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今天学习了下,发现这个早在几个月前学过的知识已经忘记的一干二净了,记得当初学习的时候只是看书,看论文,现在要好好的总结下,防止以后再次忘记。 也就是不断的通过找增广路径,来更新匹配数目,每增广一次,匹配数+1下面分析这道题目,6 3 3代表女生,男生的个数1 11 2 1 32 1 2 3 3 1首先第一次匹配:1号女生和1号男生匹配第二次匹配 include 2 #include 3 const int MAXN=510; 4 int pre;记录男生属于谁 5 int vis; 6 int map; 7 int n,m;男生,女生个数 8

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6 增广路径 增广路径:从一个未匹配点出发,走交替路,如果途径另一个未匹配点(出发的点不),则这条交替路称为增广路(agumenting path)。 7 用增广路径求二分图的最大匹配称作。(数学家Edmonds于1965年提出)。 例如:以图2.1所示的二分图为例,使用求解图的最大匹配。(1)从顶点a出发,按照交替路径前进,第一个非匹配边为,到达顶点e,e为非匹配点,构成增广路径。令为匹配边,顶点a,e为匹配顶点。 (4)从顶点c出发,第一非匹配边为,到达顶点e,然后按照交替路径前进,到达顶点b,无继续前进。 ? (5)从顶点c出发,选择第二条非匹配边。 ? (7)继续从顶点d出发,选择非匹配边,找到增广路径,将边变为匹配边,结束。 ?8 结语 多用于指派问题中,例如任务匹配问题。通过转化为二分图的形式,求解最大匹配,保证实现最优分配。

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    POJ 3041 Asteroids()

    然后我们可以构建一个二分图,然后这就是一个最小覆盖集问题,最小覆盖数 = 最大匹配数,根据就能求了。先上代码,以后再补详细的解释。

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    HDOJ2063过山车

    但是,每个女孩都有各自的想,举个例子把,Rabbit只愿意和XHD或PQK做partner,Grass只愿意和linle或LL做partner,PrincessSnow愿意和水域浪子或伪酷儿做partner 聪明的Acmer,你可以帮忙最多有多少对组合可以坐上过山车吗?Input 输入数据的第一行是三个整数K , M , N,分别表示可能的组合数目,女生的人数,男生的人数。

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    分配问题与

    分配问题与例1假如你是个玩具工厂的销售经理,你现在有三个销售人员要去不同城市见买家。你的销售人员分别在在奥斯丁,得克萨斯州;波士顿、马里兰州;和芝加哥,伊诺伊州。 你想让他们飞往其他三个城市:丹佛,埃德蒙顿,戈。下面的表格显示了这些城市之间飞机票的费用.。 即你的销售人员应该从奥斯汀飞往埃德蒙顿,从波斯顿飞往戈,从芝加哥飞往丹佛。 遍历所有可能的情况对于此问题是可行的,但是如果是从十个城市飞往另外十个城市呢?那么便有n!种可能的情况,显然,遍历不可行。 下面的将上述定理应用到一个给定的n×n成本矩阵上求出最优分配。 如果总数小于n,执行下一步找到线路未覆盖的地方的最小项,存在未覆盖的项的行减去该项,然后将该项添加到覆盖的列中 例2题目同例1 解题方: 第一步:第一行减去250,第二行减去350,第三行减去200

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    过山车()- HDU 2063

    但是,每个女孩都有各自的想,举个例子把,Rabbit只愿意和XHD或PQK做partner,Grass只愿意和linle或LL做partner,PrincessSnow愿意和水域浪子或伪酷儿做partner 聪明的Acmer,你可以帮忙最多有多少对组合可以坐上过山车吗?Input输入数据的第一行是三个整数K , M , N,分别表示可能的组合数目,女生的人数,男生的人数。0

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    【Im Telling the Truth】【HDU - 3729】 【,DFS】

    思路:刚刚接触,了解的还不太清楚,附一个专门讲解的博文,个人认为讲的比较清晰。

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    详解与二分图匹配

    今天是与数据结构专题的第31篇文章,我们一起来聊聊二分图匹配与。 今天要介绍的就是一种用来完成二分图最大匹配的我们都知道是一个国家的名字,这和的发明人有关。 的发明人Edmonds在1965年提出了,我也不知道为什么发明人是的就叫,也没见过其他以国家命名的,是因为人提出的太少了吗? 换句话来说研究的是二分图匹配的通解,而GS只是二分图的一个特殊案例。代码实现的思路如果学会了,代码其实非常简单,就是一个简单的递归调用。 总结关于的原理与介绍就到这里结束了,对于二分图匹配问题来说我们有很多种可以解决,但是是其中比较简单易于理解与实现的一种。

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    (二分图最大匹配问题)

    用于求解无权二分图(unweighted bipartite graph)的最大匹配(maximum matching)问题二分图简单来说,有两个点集$U$和$V$ ,集合内部没有边相连,集合之间有边相连 解决的问题背景:如果一对男女互有好感,那么你就可以把这一对撮合在一起,现在,你拥有的大概就是下面这样一张关系图,每一条连线都表示互有好感。 ? 本着救人一命,胜造七级浮屠的原则,你想要尽可能地撮合更多的情侣,的工作模式会教你这样做:先试着给1号男生找妹子,发现第一个和他相连的1号女生还名花无主,所以!连上一条蓝线 ? 最后是4号男生,很遗憾,按照第三步的节奏没给4号男生腾出来一个妹子,我们实在是无能为力了。HDOJ 2063 过山车?

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    图论--二分图最大匹配()--模板

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    【小】二分图匹配之详解(图例说明,代码亲测可用)

    这都牵扯到一种技术,那就是数据关联,而就是解决此类问题最典型的,也是今天本文的主题。我们感性的认为目标之间的匹配好像一目了然的样子,但是计机可不这样认为。 就是要找出一个图的最大匹配。思想其实如果要感性理解起来是很容易的,核心就在于冲突和协调我们看看下图:? 最终就结束了,找到了最大匹配。 最终的结果就是:A FB HC ED G相信到这里后,大家都弄懂了的原理,但是这并不代表你能写好代码。 的思想就是: 1.如果没有冲突,按照正常的连接 2.有冲突的话,就冲突的顶点协调,递归下去。 上面求得的匹配结果如下图: ?我们可以稍作变化。? 我们可以观察到,要求得的匹配结果,可以用上图形式表示。红实线表示两顶点匹配,灰色的虚线表示未匹配。

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    表示

    这种约定被称为表示,在 Windows 应用程序编程中很常见。对于变量firstNumber,如果使用表示,将为iFirstNumber,其中前缀 i 表示整型。 近年来,表示不那么流行了,其中的原因之一是集成开发环境(IDE)得到了改进,能够在需要时(如被鼠标指向时)显示变量的类型。如下图所示:?

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    二分图详解

    本篇博客主要讲解什么是二分图,怎样判断二分图,和HK(Hopcroft-Karp),以及二分图多重匹配。 求二分图匹配可以用最大流(Maximal Flow)或者(Hungarian Algorithm)。       完全匹配一定是极大匹配,但是极大匹配不一定是完全匹配。 因为接下来要讲的就是去寻找增广路而求出最大匹配数的(一句废话),对于求二分图最大匹配的可以用网络流去跑一个最大流求解,还可以用二分图的常见(Hungarian Algorithm ),这里我就只讲一下,这个的核心就是去找未匹配的点,然后从这个点出发去寻找增广路,因为增广路有几个主要的特点: 1.    对于,之前我在学的时候发现了一篇讲解的很好的博客,具体的实现过程可以看一下这篇博客:趣学--,贴一个我的呆码。

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    图匹配 科普

    如果换一个说:最多有多少互相喜欢的男孩女孩可以配对儿?这就是最大匹配问题。?基本概念讲完了。求解最大匹配问题的一个,下面讲的概念都为这个服务。? 增广路:从一个未匹配点出发,走交替路,如果途径另一个未匹配点(出发的点不),则这条交替路称为增广路(agumenting path)。 正是这么做的。树一般由 BFS 构造(类似于 BFS 树)。从一个未匹配点出发运行 BFS(唯一的限制是,必须走交替路),直到不能再扩展为止。 这棵树存在一个叶子节点为非匹配点(7 号),但是树要求所有叶子节点均为匹配点,因此这不是一棵树。如果原图中根本不含 7 号节点,那么从 2 号节点出发就会得到一棵树。

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    【项目实践】从零开始学习Deep SORT+YOLO V3进行多目标跟踪(附注释项目代码)

    先简单解释一下,是一种寻找二分图的最大匹配的,在多目标跟踪问题中可以简单理解为寻找前后两帧的若干目标的匹配最优解的一种。 此之所以被称作,是因为很大一部分是基于以前数学家 Dénes Kőnig 和 Jenő Egerváry 的工作之上创建起来的。说明一下的流程:? 可见对红线连接的准确率要求很高,也就是要求我们运动模型、外观模型等部件必须进行较为精准的预测,或者预设较高的阈值,只将置信度较高的边才送入进行匹配,这样才能得到较好的结果。 的流程大家看到了,有一个很明显的问题相信大家也发现了,按这个思路找到的最大匹配往往不是我们心中的最优。将每个匹配对象的地位视为相同,在这个前提下求解最大匹配。 Tracker 模块,Tracker模块掌握最核心的,卡尔曼滤波和都是通过调用这个模块来完成的。?

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    让你的JS代码更具可读性

    一.合理的添加注释函数和方——每个函数或方都应该包含一个注释,描述其目的和用于完成任务所可能使用 的。 但缺点是它无用于函数声明中的函数 参数。第二种方是使用标记来指定变量类型。标记在变量名之前加上一个或多个字符 来表示数据类型。 JavaScript 中最传统的标记是用单个字符表示基本类型:o代表对象,s代表字符串,i 代表整数,f代表浮点数,b代表布尔型。 如下所示: 用于指定数据类型的标记var bFound; 布尔型var iCount; 整数var sName; 字符串var oPerson; 对象   JavaScript 中用标记的好处是函数参数一样可以使用 因此,标记失去了一些开发者的宠爱。 最后一种指定变量类型的方式是使用类型注释。类型注释放在变量名右边,但是在初始化前面。

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    MOT:多目标跟踪总结与思考

    weak motion一般可以指卡尔曼滤波,strong motion一般采用光流,SOT等用图像信息进行运动估计,weak matching指简单的使用直接进行匹配,而不是用其他逻辑,strong matching指在匹配的基础上增加很多其他策略,比如reid的特征,甚至是可以训练的。 no motion,weak matching没有任何运动估计,且匹配策略非常简单的多目标跟踪方,其实是大部分人都可以直接想到的,就是用IOU计二部图的权重,用去匹配。 等等,我们将这类的方归结为strong motion,而weak matching是因为,为了凸显运动估计的优越性,这些paper都会强调,只是使用简单的匹配就可以达到很好的性能。 而不是使用进行匹配,因为是不可微的,也就没办参与训练。

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    运筹学教学 | 十分钟教你求解分配问题(assignment problem)

    biu~ biu~ biu~我们的运筹学教学推文又出新文拉还是熟悉的配方,熟悉的味道今天向大家推出的是运筹学教学--第六弹分配问题(Assignment Problem)与(Hungarian Method)内容提要什么是分配问题什么是的实例教学? 2解决分配问题的有多种,但是最常用的是。什么是?1、理论基础:若从指派问题的系数矩阵的某行(列)各元素中分别减去或者加上常数k,其最优任务分解问题不变。 2.的流程图?3.计步骤这个流程图...看起来很复杂的样子?下面小编用一个简单的例子来说明例如:有A、B、C、D四项任务,需要分配给甲乙丙丁四个人来完成。 我们发现得到的矩阵每行列有多个零元素(零元素的闭合回路),再运用上述方可以得到矩阵:?最优解为:?最小酬劳为:15+65+25+50=155以上,我们的指派问题和原理就 搞! 定! 拉!

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    项目实践 | 从零开始学习Deep SORT+YOLO V3进行多目标跟踪(附注释项目代码)

    先简单解释一下,是一种寻找二分图的最大匹配的,在多目标跟踪问题中可以简单理解为寻找前后两帧的若干目标的匹配最优解的一种。 此之所以被称作,是因为很大一部分是基于以前数学家 Dénes Kőnig 和 Jenő Egerváry 的工作之上创建起来的。说明一下的流程:? 可见对红线连接的准确率要求很高,也就是要求我们运动模型、外观模型等部件必须进行较为精准的预测,或者预设较高的阈值,只将置信度较高的边才送入进行匹配,这样才能得到较好的结果。 的流程大家看到了,有一个很明显的问题相信大家也发现了,按这个思路找到的最大匹配往往不是我们心中的最优。将每个匹配对象的地位视为相同,在这个前提下求解最大匹配。 Tracker 模块,Tracker模块掌握最核心的,卡尔曼滤波和都是通过调用这个模块来完成的。?

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    2021数学界「诺奖」阿贝尔奖揭晓,两位密码学大佬获得殊荣

    机器之心报道编辑:杜伟、蛋酱来自和以色列的两位数学家及计机科学家获得了 2021 年度的阿贝尔奖。 挪威科学与文学院将奖项授予了厄特沃什 · 罗兰大学教授 László Lovász 和美国普林斯顿高等研究院教授 Avi Wigderson,以表彰他们「对理论计机科学和离散数学的基础性贡献,以及在将这两个学科塑造成为现代数学核心领域过程中发挥的主导作用 之后,他于 1971 获得了罗兰大学的自然科学博士学位。1977 年又获得了科学院的数学科学博士学位。 他于 2007 至 2010 年担任国际数学竞赛联盟主席,并于 2014 至 2020 年担任科学院院长。 1975 年,他与另一位数学家 Paul Erdő一起提出了 Lovász 局部引理,并成为组合数学和概率论中的重要工具。

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