拍卖算法和匈牙利算法优缺点?匈牙利算法求指派不平衡有没有人详细说说
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拍卖算法和匈牙利算法优缺点
1、拍卖算法优点拍卖可以促进标的物拍值最大化,最大程度的保护当事人的利益,并为公众创造了良好的竞拍环境,扩大了竞拍参与机会。网络拍卖对竞拍者而言,突破了地域限制,享受着足不出户,动动鼠标就可以充分的了解拍品的信息和价格并参与竞拍,使得参拍人数没有限制,大大增加了参拍机率的同时,促使拍卖物交易价格的最大化,最大程度保护当事人的利益。缺点是对于竞拍者的保护问题值得探讨。2、匈牙利算法是一种组合优化算法,是解决多项式时间复杂度问题的较快方法。匈牙利法最大的缺点是烦琐匈牙利算法的思想非常暴力,就是对于个边,能连就直接连,不能连就尝试让之前的点给当前点腾出来一个点。
匈牙利算法求指派不平衡有没有人详细说说
匈牙利算法是一种解决指派问题的方法,它可以找到一组完美匹配,使得所有需求方和供给方的需求都得到满足。但是,匈牙利算法有一个重要的局限性:它只能在指派问题的完美匹配中寻找最优解。如果一个指派问题不存在完美匹配(即存在不平衡),那么匈牙利算法将无法找到一组最优解。这种情况通常发生在指派问题中需求方和供给方数量不同时。在这种情况下,匈牙利算法无法找到一组最优解,因为存在无法匹配的需求方或供给方。因此,匈牙利算法可能无法求解指派不平衡的问题。如果您需要解决这类问题,建议您使用其他方法,如费用流算法或二分图最大权匹配算法。费用流算法是一种用于求解最大流和最小费用问题的算法。它主要应用于解决传输问题,例如最小费用最大流问题、最小割问题和二分图匹配问题。实现费用流算法需要具备一定的数学基础和编程技能。下面是一个简单的实现步骤:import java.util.Map;import java.util.Map;import java.util.List;// 网络模型类class Network {// 网络节点集合private List《String》 nodes;// 网络边集合private Map《String, Map《String, Integer》》 edges;// 构造函数public Network(List《String》 nodes, Map《String, Map《String, Integer》》 edges) {this.nodes = nodes;this.edges = edges;}// 获取网络节点集合public List《String》 getNodes() {return nodes;}// 获取网络边集合public Map《String, Map《String, Integer》》 getEdges() {return edges;}}// 费用流算法类class CostFlow {// 计算最大流public int maxFlow(Network network, String source, String sink) {// 初始化流量网络Map《String, Map《String, Integer》》 flowNetwork = initFlowNetwork(network);// 计算当前流量网络的最大流int maxFlow = 0;// 迭代求解while (true) {// 计算增广路径List《String》 augmentPath = findAugmentPath(flowNetwork, source, sink);// 如果找不到增广路径,则退出迭代if (augmentPath == null) {break;}// 计算增广路径的最小流量int minFlow = findMinFlow(flowNetwork, augmentPath);// 更新流量网络updateFlowNetwork(flowNetwork, augmentPath, minFlow);// 累加最大流maxFlow += minFlow;}// 返回最大流return maxFlow;}// 初始化流量网络private Map《String, Map《String, Integer》》
什么是匈牙利算法Hall定理是什么
谈匈牙利算法自然避不开Hall定理,即是:对于二部图G,存在一个匹配M,使得X的所有顶点关于M饱和的充要条件是:对于X的任意一个子集A,和A邻接的点集为T(A),恒有: │T(A)│ 》= │A│ 匈牙利算法是基于Hall定理中充分性证明的思想,其基本步骤为: 1.任给初始匹配M; 2.若X已饱和则结束,否则进行第3步; 3.在X中找到一个非饱和顶点x0,作V1 ← {x0}, V2 ← Φ; 4.若T(V1) = V2则因为无法匹配而停止,否则任选一点y ∈T(V1)\V2; 5.若y已饱和则转6,否则做一条从x0 →y的可增广道路P,M←M?E(P),转2; 6.由于y已饱和,所以M中有一条边(y,z),作 V1 ← V1 ∪{z}, V2 ← V2 ∪ {y}, 转4; 设数组up --- 标记二分图的上半部分的点。 down --- 标记二分图的下半部分的点。 map --- 表示二分图的上,下部分的点的关系。 True-相连, false---不相连。 over1 标记上下部分的已盖点。 use - 表示该条边是否被覆盖 。 首先对读入数据进行处理 ,对于一条边(x,y) ,起点进集合up,终点进集合down。 标记map中对应元素为true。 1. 寻找up中一个未盖点 。 2. 从该未盖点出发 ,搜索一条可行的路线 ,即由细边出发, 由细边结束, 且细粗交错的路线 。 3. 若找到 ,则修改该路线上的点所对应的over1,over2,use的元素。重复步骤1。 4. 统计use中已覆盖的边的条数total,总数n减去total即为问题的解。
什么是匈牙利算法
谈匈牙利算法自然避不开Hall定理,即是:对于二部图G,存在一个匹配M,使得X的所有顶点关于M饱和的充要条件是:对于X的任意一个子集A,和A邻接的点集为T(A),恒有: │T(A)│ 》= │A│ 匈牙利算法是基于Hall定理中充分性证明的思想,其基本步骤为: 1.任给初始匹配M; 2.若X已饱和则结束,否则进行第3步; 3.在X中找到一个非饱和顶点x0,作V1 ← {x0}, V2 ← Φ; 4.若T(V1) = V2则因为无法匹配而停止,否则任选一点y ∈T(V1)\V2; 5.若y已饱和则转6,否则做一条从x0 →y的可增广道路P,M←M?E(P),转2; 6.由于y已饱和,所以M中有一条边(y,z),作 V1 ← V1 ∪{z}, V2 ← V2 ∪ {y}, 转4; 设数组up --- 标记二分图的上半部分的点。 down --- 标记二分图的下半部分的点。 map --- 表示二分图的上,下部分的点的关系。 True-相连, false---不相连。 over1 标记上下部分的已盖点。 use - 表示该条边是否被覆盖 。 首先对读入数据进行处理 ,对于一条边(x,y) ,起点进集合up,终点进集合down。 标记map中对应元素为true。 1. 寻找up中一个未盖点 。 2. 从该未盖点出发 ,搜索一条可行的路线 ,即由细边出发, 由细边结束, 且细粗交错的路线 。 3. 若找到 ,则修改该路线上的点所对应的over1,over2,use的元素。重复步骤1。 4. 统计use中已覆盖的边的条数total,总数n减去total即为问题的解。
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