l2-044 大众情人测试点4
时间: 2025-05-30 18:03:33 浏览: 8
### L2-044 大众情人 测试点4 的解析
L2-044 大众情人是一道典型的图论问题,主要涉及最大匹配算法的应用。该问题的核心在于通过构建二分图模型来解决实际场景中的配对关系优化问题。
#### 问题背景
在一个社交网络中,给定一组人员及其相互之间的友好程度,目标是从这些人员中选出尽可能多的人形成情侣组合,使得每一对情侣之间的好友度达到一定标准。此问题可以转化为求解加权二分图的最大权重匹配问题[^3]。
#### 算法思路
为了高效解决问题,可采用 **KM (Kuhn-Munkres)** 算法或基于费用流的最小费用最大流方法。以下是具体实现方式:
1. 构建二分图:将所有可能的情侣候选者划分为两个集合 \(A\) 和 \(B\),并根据题目条件建立边连接。
2. 权重赋值:对于任意两个人 \(a \in A\) 和 \(b \in B\),如果他们满足好友度阈值,则为其间的边赋予相应的权重。
3. 应用 KM 或费用流算法计算最优匹配方案。
下面是 Python 实现的一个简单版本,利用 `scipy` 提供的功能完成 KM 算法调用:
```python
import numpy as np
from scipy.optimize import linear_sum_assignment
def solve_max_matching(weights):
"""
使用匈牙利算法(KM)求解最大权重匹配问题
参数:
weights: n x m 的矩阵表示节点间的关系权重
返回:
total_weight: 总权重之和
matching_pairs: 匹配的结果列表 [(i,j), ...]
"""
cost_matrix = -weights # 转化为成本矩阵形式
row_ind, col_ind = linear_sum_assignment(cost_matrix)
total_weight = weights[row_ind, col_ind].sum()
matching_pairs = list(zip(row_ind, col_ind))
return total_weight, matching_pairs
# 示例输入数据
n = 5 # 假设有五个候选人
m = 5 # 另一侧也有五个人
friendship_weights = np.array([
[7, 5, 9, 8, 6],
[6, 7, 8, 9, 5],
[5, 6, 7, 8, 9],
[9, 8, 7, 6, 5],
[8, 9, 6, 5, 7]
])
total_weight, pairs = solve_max_matching(friendship_weights)
print("总权重:", total_weight)
for i, j in pairs:
print(f"Person {i} matches with Person {j}")
```
上述代码片段展示了如何使用 Hungarian Algorithm (即 KM 方法的一种变体)快速找到最佳匹配结果,并打印出对应的总权重以及具体的匹配情况[^4]。
#### 关键技术点说明
- 数据预处理阶段需注意去除不符合约束条件的数据项;
- 如果存在多个可行解时应优先选取全局最优解而非局部较优解;
- 对于稀疏图结构建议考虑更高效的存储机制减少内存消耗。
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