0 定义
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,并且图中每条边依附的两个顶点都分属两个不同的子集。则称图G为二分图。也就是说在二分图中,顶点可以分为两个集合X和Y,每一条边的两个顶点都分别位于X和Y集合中。如下图所示:
1最大匹配
在G的一个子图M中,M的边集中的任意两条边都不依附于同一个顶点,则称M是一个匹配。选择这样的边数最大的子集称为图的最大匹配问题,最大匹配的边数称为最大匹配数.如果一个匹配中,图中的每个顶点都和图中某条边相关联,则称此匹配为完全匹配,也称作完备匹配。如果在左右两边加上源汇点后,图G等价于一个网络流,最大匹配问题可以转为最大流的问题。解决此问的匈牙利算法的本质就是寻找最大流的增广路径。上图中的最大匹配如下————图红边所示:
2 最优匹配
最优匹配又称为带权最大匹配,是指在带有权值边的二分图中,求一个匹配使得匹配边上的权值和最大。一般X和Y集合顶点个数相同,最优匹配也是一个完备匹配,即每个顶点都被匹配。如果个数不相等,可以通过补点加0边实现转化。一般使用KM算法解决该问题。
3最小覆盖
二分图的最小覆盖分为最小顶点覆盖和最小路径覆盖:
①最小顶点覆盖是指最少的顶点数使得二分图G中的每条边都至少与其中一个点相关联,二分图的最小顶点覆盖数=二分图的最大匹配数;
②最小路径覆盖也称为最小边覆盖,是指用尽量少的不相交简单路径覆盖二分图中的所有顶点。二分图的最小路径覆盖数=|V|-二分图的最大匹配数;
4最大独立集
最大独立集是指寻找一个点集,使得其中任意两点在图中无对应边。对于一般图来说,最大独立集是一个NP完全问题,对于二分图来说最大独立集=|V|-二分图的最大匹配数。如下图中黑色点即为一个最大独立集: