- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏算法channel
图匹配 科普
匹配：在图论中，一个「匹配」（matching）是一个边的集合，其中任意两条边都没有公共顶点。 例如，图 3、图 4 中红色的边就是图 2 的匹配，如图3中，1-5边和4-7边没有公共顶点。 ? 我们定义匹配点、匹配边、未匹配点、非匹配边，它们的含义非常显然。 例如，图 3 中 1、4、5、7 为匹配点，其他顶点为未匹配点；1-5、4-7为匹配边，其他边为非匹配边。 最大匹配：一个图所有匹配中，所含匹配边数最多的匹配，称为这个图的最大匹配。 图 4 是一个最大匹配，它包含 4 条匹配边。 完美匹配：如果一个图的某个匹配中，所有的顶点都是匹配点，那么它就是一个完美匹配。 图 4 是一个完美匹配。 显然，完美匹配一定是最大匹配（完美匹配的任何一个点都已经匹配，添加一条新的匹配边一定会与已有的匹配边冲突）。 但并非每个图都存在完美匹配。
1.6K00发布于 2020-09-15 - 来自专栏马超的博客
以图搜图-自动生成图模式匹配Cypher
•7.5 olab.schema.auto.cypher函数其它使用案例 •八、参考链接 以图搜图-自动生成图模式匹配Cypher 这里要实现的搜图效果，不是搜索图片，而是搜索图数据。 olab.schema.auto.cypher函数可以实现对已有图结构的翻译，实现以图搜图的效果非path匹配。通过JSON定义的图格式数据，抽取图模式并拼接为CYPHER语句。 节点格式表示匹配模式中只包含节点，图格式表示匹配模式包含节点和关系，并且匹配图模式不支持非联通图。 olab.schema.auto.cypher(json,0,100,true) AS cypher 7.5 olab.schema.auto.cypher函数其它使用案例 •使用CYPHER查询到的子图生成子图匹配的 更多案例请查看ongdb-lab-apoc组件[3] References [1] TOC: 以图搜图-自动生成图模式匹配Cypher [2] 案例中使用的DEMO入参数据集下载: https://github.com
1.8K10编辑于 2022-07-04 - 来自专栏AngelNI
二分图最大匹配
二分图的最大匹配的含义，就是说在这A，B两个集合中不断选择两个存在连线（只有存在连线才能连起来，而且每个点只能匹配一次）的两个点相连，求最多可以有多少条连线即这个二分图的最大匹配数 可以参考 二分图匹配 定理1：最大匹配数 = 最小点覆盖数（这是 Konig 定理） 定理2： 最大独立数与最小点覆盖数互补 定理3：最小路径覆盖数 = 顶点数 - 最大匹配数 匈牙利算法 匈牙利算法是由匈牙利数学家 匈牙利算法是基于Hall定理中充分性证明的思想，它是部图匹配最常见的算法，该算法的核心就是寻找增广路径，它是一种用增广路径求二分图最大匹配的算法。 增广路径 若图G中一条连通两个未匹配顶点的路径，并且属于M的边和不属于M的边(即已匹配和待匹配的边)在P上交替出现，则称P为相对于M的一条增广路径（举例来说，有A、B集合，增广路由A中一个点通向B中一个点 找出一条增广路径P，通过取反操作获得更大的匹配M’代替M 3.
1.5K10发布于 2020-04-16 - 来自专栏CSDN旧文
二分图匹配详解
如果该二分图的每条边都有一个权值且存在完备匹配，那么我们要找出一个所有边权值和最大的完备匹配的问题叫做二分图的最优匹配问题。 最终计算二分图的最优完美匹配即可，该二分图的最优完美匹配的权值和就是有向图的最优有向环覆盖的权值和。 匈牙利算法 发现了一篇写得非常好的博客，可以看看这里的解释：趣写算法系列之–匈牙利算法 3.常见模型 上面已经提到了图的匹配的概念，此外还有几个相关的有用的概念，在此我们再介绍除 匹配之外的三个概念 例如下图中，最大匹配为{e1,e3}{e1,e3}，最小边覆盖为{e1,e3,e4}{e1,e3,e4}，最大独立集为{v2,v4,v5}{v2,v4,v5}， ? (3)|最大匹配| = |最小顶点覆盖|。
1.2K30发布于 2020-10-28 - 来自专栏Laoqi's Linux运维专列
python3–正则匹配
正则匹配练习一： 给定一段字符串，利用 https://regex101.com/ 此网站，筛选出需要的数据： skuid的value，和skuimgurl的value。 .jpg'), ('16675691362', 'https://img13.360buyimg.com/n7/jfs/t18490/21/2141098141/120513/b3ca521a/5ae90247N3b4909ae.jpg 5ad05fc0N1510cae5.jpg'), ('1780924', 'https://img13.360buyimg.com/n7/jfs/t17167/97/1957869461/43204/d064647b/5adda3e0Ne1d3aa86 ： r"(upstream\s(\S+)\s{[^}]+})" 匹配后的数据： ? 正则匹配练习三： 继续接着如上的原文件，继续操作location： 步骤一： 编写正则匹配规则： r"(location\s/(\S+)/\s{\s+[^}]+})" 步骤二： 匹配文件内容，并创建目录
5.1K60发布于 2018-05-09 - 来自专栏HansBug's Lab
算法模板——二分图匹配
实现功能为二分图匹配 原理：匈牙利算法，核心思想——匹配上了就配，没直接匹配上也要通过前面的腾出位置让这个匹配上（详见：趣写算法系列之——匈牙利算法） 本程序以Codevs2776为例 详见Codevs2776 1 type 2 point=^node; 3 node=record 4 g:longint; 5 next:point
86840发布于 2018-04-10 - 来自专栏yhlin's blog
二分图最大匹配问题
二分图 二分图是这样的一个图：其顶点可以划分为两个集合 X 和 Y , 任何一条边所关联的两个顶点中，恰好有一个属于集合 X , 另一个属于 Y。同一个集合内的顶点必没有边相连。 如果一个图是二分图，那么它一定没有 奇环 (边为奇数的环路)，如果一个图没有 奇环 , 那么它就一定是 二分图。 二分图的匹配 给定一个二分图 G , 在 G 的一个子图 M 中，M 的边集 {E} 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。 如下图：边集合 E = {(1,5),(3,6),(4,7)} 构成了一个匹配。 最大匹配 顾名思义，就是最大化满足上述规定的边集 E。 总结增广路的定义： 其路径长度必定为奇数，且第一条边与最后一条边必定都不属于 M（最大匹配子图）。 该路径经过取反操作（匹配变不匹配，不匹配变匹配）后可以得到一个更大的匹配 M'。
92530编辑于 2023-02-27 - 来自专栏SIGAI学习与实践平台
基于随机游走的图匹配算法
今天我们介绍基于随机游走的算法RRWM [2]，以及它在超图上的扩展RRWHM [3]。它们是精确求解公式（1）的经典算法。 图 3 （a）图匹配问题与（b）伴随图 如图 3所示，考虑两个节点（1，2）匹配三个节点（a，b，c）的情况。（a）中两个图结构代表原始的图匹配问题，（b）中的图为伴随图。 图 5即为一个超图的例子，其中，超边e1连接了三个节点（v1，v2，v3），超边e4只连接了一个节点v4。 ? 在包含了高阶相似度信息的超图匹配中，相似度矩阵扩展为相似度张量，高阶的相似度信息由张量中的元素表示。通常，t阶相似度张量的递归定义如公式（3）。 RRWHM[3] 作为RRWM在超图匹配上的扩展，原问题中的伴随图转换成了伴随超图：匹配问题中节点的对应关系依然对应伴随超图中的节点；而高阶的相似度则等价于伴随超图中的超边。
4.4K40发布于 2019-07-10 - 来自专栏NebulaGraph 技术文章
GraphX 图计算实践之模式匹配抽取特定子图
但实践过程中，我发现部分 OLAP 场景中，想实现模式匹配分析，Nebula 的支撑就显得不那么完善了。 这里我对模式匹配的解释是：在一张大图中，根据特定的规则抽取出对应的子图。 对于全图数据的计算，无论是计算架构还是内存大小都不是特别适合的。所以，为了补充该部分（模式匹配）的功能，这里使用 Spark GraphX 来满足 OLAP 的计算需求。 ：[[E4],[E3,E4]]，当然点 H，B，D 也有路径，但其实可以清楚的看到想要的结果是在 C，F 节点上的。 总结 利用 GraphX 的 Pregel API 进行广度优先遍历来实现模式匹配的好处： GraphX 有多种图算子可以灵活处理图数据； 基于 Pregel，使用路径当做消息可以灵活控制模式子图的结构 ，理论上可以实现任何结构的模式提取； 能够支持较大数据量的全图模式匹配，弥补 Nebula 图库 OLAP 的不足； 无缝集成到大数据生态圈，方便结果的分析使用。
1K40编辑于 2022-06-07 - 来自专栏饶文津的专栏
【HDU 2063】过山车（二分图匹配）
然后用匈牙利算法算出最大匹配。 要注意N和M都要开2倍。
48910发布于 2020-06-02 - 来自专栏又见苍岚
二分图最大匹配 —— 匈牙利算法
例如，图 3、图 4 中红色的边就是图 2 的匹配。 匹配点、匹配边、未匹配点、非匹配边 它们的含义非常显然。 例如图 3 中 1、4、5、7 为匹配点，其他顶点为未匹配点；1-5、4-7为匹配边，其他边为非匹配边。 image.png 最大匹配 一个图所有匹配中，所含匹配边数最多的匹配，称为这个图的最大匹配。 图 4 是一个最大匹配，它包含 4 条匹配边。 然后B3，B3直接配上G1就好了，这没什么问题。至于B4，他只钟情于G4，G4目前配的是B1。B1除了G4还可以选G2，但是呢，如果B1选了G2，G2的原配B2就没得选了。 算法复杂度 以上就是匈牙利算法的基本流程，时间复杂度为 O(n^3) 需要找O(n)次增广路 对每个节点搜索增广路径时，边数上限为n^2，因此复杂度为 O(n^2) 最小点覆盖问题 另外一个关于二分图的问题是求最小点覆盖
5.4K10编辑于 2022-08-09 离散流匹配框架实现高效图生成
离散流匹配框架实现图生成图1： DeFoG逐步对图进行去噪，将随机结构（在t=0时）转换为逼真的结构（在t=1时）。这个过程类似于将散落的拼图碎片重新组装到正确位置。 然而，基于AI的图生成远非易事。一个特别强大的方法系列借鉴了图像生成的思想，特别是扩散模型1-3。这些模型逐渐向图中添加噪声，然后学习逆转这个过程，有点像拆散已完成的拼图并逐块重新组装（图1）。 新方法：DeFoG在今年的ICML会议上，我们介绍了DeFoG，一个用于图生成的离散流匹配框架4。 与扩散模型类似，DeFoG也从噪声图中逐步构建干净图，但它基于离散流匹配以更灵活的公式实现，将训练与生成解耦。在训练期间，模型专注于单一技能：如何去噪，即如何将噪声图逆转回干净图。 他们可以在开始时更积极，在结束时更谨慎，或以其他方式调整计划以匹配手头图的特征（见图2）。
22910编辑于 2025-10-29- 来自专栏算法和应用
对于鄂尔多斯 - 仁义图通过尾分布进行无核图匹配
作者：Mahdi Bozorg,Saber Salehkaleybar,Matin Hashemi 摘要：图匹配问题是指恢复两个相关图之间的节点到节点的对应关系。 在本文中，我们提出了一种图匹配算法，该算法在不使用预匹配节点对的种子集作为输入的情况下，在Θ（log（n）/ n）的区域中在鄂尔多斯 - 仁义图中获得具有高概率的正确匹配。 然后，它根据这些特征匹配高度节点，最后获得剩余节点的匹配。我们在Θ（log（n）/ n）和Θ（log2（n）/ n）的区域中评估所提出的算法的性能。实验表明，它优于以往两个区域的匹配结果。
44640发布于 2019-07-18 - 来自专栏DataFunTalk
北大邹磊：图数据库中的子图匹配算法
Q中的每一个点在单射函数Function（f）作用下唯一映射到G的每个点上去，如上图中Q的1、2、3在G的中的第一个子图匹配是（1、2、3），第二个子图匹配是（2、3、4）。 虽然匹配算法本身是指数的，但在实践中，可以采用大量的过滤策略来检索搜索空间，从而提高查询的性能。 3. 子图匹配与图数据库 子图匹配与图数据库有什么关系？ 回答Q在G中的子图匹配查询，则分别先找到匹配查询图Q中的AB边的是T1表、匹配AC边的是T2表和匹配BC边的是T3表，然后T1、T2、T3做自然连接（Join）操作，如果结构非空，就找到Q的子图匹配了。 子图匹配从逻辑来说是T1、T2、T3的Join操作。Join怎么执行呢？ 例如，假设已经匹配了BC这条边，即G中的v2和v3匹配了Q中的u2和u3，那么要找查询图Q的ABC的匹配，则查找G中是否有一个三角形恰好能够匹配Q的ABC，并且三角形包含v2和v3。
2.3K40编辑于 2022-04-18 - 来自专栏饶文津的专栏
【HDU 1150】Machine Schedule（二分图匹配）
问题转化为最小点覆盖，然后用二分图的最小点覆盖==最大匹配，用匈牙利算法解。
35910发布于 2020-06-02 - 来自专栏数据结构与算法
BZOJ1854: 游戏(二分图匹配)
也就是说一开始的时候，lxhgww只能使用某个属性值为1的装备攻击boss，然后只能使用某个属性值为2的装备攻击boss，然后只能使用某个属性值为3的装备攻击boss……以此类推。 输入输出样例 输入样例#1： 复制 3 1 2 3 2 4 5 输出样例#1： 复制 2 说明 Limitation 对于30%的数据，保证N < =1000 对于100%的数据，保证N < =1000000 来源：SCOI 2010 emmm，感觉二分图匹配这类题目要是看了标签在做的话就不好了。 若第$i$个有$(a,b)$两种属性，那么从$a,b$向$i$连边即可 找不到匹配时退出 #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #
30320发布于 2018-07-27 - 来自专栏龙进的专栏
二分图最大匹配问题（匈牙利算法）
什么是二分图 如果一个无向图的的顶点可以分为两个互不相交的子集A和B，那么它就是二分图。也就是说，A、B内部不存在连边，所有连边都一头连着A中的顶点，另一头连着B中的顶点。 什么是二分图最大匹配？ 二分图最大匹配问题，就是在A、B这两个集合中，不断选择两个存在连线的点，把他们连起来，求最多可以有多少条连线的问题。 怎么解？ 样例一 input 2 2 3 1 1 1 2 2 1 output 2 2 1 explanation 1 号男生跟 2 号女生幸福地生活在了一起～ 2 号男生跟 1 号女生幸福地生活在了一起～ 时间限制：1s 空间限制：256MB 这很明显是一个二分图最大匹配问题，由于男生女生的编号都是从1开始，因此为了能便于区分，我们将女生的编号x暂时设置为x+nl， 这样就能保证每个人编号的唯一性。 代码如下： //二分图最大匹配 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define MAXN 505 #define INF (1 << 31)
1.3K10编辑于 2022-10-31 - 来自专栏饶文津的专栏
【POJ 3020】Antenna Placement(二分图匹配)
所以就是用二分图匹配了。g[i][j]>0的表明i和j是相邻的。 找出最大的配对数，然后总共需要的板就是点的总数-配对的对数。
36610发布于 2020-06-02 - 来自专栏glm的全栈学习之路
备战复习 二分图最大匹配模板
匈牙利算法 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N=510,M=1e5+10; int n1,n2,e[M],ne[M],idx,h[N],ma[N],m; void add(int u,int v){ e[idx]=v,ne[idx]=h[u],h[u]=idx++; } bool st[N]; bool find(int x){ for(int i=h[x];~i;i=ne[i]){ int j=e
42410发布于 2021-04-01 - 来自专栏AngelNI
带权二分图最优匹配(KM)
KM算法 KM算法是在匈牙利算法的基础上衍生，在二分图匹配的问题上增加权重，变成了一个带权二分图匹配问题，求最优的二分图匹配。 KM算法讲解，这篇博客自我感觉很好理解。 二分图的带权匹配就是求出一个匹配集合，使得集合中边的权值之和最大或最小。 而二分图的最优匹配则一定为完备匹配，在此基础上，才要求匹配的边权值之和最大或最小。 二分图的带权匹配与最优匹配不等价，也不互相包含。 我们可以使用KM算法实现求二分图的最优匹配。KM算法可以实现为O(N^3)。 double #define rep(i,a,b) for(int i = a;i<=b;++i) #define mem(a,b) memset(a,b,sizeof(a)) #define INF 0x3f3f3f3f (sy,0); if(dfs(u))//若x[u],在相等子图找到匹配，继续为下一个点找匹配 break; //如果没在相等子图里找到匹配
4.5K31发布于 2020-04-16
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号