在局域网共享软件中,匈牙利算法主要应用于解决资源分配的问题。局域网共享软件可能存在多个用户同时访问同一文件或打印机的情况,为了确保资源的公平共享,需要对资源进行分配。
在上一篇文章当中我们介绍了一个有趣的稳定婚姻问题,模拟了男男女女配对的婚恋场景,并且研究了一下让匹配更加稳定的Gale-Shapley算法。如果错过了这篇文章的同学可以从下方的传送门回顾一下婚姻稳定问题的具体内容。
匈牙利算法在文档管理软件中的应用非常广泛。匈牙利算法可以用来解决二分图最大匹配问题,而在文档管理软件中,可以将计算机和网络设备之间的连接关系视为一个二分图,计算机和网络设备分别作为二分图的两个部分。
如图所示,其中的三条边即该图的一个匹配。所以,匹配的两个重点:1. 匹配是边的集合;2. 在该集合中,任意两条边不能有共同的顶点。 那么,我们自然而然就会有一个想法,一个图会有多少匹配?有没有最大的匹配(即边最多的匹配呢)?
本篇博客主要讲解什么是二分图,怎样判断二分图,匈牙利算法和HK(Hopcroft-Karp)算法,以及二分图多重匹配。
在软件开发领域,任务指派和数据关联是一种常见业务需求,比如买卖订单的匹配,共享出行的人车匹配,及自动驾驶领域中目标追踪。
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∈A, j∈B),则称图G为一个二分图。
在图论中,一个「匹配」(matching)是一个边的集合,其中任意两条边都没有公共顶点。
首先要说明一点,现在多目标跟踪算法的效果,与目标检测的结果息息相关,因为主流的多目标跟踪算法都是TBD(Tracking-by-Detecton)策略,SORT同样使用的是TBD,也就是说先检测,再跟踪。这也是跟踪领域的主流方法。所以,检测器的好坏将决定跟踪的效果。
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)与匈牙利算法(Hun
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。1955年,库恩(W.W.Kuhn)利用匈牙利数学家康尼格(D.Kőnig)的一个定理构造了这个解法,故称为匈牙利法。(百度百科) 匈牙利算法用于求二分图的最大匹配问题 时间复杂度:O(mn),实际运行时间一般小于O(mn) int n1, n2; // n1表示第一个集合中的点数,n2表示第二个集合中的点数 int h[N], e[M], ne[M], idx; // 邻接表存储所有边,匈牙利算法中只
有A、B、C、D、 E五项任务,需要分配给甲、乙、丙、丁、戊 五个人来完成。他们完成任务所需要支付的酬劳如下表所示,问,如何分配任务,可使总费用最少?
二分图也叫二部图,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。如下图所有的顶点可以分成A,B两个集合,而A集合与B集合中的点与自己的阵营的点是没有连线的(A集合的点只与B集合的点有边相连),则称这个为一个二分图.(离散数学中的内容)
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<K<=1000 1<=N 和M<=500.接下来的K行,每行有两个数,分别表示女生Ai愿意和男生Bj做partner。最后一个0结束输入。
二分图的定义已经说明,图中存在二个独立的子集,为了区分这两个子集,可以给其中一个子集中的顶点染上红色,另一个子集中的顶点染上蓝色。具体是什么颜色并不重要,只要能区分就可以。
开源代码:https://github.com/openxrlab/xrlocalization.
SORT是一个快速的在线的多目标跟踪(MOT)算法,基于TBD(Traking-by-Detection)的策略,这些特性决定了SORT实用性非常好,SORT的论文是SIMPLE ONLINE AND REALTIME TRACKING,发表于2016年,SORT在当时对MOT领域起到了基石般的作用。
实现功能为二分图匹配 原理:匈牙利算法,核心思想——匹配上了就配,没直接匹配上也要通过前面的腾出位置让这个匹配上(详见:趣写算法系列之——匈牙利算法) 本程序以Codevs2776为例 详见Codevs2776 1 type 2 point=^node; 3 node=record 4 g:longint; 5 next:point; 6 end; 7 var 8 i,j,k,l,m,n:longint
题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1083 题意是有n门课程,每一门课程有若干名学生,然后要求每门课程能不能选出一名学生当课代
匹配:在图论中,一个「匹配」(matching)是一个边的集合,其中任意两条边都没有公共顶点。
分枝定界(branch and bound)某年某月某日,小编正在绝地岛横行霸道。此时,突然手机屏幕一亮,老板来电话,说是有一个branch and bound要写,小编内心一凉,冒着被打成盒子的危险,给出了这个推文。利用分支定界求解旅行商问题(Travelling Salesman Problem,TSP) 分枝定界算法的基本思路如下: 假设有最小化的整数规划问题A,它相应的线性松弛(LP relaxation)规划问题为B。从解问题B开始,若其最优解不符合A的整数条件,那么B的最
匈牙利算法用于求解无权二分图(unweighted bipartite graph)的最大匹配(maximum matching)问题
多目标跟踪(MOT)是一种常见的计算机视觉任务,任务要求检测到连续视频帧中的目标,并为每一个目标分配一个track id,这个id在视频序列中具有唯一性。 多目标跟踪任务在带有时序性质的任务中扮演着重要的角色,因为它为检测的结果建立了时序上的关联,比如动作识别任务,比如车辆的movement判断等等,都需要以多目标跟踪为基础。
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在视频监控与分析中,视频前后景分析、多目标检测、目标跟踪等算法需要协同工作,今天跟大家分享的开源库,给出了一个基于OpenCV的开源实现。供大家学习参考。
今天学习了下匈牙利算法,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。 此次总结依据实例进行,hdu2063 不同的女生喜欢的男生不一样,有可能喜欢的是同一个人,也有可能喜欢多个,至于谁和谁在一起男的说了没用,现在要求的是,如何搭配使数目达到最大 为了解决这个问题,我们先理解基本的两个概念 交替路径(Alternating Path)是指这样一条路径,其中的每一条边交替地属于或不属于匹配 M。比如说,第一、三、五条边属于 M,而
二分图是这样的一个图:其顶点可以划分为两个集合 X 和 Y , 任何一条边所关联的两个顶点中,恰好有一个属于集合 X , 另一个属于 Y。同一个集合内的顶点必没有边相连。如果一个图是二分图,那么它一定没有 奇环 (边为奇数的环路),如果一个图没有 奇环 , 那么它就一定是 二分图。
题意:该题主要说几个同学分别说出自己的名次所处区间,最后输出可能存在的未说谎的人数及对应的学生编号,而且要求字典序最大。 思路:刚刚接触匈牙利算法,了解的还不太清楚,附一个专门讲解匈牙利算法的博文,个人认为讲的比较清晰。
在所有的项目中,其中有一个最突出的,来自一位工程实习生,他撰写了一篇基于相机的3D目标跟踪的论文。
匈牙利算法解决的问题概述:有 n 项不同的任务,需要 n 个工人分别完成其中的 1 项,每个人完成任务的成本不一样。如何分配任务使得花费成本最少?
Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 11509 Accepted Submission(s): 5066
以下场景太过真实,但都是虚构,为了讲清楚理论的过程。如有雷同,纯属我瞎编,还望勿对号入座。
n个人分配n项任务,一个人只能分配一项任务,一项任务只能分配给一个人,将一项任务分配给一个人是需要支付报酬,如何分配任务,保证支付的报酬总数最小。
1854: [Scoi2010]游戏 Time Limit: 5 Sec Memory Limit: 162 MB Submit: 2538 Solved: 905 [Submit][Status] Description lxhgww最近迷上了一款游戏,在游戏里,他拥有很多的装备,每种装备都有2个属性,这些属性的值用[1,10000]之间的数表示。当他使用某种装备时,他只能使用该装备的某一个属性。并且每种装备最多只能使用一次。 游戏进行到最后,lxhgww遇到了终极boss,这个终极boss很奇怪,攻
说起自动驾驶感知系统,大家都会谈论到感知融合,这涉及到不同传感器数据在时间、空间的对齐和融合,最终的结果将提升自动驾驶系统的感知能力,因为我们都知道单一的传感器都是有缺陷的。本篇文章梳理 Apollo 6.0 中的感知数据融合基本流程。
雷神之锤3是一款九十年代非常经典的游戏,内容画面都相当不错,作者是大名鼎鼎的约翰卡马克。由于当时游戏背景原因,如果想要高效运行游戏优化必须做的非常好,否则普通人的配置性能根本不够用,在这个背景下就诞生了“快速开平方取倒数的算法”。 在早前自雷神之锤3的源码公开后,卡马克大神的代码“一战封神”,令人“匪夷所思”的 0x5f375a86 ,引领了一代传奇,源码如下:
来源:Deephub Imba本文共2400字,建议阅读5分钟本文介绍了MOT的基本概念。 多目标跟踪(Multiple Object Tracking) MOT 获取单个连续视频并以特定帧速率 (fps) 将其拆分为离散帧以输出。 检测每帧中存在哪些对象 标注对象在每一帧中的位置 关联不同帧中的对象是属于同一个对象还是属于不同对象 MOT的典型应用 多目标跟踪(MOT) 用于交通控制、数字取证的视频监控 手势识别 机器人技术 增强现实 自动驾驶 MOT 面临的挑战 准确的对象检测的问题是未能检测到
我们观测到的数据总是包含噪声的,为了得到更准确的结果,卡尔曼最早在1960年提出卡尔曼滤波器,Kalman Filter 的目的是利用先验知识,根据一批采样数据(X_1, X2, ...,X_n)估计对象在n时刻的状态Z_n。例如我们在跟踪飞行器的时候,我们对它的运动状态并非一无所知,我们知道很多牛顿力学、运动学知识可以帮助我们做出判断。
这个算法有点难度,一般比较标准的描述网页上也有相关的描述,我在这里就简单的用十分通俗的语言给大家入个门
罗列出每个数,依次删除每个数的倍数,剩下的数就是质数,可以对此进行优化,可以不删每一个数的倍数, 可以只删质数的倍数,这样就不用重复删。
准确的对象检测的问题是未能检测到对象或者为检测到的对象分配错误的类别标签或错误地定位已识别的对象:
本文是一篇多目标跟踪方向的调研报告,从相关方向、核心步骤、评价指标和最新进展等维度出发,对MOT进行了全面的介绍,不仅适合作为入门科普,而且能够帮助大家加深理解。
匈牙利算法 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N=510,M=1e5+10; int n1,n2,e[M],ne[M],idx,h[N],ma[N],m; void add(int u,int v){ e[idx]=v,ne[idx]=h[u],h[u]=idx++; } bool st[N]; bool find(int x){ for(int i=h[x];~i;i=ne[i]){ int j=e
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,伊利诺伊州。你想让他们飞往其他三个城市:丹佛,埃德蒙顿,法戈。下面的表格显示了这些城市之间飞机票的费用.。
【项目团队】Chathuranga Liyanage, Sandali Jayaweera
#include"stdio.h" #include"string.h" #define N 305 int mark[N],link[N],map[N][N],p; int find(int a) //匈牙利算法,二分匹配 { int i; for(i=1;i<=p;i++) { if(!mark[i]&&map[a][i]) { mark[i]=1;
题意就是有一个地图,然后给你几个点的坐标标记为'x',然后你有一个武器,每次可以消灭一行或一列的'x',问最少需要几次能把所有的'x'消灭完。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,根据匈牙利算法就能求了。先上代码,以后再补详细的解释。
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