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本文涉及知识点
二分图 二分图最大匹配
LeetCode LCP 04. 覆盖
你有一块棋盘,棋盘上有一些格子已经坏掉了。你还有无穷块大小为1 * 2的多米诺骨牌,你想把这些骨牌不重叠地覆盖在完好的格子上,请找出你最多能在棋盘上放多少块骨牌?这些骨牌可以横着或者竖着放。
输入:n, m代表棋盘的大小;broken是一个b * 2的二维数组,其中每个元素代表棋盘上每一个坏掉的格子的位置。
输出:一个整数,代表最多能在棋盘上放的骨牌数。
示例 1:
输入:n = 2, m = 3, broken = [[1, 0], [1, 1]]
输出:2
解释:我们最多可以放两块骨牌:[[0, 0], [0, 1]]以及[[0, 2], [1, 2]]。(见下图)
示例 2:
输入:n = 3, m = 3, broken = []
输出:4
解释:下图是其中一种可行的摆放方式
限制:
1 <= n <= 8
1 <= m <= 8
0 <= b <= n * m
二分图
图G所有点可以分为两个子集X,Y。子集合X内部的点没有边相连,子集Y内部也是。X ∈ \in ∈[0,n)
二分图的判断方法:
染色法,任何一点开始染成红色,邻接点染成黑色,看是否冲突。
可以用: 深度优先或广度优先或并集查找
二分图的最大匹配
保证任何点最多选取一次的情况下,选取最多的边。
典型用例:一组老师,一组学生,如果老师x和学生y互相有好感,则可以组队教学。任何老师只能参加一个队伍,学生也是。
交叉路径:选取边和未选取边交叉出现。
增广路径:以非选取边开始,非选取边结束的交叉路径。由于边数是奇数,所以一定x起点,y终点或y起点,x终点。不失一般性,我们以x为起点。
增广路径的选择边和非选择边互换,选择边增加。
用匈牙利算法来实现Find:
枚举x in X,如果x是一个增广路径的起点,则x匹配此路径的第二个节点。
枚举y, y 是x的临接点,且不在此路径中。如果y没有匹配,则x → \rightarrow →y 是增广路径,vMath[y]=x。
如果已经匹配,看Find(vMath[y]) 是否成功 ,如果成功,也是增广路径。vMath[y] = x。
如果所有临接点都匹配失败,则x匹配失败。
性质一:无论是手动调用,还是递归调用。都只会Find(子集X的节点)。
性质二:用变量used记录,那些Y节点在本次路径。我们从小到大枚举x,则Find(x)开始事,vMath[y] ∈ \in ∈ [0,x) ;Find(x)结束后,vMath[y] ∈ \in ∈ [0,x]。所有无需记录那些x已经使用。
长度为3的增广路径:x1->y1 同时 x2和y1连通 x1和y2连通
则find(x2)调用find(x1)时: x1->y2连通,且y2没有匹配,于是vMath[y2]=x1
find(x2)本体中:vMath[y1]=x2 x 2 → y 1 ‾ → x 1 → y 2 ‾ \underline{ x2 \rightarrow y1} \rightarrow \underline{ x1 \rightarrow y2 } x2→y1→x1→y2
证明:
如果找不到以x为起点的增广路径,则选择几条边,就需要删除几条边。边数不变。
代码
核心代码
class CNeiBo
{
public: static vector<vector<int>> Two(int n, vector<vector<int>>& edges, bool bDirect, int iBase = 0) {vector<vector<int>> vNeiBo(n);for (const auto& v : edges){vNeiBo[v[0] - iBase].emplace_back(v[1] - iBase);if (!bDirect){vNeiBo[v[1] - iBase].emplace_back(v[0] - iBase);}}return vNeiBo;} static vector<vector<std::pair<int, int>>> Three(int n, vector<vector<int>>& edges, bool bDirect, int iBase = 0){vector<vector<std::pair<int, int>>> vNeiBo(n);for (const auto& v : edges){vNeiBo[v[0] - iBase].emplace_back(v[1] - iBase, v[2]);if (!bDirect){vNeiBo[v[1] - iBase].emplace_back(v[0] - iBase, v[2]);}}return vNeiBo;}static vector<vector<int>> Grid(int rCount, int cCount, std::function<bool(int, int)> funVilidCur, std::function<bool(int, int)> funVilidNext){vector<vector<int>> vNeiBo(rCount * cCount);auto Move = [&](int preR, int preC, int r, int c){if ((r < 0) || (r >= rCount)){return;}if ((c < 0) || (c >= cCount)){return;}if (funVilidCur(preR, preC) && funVilidNext(r, c)){vNeiBo[cCount * preR + preC].emplace_back(r * cCount + c);}};for (int r = 0; r < rCount; r++){for (int c = 0; c < cCount; c++){Move(r, c, r + 1, c);Move(r, c, r - 1, c);Move(r, c, r, c + 1);Move(r, c, r, c - 1);}}return vNeiBo;}static vector<vector<int>> Mat(vector<vector<int>>& neiBoMat){vector<vector<int>> neiBo(neiBoMat.size());for (int i = 0; i < neiBoMat.size(); i++){for (int j = i + 1; j < neiBoMat.size(); j++){if (neiBoMat[i][j]){neiBo[i].emplace_back(j);neiBo[j].emplace_back(i);}}}return neiBo;}
};class CBipartiteGraph
{
public:int MaxMatch(){m_vYToX.assign(m_vY.size() + m_vX.size(),-1);int ans = 0;for (const auto& x : m_vX){m_vUsed.assign(m_vY.size() + m_vX.size(),false);ans += Find(x);}return ans;}bool Find(int x){ for (const auto& y : m_vNeiBo[x]){if (m_vUsed[y]){continue;}m_vUsed[y] = true;if ((-1 == m_vYToX[y]) || (Find(m_vYToX[y]))){m_vYToX[y] = x;return true;}}return false;}vector<int> m_vX, m_vY;vector<vector<int>> m_vNeiBo;vector<int> m_vYToX;vector<bool> m_vUsed;
};
class Solution {
public:int domino(int n, int m, vector<vector<int>>& broken) {vector<vector<int>> grid(n, vector<int>(m));for (const auto& v : broken){grid[v[0]][v[1]] = 1;}auto vilidFun = [&grid](int r, int c) {return 0 == grid[r][c]; };CBipartiteGraph bg;for (int r = 0; r < n; r++){for (int c = 0; c < m; c++){const int mask = m * r + c;if ((r + c) & 1){bg.m_vY.emplace_back(mask);}else{bg.m_vX.emplace_back(mask);}}}bg.m_vNeiBo = CNeiBo::Grid(n, m, vilidFun, vilidFun); return bg.MaxMatch();}
};
测试用例
template<class T, class T2>
void Assert(const T& t1, const T2& t2)
{assert(t1 == t2);
}template<class T>
void Assert(const vector<T>& v1, const vector<T>& v2)
{if (v1.size() != v2.size()){assert(false);return;}for (int i = 0; i < v1.size(); i++){Assert(v1[i], v2[i]);}}int main()
{int m, n;vector<vector<int>> broken;{Solution sln;n = 3, m = 3, broken = { };auto res = sln.domino(n, m, broken);Assert(4, res);}{Solution sln;n = 2, m = 3, broken = { {0, 0},{0, 1} };auto res = sln.domino(n, m, broken);Assert(2, res);}{Solution sln;n = 2, m = 3, broken = { {1, 0},{1, 1} };auto res = sln.domino(n, m, broken);Assert(2, res);}{Solution sln;n = 4, m = 3, broken = { {1,0},{1,1} };auto res = sln.domino(n, m, broken);Assert(5, res);}{Solution sln;n = 3, m = 4, broken = { {2,2},{2,3} };auto res = sln.domino(n, m, broken);Assert(5, res);}}
扩展阅读
视频课程
有效学习:明确的目标 及时的反馈 拉伸区(难度合适),可以先学简单的课程,请移步CSDN学院,听白银讲师(也就是鄙人)的讲解。
https://edu.csdn.net/course/detail/38771
如何你想快
速形成战斗了,为老板分忧,请学习C#入职培训、C++入职培训等课程
https://edu.csdn.net/lecturer/6176
相关下载
想高屋建瓴的学习算法,请下载《喜缺全书算法册》doc版
https://download.csdn.net/download/he_zhidan/88348653
我想对大家说的话 |
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闻缺陷则喜是一个美好的愿望,早发现问题,早修改问题,给老板节约钱。 |
子墨子言之:事无终始,无务多业。也就是我们常说的专业的人做专业的事。 |
如果程序是一条龙,那算法就是他的是睛 |
测试环境
操作系统:win7 开发环境: VS2019 C++17
或者 操作系统:win10 开发环境: VS2022 C++17
如无特殊说明,本算法用**C++**实现。