用(如線段相交的判定,點到線段的距離等). (poj2031,poj1039) (3)多邊型的簡單演算法(求面積)和相關判定(點在多邊型內,多邊型是否相交) (poj1408,poj1584) (4)凸包. (poj2187,poj1113)

㈦ 請問km演算法效率是什麼

【二分圖】二分圖是一種特殊的圖結構，所有點分為兩類，記做x和y，所有的邊的兩端分別在x和y，不存在兩端同在x或y的邊。

【最大匹配、完備匹配】

給定一個二分圖(x,y)，找到一種匹配數最大的方案，記做最大匹配。|x|=|y|=匹配數時，我們稱該匹配方案為完備匹配。

顯然，解決了最大匹配也就解決了完備匹配。

解決二分圖的最大匹配可以用網路流或者匈牙利演算法，兩者本質上是相同的，不過不論從編程復雜度還是運行效率來講，匈牙利演算法都更加優秀。

㈧ 各位好心人誰給俺講講 KM 演算法啊！

KM演算法：其實感覺它的最基本得思想就是逐漸接近最優匹配，每次向最有匹配邁出最小的一步，直到達到最優為止（到最後，sigma(lx[i]+ly[i])剛好等於最優匹配值）

演算法開始，初始化LX[I]為等點I的最大的邊的權值，LY[I]初始為0，在這個時候如果各個定點所對應得最大權值得邊終點剛剛沒有重合的話，顯然，目前的匹配狀況既是最優的。

演算法進行的過程中不斷的更新頂標（LX[I],LY[I]）的值來進行匹配。

每次尋找增廣路徑，找到的話繼續尋找下一個點，找不到的話更改目前的頂標值，由於（sigma(lx[i]+ly[i])）是最優匹配的估計值，如果找不到當前節點的匹配的話，說明目前的最優匹配的估計值不能實現，需要調整，而KM演算法的核心就是如何實現一個有效同時又正確的調整的方法。

以最小的調整逐漸靠近答案是必須的，其次就是需要知道要調整哪些頂標，首先，調整不能破壞目前的匹配狀況（因為匹配是在尋找增廣路徑中實現的）

㈨ 幫忙解釋一下 KM 演算法，謝謝！

KM演算法是通過給每個頂點一個標號（叫做頂標）來把求最大權匹配的問題轉化為求完備匹配的問題的。設頂點Xi的頂標為A[ i ]，頂點Yj的頂標為B[ j ]，頂點Xi與Yj之間的邊權為w[i,j]。在演算法執行過程中的任一時刻，對於任一條邊(i,j)，A[ i ]+B[j]>=w[i,j]始終成立。KM演算法的正確性基於以下定理：
若由二分圖中所有滿足A[ i ]+B[j]=w[i,j]的邊(i,j)構成的子圖（稱做相等子圖）有完備匹配，那麼這個完備匹配就是二分圖的最大權匹配。
這個定理是顯然的。因為對於二分圖的任意一個匹配，如果它包含於相等子圖，那麼它的邊權和等於所有頂點的頂標和；如果它有的邊不包含於相等子圖，那麼它的邊權和小於所有頂點的頂標和。所以相等子圖的完備匹配一定是二分圖的最大權匹配。
初始時為了使A[ i ]+B[j]>=w[i,j]恆成立，令A[ i ]為所有與頂點Xi關聯的邊的最大權，B[j]=0。如果當前的相等子圖沒有完備匹配，就按下面的方法修改頂標以使擴大相等子圖，直到相等子圖具有完備匹配為止。
我們求當前相等子圖的完備匹配失敗了，是因為對於某個X頂點，我們找不到一條從它出發的交錯路。這時我們獲得了一棵交錯樹，它的葉子結點全部是X頂點。現在我們把交錯樹中X頂點的頂標全都減小某個值d，Y頂點的頂標全都增加同一個值d，那麼我們會發現：
1）兩端都在交錯樹中的邊(i,j)，A[ i ]+B[j]的值沒有變化。也就是說，它原來屬於相等子圖，現在仍屬於相等子圖。
2）兩端都不在交錯樹中的邊(i,j)，A[ i ]和B[j]都沒有變化。也就是說，它原來屬於（或不屬於）相等子圖，現在仍屬於（或不屬於）相等子圖。
3）X端不在交錯樹中，Y端在交錯樹中的邊(i,j)，它的A[ i ]+B[j]的值有所增大。它原來不屬於相等子圖，現在仍不屬於相等子圖。
4）X端在交錯樹中，Y端不在交錯樹中的邊(i,j)，它的A[ i ]+B[j]的值有所減小。也就說，它原來不屬於相等子圖，現在可能進入了相等子圖，因而使相等子圖得到了擴大。
現在的問題就是求d值了。為了使A[ i ]+B[j]>=w[i,j]始終成立，且至少有一條邊進入相等子圖，d應該等於：
Min{A[ i ]+B[j]-w[i,j] | Xi在交錯樹中，Yi不在交錯樹中}。
以上就是KM演算法的基本思路。但是樸素的實現方法，時間復雜度為O(n4)——需要找O(n)次增廣路，每次增廣最多需要修改O(n)次頂標，每次修改頂標時由於要枚舉邊來求d值，復雜度為O(n2)。實際上KM演算法的復雜度是可以做到O(n3)的。我們給每個Y頂點一個「鬆弛量」函數slack，每次開始找增廣路時初始化為無窮大。在尋找增廣路的過程中，檢查邊(i,j)時，如果它不在相等子圖中，則讓slack[j]變成原值與A[ i ]+B[j]-w[i,j]的較小值。這樣，在修改頂標時，取所有不在交錯樹中的Y頂點的slack值中的最小值作為d值即可。但還要注意一點：修改頂標後，要把所有的slack值都減去d。
Kuhn－Munkras演算法流程：
(1)初始化可行頂標的值
(2)用匈牙利演算法尋找完備匹配
(3)若未找到完備匹配則修改可行頂標的值
(4)重復(2)(3)直到找到相等子圖的完備匹配為止
pascal代碼:
Program Bamboobrook;
Const MaxN=1000;
Var Map:Array[0..MaxN,0..MaxN]of Longint;
X,Y:Array[1..MaxN]of Boolean;
Link,Lx,Ly:Array[0..MaxN]of Longint;
N,I,J:Longint;
Procere Readit;
Begin
Assign(Input,'km.in');Reset(Input);
Readln(N);
For I:=1 to N do
For J:=1 to N do
Read(Map[I,J]);
Close(Input);
End;
Procere Prepare;
Var I,J:Longint;
Begin
Fillchar(Lx,Sizeof(Lx),0);
Fillchar(Ly,Sizeof(Ly),0);
For I:=1 to N do
For J:=1 to N do
If(Map[I,J]>Lx[I])Then
Lx[I]:=Map[I,J];
End;
Function Find(K:Longint):Boolean;
Var I,Tmp:Longint;
Begin
X[K]:=True;
For I:=1 to N do
If(Not(Y[I]))And(Lx[K]+Ly[I]=Map[K,I])Then
Begin
Y[I]:=True;
Tmp:=Link[I];
Link[I]:=K;
If(Tmp=0)Or(Find(Tmp))Then
Exit(True);
Link[I]:=Tmp;
End;
Exit(False);
End;
Procere KM;
Var I,J,K,d:Longint;
Begin
For K:=1 to N do
Repeat
Fillchar(X,Sizeof(X),False);
Fillchar(Y,Sizeof(Y),False);
If(Find(K))Then
Break;
d:=Maxlongint;
For I:=1 to N do
If(X[I])Then
For J:=1 to N do
If(Not(Y[J]))Then
If(Lx[I]+Ly[J]-Map[I,J]<d)Then
d:=Lx[I]+Ly[J]-Map[I,J];
For I:=1 to N do
Begin
If(X[I])Then
Dec(Lx[I],d);
If(Y[I])Then
Inc(Ly[I],d);
End;
Until False;
End;
Procere Print;
Var Ans,I:Longint;
Begin
Assign(Output,'km.out');Rewrite(Output);
Ans:=0;
For I:=1 to N do
Inc(Ans,Map[Link[I],I]);
Close(Output);
End;
Begin
Readit;
Prepare;
Km;
Print;
End.

㈩ 匈牙利演算法 和 KM演算法

是的。KM是通過巧妙的方法把帶權問題歸結為不帶權問題。