指派问题的匈牙利算法，由B2得出最优指派这一步是怎么算的？如何通俗地解释匈牙利算法
本文目录
- 指派问题的匈牙利算法，由B2得出最优指派这一步是怎么算的
- 如何通俗地解释匈牙利算法
- 匈牙利算法在计算机C++语言编程中怎么应用
- 匈牙利算法是机器学习吗
- 匈牙利算法的简介
- 匈牙利法中直线覆盖选择的最小值
- 指派问题-匈牙利算法
- 匈牙利算法在复变函数中第几章
指派问题的匈牙利算法，由B2得出最优指派这一步是怎么算的
这是看对应的列向量最小值（即0）。第一列的最小量0在第2行，代表着第一个人对应第二个任务，第二列最小量0在第一行，代表着第二个人对应第一个任务，第三列的在第三行，第四列只能分配第四个，所以就有图中的最优指派。
如何通俗地解释匈牙利算法
是指二分图匹配的这个算法吧？下面是复制的，原文有图
原文地址：
出自：http://blog.csdn.net/lw277232240/article/details/72615522
原文有图
匈牙利算法在计算机C++语言编程中怎么应用
匈牙利算法是图论中完成二分图匹配的经典算法之一.输入排队的Crossbar调度算法是以获得交换机的输入端口和输出端口最大匹配,从而得到高吞吐量为目的.因而在调度算法理论研究中应用了二分图最大匹配的Maximum Size Matching(MSM)和 Maximum Weight Matching(MWM)算法成为各种调度算法性能的评价标准.文中介绍了匈牙利算法在输入排队调度算法仿真中的应用,并且得出相应典型算法的性能仿真曲线,从而为进一步研究调度算法打下理论基础.
匈牙利算法是机器学习吗
我们根据机器学习的定义（即让计算机不依赖确定的编码指令来自主的学习工作）可知，匈牙利算法的整个求解过程是确定性的，即一张图下进行求解，运行n次，算法流程以及结果都不具备不确定性。因此，匈牙利算法并非机器学习算法。
匈牙利算法的简介
设G=(V,E）是一个无向图。如顶点集V可分割为两个互不相交的子集V1,V2
选择这样的子集中边数最大的子集称为图的最大匹配问题（maximal matching problem)
如果一个匹配中，|V1|《=|V2|且匹配数|M|=|V1|则称此匹配为完全匹配，也称作完备匹配。特别的当|V1|=|V2|称为完美匹配。
匈牙利法中直线覆盖选择的最小值
匈牙利法中直线覆盖选择的最小值：二分图最大匹配数=最小点覆盖率。
二分图的最小点覆盖的理解：找到最少的一些点，使二分图所有的边都至少有一个端点在这些点之中。倒过来说就是，删除包含这些点的边，可以删掉所有边。
最小点覆盖数：选取最少的点，使任意一条边至少有一个端点被选择。最大独立数：选取最多的点，使任意所选两点均不相连。
最小路径覆盖数：对于一个 DAG（有向无环图），选取最少条路径，使得每个顶点属于且仅属于一条路径。路径长可以为 0（即单个点）。
匈牙利算法
匈牙利算法（Hungarian algorithm），其核心就是寻找增广路径，是一种用增广路径求二分图最大匹配的算法。匈牙利算法是一种在P问题内（多项式时间内）求解任务分配问题的组合优化算法。它推动了后来的原始对偶方法。
匈牙利算法是美国数学家哈罗德·库恩于1955年提出的。此算法之所以被称作匈牙利算法，是因为算法很大一部分是基于以前匈牙利数学家Dénes Kőnig和Jenő Egerváry的工作之上创建起来的。
指派问题-匈牙利算法
原址：
三、打勾划线
四、调整量的加减
匈牙利算法在复变函数中第几章
第四章
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，广泛应用在运筹学领域， 美国数学家哈罗德·库恩于1955年提出该算法，之所以被称作匈牙利算法是因为算法很大一部分是基于以前匈牙利数学家Dénes Kőnig(1884-1944)和Jenő Egerváry(1891-1958)的工作上创建起来的。
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