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匈牙利算法c++中的收益矩阵

时间: 2025-07-06 12:57:08 浏览: 6
### C++ 实现匈牙利算法处理收益矩阵 为了在 C++ 中实现匈牙利算法来解决最大利润分配问题,通常需要先理解如何将原始的利润最大化问题转换成成本最小化问题。这是因为标准的匈牙利算法主要用于求解最小代价指派问题。 对于给定的一个 n×n 的利润矩阵 P[i][j] ,其中 i 表示工人编号而 j 则表示工作编号,P[i][j] 值越大意味着第 i 名员工做第 j 项工作的效率越高或者说带来的利益越多。要将其转化为适合匈牙利算法的形式,则可以通过从每行的最大值减去当前单元格值得到一个新的矩阵作为输入数据[^1]。 下面是具体的 C++ 代码实现: ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; class HungarianAlgorithm { public: int solve(vector<vector<int>>& costMatrix); }; int main() { vector<vector<int>> profitMatrix = {{7, 6, 2}, {4, 8, 5}, {9, 0, 3}}; // Convert to cost matrix. for (auto& row : profitMatrix){ auto maxElement = *max_element(row.begin(), row.end()); transform(row.begin(), row.end(), row.begin(), [maxElement](int val){return maxElement - val;}); } HungarianAlgorithm ha; cout << "Maximum Profit Sum: " << ha.solve(profitMatrix); return 0; } // Implementation details of the hungarian algorithm are omitted here... ``` 上述程序展示了如何把一个简单的 3x3 收益矩阵转为适用于匈牙利算法的成本矩阵,并调用了 `solve` 函数计算最优分配方案下的总收益之和。注意这里的 `hungarian_algorithm.cpp` 文件应该包含了完整的匈牙利算法逻辑实现[^4]。
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解释/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// // Hungarian.cpp: Implementation file for Class HungarianAlgorithm. // // This is a C++ wrapper with slight modification of a hungarian algorithm implementation by Markus Buehren. // The original implementation is a few mex-functions for use in MATLAB, found here: // http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/6543-functions-for-the-rectangular-assignment-problem // // Both this code and the orignal code are published under the BSD license. // by Cong Ma, 2016 // #include <stdlib.h> #include <cfloat> // for DBL_MAX #include <cmath> // for fabs() #include "Hungarian.h" HungarianAlgorithm::HungarianAlgorithm(){} HungarianAlgorithm::~HungarianAlgorithm(){} //********************************************************// // A single function wrapper for solving assignment problem. //********************************************************// double HungarianAlgorithm::Solve(vector <vector<double> >& DistMatrix, vector<int>& Assignment) { unsigned int nRows = DistMatrix.size(); unsigned int nCols = DistMatrix[0].size(); double *distMatrixIn = new double[nRows * nCols]; int *assignment = new int[nRows]; double cost = 0.0; // Fill in the distMatrixIn. Mind the index is "i + nRows * j". // Here the cost matrix of size MxN is defined as a double precision array of N*M elements. // In the solving functions matrices are seen to be saved MATLAB-internally in row-order. // (i.e. the matrix [1 2; 3 4] will be stored as a vector [1 3 2 4], NOT [1 2 3 4]). for (unsigned int i = 0; i < nRows; i++) for (unsigned int j = 0; j < nCols; j++) distMatrixIn[i + nRows * j] = DistMatrix[i][j]; // call solving function assignmentoptimal(assignment, &cost, distMatrixIn, nRows, nCols); Assignment.clear(); for (unsigned int r = 0; r < nRows; r++) Assignment.push_back(assignment[r]); delete[] distMatrixIn; delete[] assignment; return cost; } //********************************************************// // Solve optimal solution for assignment problem using Munkres algorithm, also known as Hungarian Algorithm. //********************************************************// void HungarianAlgorithm::assignmentoptimal(int *assignment, double *cost, double *distMatrixIn, int nOfRows, int nOfColumns) { double *distMatrix, *distMatrixTemp, *distMatrixEnd, *columnEnd, value, minValue; bool *coveredColumns, *coveredRows, *starMatrix, *newStarMatrix, *primeMatrix; int nOfElements, minDim, row, col; /* initialization */ *cost = 0; for (row = 0; row<nOfRows; row++) assignment[row] = -1; /* generate working copy of distance Matrix */ /* check if all matrix elements are positive */ nOfElements = nOfRows * nOfColumns; distMatrix = (double *)malloc(nOfElements * sizeof(double)); distMatrixEnd = distMatrix + nOfElements; for (row = 0; row<nOfElements; row++) { value = distMatrixIn[row]; if (value < 0) cerr << "All matrix elements have to be non-negative." << endl; distMatrix[row] = value; } /* memory allocation */ coveredColumns = (bool *)calloc(nOfColumns, sizeof(bool)); coveredRows = (bool *)calloc(nOfRows, sizeof(bool)); starMatrix = (bool *)calloc(nOfElements, sizeof(bool)); primeMatrix = (bool *)calloc(nOfElements, sizeof(bool)); newStarMatrix = (bool *)calloc(nOfElements, sizeof(bool)); /* used in step4 */ /* preliminary steps */ if (nOfRows <= nOfColumns) { minDim = nOfRows; for (row = 0; row<nOfRows; row++) { /* find the smallest element in the row */ distMatrixTemp = distMatrix + row; minValue = *distMatrixTemp; distMatrixTemp += nOfRows; while (distMatrixTemp < distMatrixEnd) { value = *distMatrixTemp; if (value < minValue) minValue = value; distMatrixTemp += nOfRows; } /* subtract the smallest element from each element of the row */ distMatrixTemp = distMatrix + row; while (distMatrixTemp < distMatrixEnd) { *distMatrixTemp -= minValue; distMatrixTemp += nOfRows; } } /* Steps 1 and 2a */ for (row = 0; row<nOfRows; row++) for (col = 0; col<nOfColumns; col++) if (fabs(distMatrix[row + nOfRows*col]) < DBL_EPSILON) if (!coveredColumns[col]) { starMatrix[row + nOfRows*col] = true; coveredColumns[col] = true; break; } } else /* if(nOfRows > nOfColumns) */ { minDim = nOfColumns; for (col = 0; col<nOfColumns; col++) { /* find the smallest element in the column */ distMatrixTemp = distMatrix + nOfRows*col; columnEnd = distMatrixTemp + nOfRows; minValue = *distMatrixTemp++; while (distMatrixTemp < columnEnd) { value = *distMatrixTemp++; if (value < minValue) minValue = value; } /* subtract the smallest element from each element of the column */ distMatrixTemp = distMatrix + nOfRows*col; while (distMatrixTemp < columnEnd) *distMatrixTemp++ -= minValue; } /* Steps 1 and 2a */ for (col = 0; col<nOfColumns; col++) for (row = 0; row<nOfRows; row++) if (fabs(distMatrix[row + nOfRows*col]) < DBL_EPSILON) if (!coveredRows[row]) { starMatrix[row + nOfRows*col] = true; coveredColumns[col] = true; coveredRows[row] = true; break; } for (row = 0; row<nOfRows; row++) coveredRows[row] = false; } /* move to step 2b */ step2b(assignment, distMatrix, starMatrix, newStarMatrix, primeMatrix, coveredColumns, coveredRows, nOfRows, nOfColumns, minDim); /* compute cost and remove invalid assignments */ computeassignmentcost(assignment, cost, distMatrixIn, nOfRows); /* free allocated memory */ free(distMatrix); free(coveredColumns); free(coveredRows); free(starMatrix); free(primeMatrix); free(newStarMatrix); return; } /********************************************************/ void HungarianAlgorithm::buildassignmentvector(int *assignment, bool *starMatrix, int nOfRows, int nOfColumns) { int row, col; for (row = 0; row<nOfRows; row++) for (col = 0; col<nOfColumns; col++) if (starMatrix[row + nOfRows*col]) { #ifdef ONE_INDEXING assignment[row] = col + 1; /* MATLAB-Indexing */ #else assignment[row] = col; #endif break; } } /********************************************************/ void HungarianAlgorithm::computeassignmentcost(int *assignment, double *cost, double *distMatrix, int nOfRows) { int row, col; for (row = 0; row<nOfRows; row++) { col = assignment[row]; if (col >= 0) *cost += distMatrix[row + nOfRows*col]; } } /********************************************************/ void HungarianAlgorithm::step2a(int *assignment, double *distMatrix, bool *starMatrix, bool *newStarMatrix, bool *primeMatrix, bool *coveredColumns, bool *coveredRows, int nOfRows, int nOfColumns, int minDim) { bool *starMatrixTemp, *columnEnd; int col; /* cover every column containing a starred zero */ for (col = 0; col<nOfColumns; col++) { starMatrixTemp = starMatrix + nOfRows*col; columnEnd = starMatrixTemp + nOfRows; while (starMatrixTemp < columnEnd){ if (*starMatrixTemp++) { coveredColumns[col] = true; break; } } } /* move to step 3 */ step2b(assignment, distMatrix, starMatrix, newStarMatrix, primeMatrix, coveredColumns, coveredRows, nOfRows, nOfColumns, minDim); } /********************************************************/ void HungarianAlgorithm::step2b(int *assignment, double *distMatrix, bool *starMatrix, bool *newStarMatrix, bool *primeMatrix, bool *coveredColumns, bool *coveredRows, int nOfRows, int nOfColumns, int minDim) { int col, nOfCoveredColumns; /* count covered columns */ nOfCoveredColumns = 0; for (col = 0; col<nOfColumns; col++) if (coveredColumns[col]) nOfCoveredColumns++; if (nOfCoveredColumns == minDim) { /* algorithm finished */ buildassignmentvector(assignment, starMatrix, nOfRows, nOfColumns); } else { /* move to step 3 */ step3(assignment, distMatrix, starMatrix, newStarMatrix, primeMatrix, coveredColumns, coveredRows, nOfRows, nOfColumns, minDim); } } /********************************************************/ void HungarianAlgorithm::step3(int *assignment, double *distMatrix, bool *starMatrix, bool *newStarMatrix, bool *primeMatrix, bool *coveredColumns, bool *coveredRows, int nOfRows, int nOfColumns, int minDim) { bool zerosFound; int row, col, starCol; zerosFound = true; while (zerosFound) { zerosFound = false; for (col = 0; col<nOfColumns; col++) if (!coveredColumns[col]) for (row = 0; row<nOfRows; row++) if ((!coveredRows[row]) && (fabs(distMatrix[row + nOfRows*col]) < DBL_EPSILON)) { /* prime zero */ primeMatrix[row + nOfRows*col] = true; /* find starred zero in current row */ for (starCol = 0; starCol<nOfColumns; starCol++) if (starMatrix[row + nOfRows*starCol]) break; if (starCol == nOfColumns) /* no starred zero found */ { /* move to step 4 */ step4(assignment, distMatrix, starMatrix, newStarMatrix, primeMatrix, coveredColumns, coveredRows, nOfRows, nOfColumns, minDim, row, col); return; } else { coveredRows[row] = true; coveredColumns[starCol] = false; zerosFound = true; break; } } } /* move to step 5 */ step5(assignment, distMatrix, starMatrix, newStarMatrix, primeMatrix, coveredColumns, coveredRows, nOfRows, nOfColumns, minDim); } /********************************************************/ void HungarianAlgorithm::step4(int *assignment, double *distMatrix, bool *starMatrix, bool *newStarMatrix, bool *primeMatrix, bool *coveredColumns, bool *coveredRows, int nOfRows, int nOfColumns, int minDim, int row, int col) { int n, starRow, starCol, primeRow, primeCol; int nOfElements = nOfRows*nOfColumns; /* generate temporary copy of starMatrix */ for (n = 0; n<nOfElements; n++) newStarMatrix[n] = starMatrix[n]; /* star current zero */ newStarMatrix[row + nOfRows*col] = true; /* find starred zero in current column */ starCol = col; for (starRow = 0; starRow<nOfRows; starRow++) if (starMatrix[starRow + nOfRows*starCol]) break; while (starRow<nOfRows) { /* unstar the starred zero */ newStarMatrix[starRow + nOfRows*starCol] = false; /* find primed zero in current row */ primeRow = starRow; for (primeCol = 0; primeCol<nOfColumns; primeCol++) if (primeMatrix[primeRow + nOfRows*primeCol]) break; /* star the primed zero */ newStarMatrix[primeRow + nOfRows*primeCol] = true; /* find starred zero in current column */ starCol = primeCol; for (starRow = 0; starRow<nOfRows; starRow++) if (starMatrix[starRow + nOfRows*starCol]) break; } /* use temporary copy as new starMatrix */ /* delete all primes, uncover all rows */ for (n = 0; n<nOfElements; n++) { primeMatrix[n] = false; starMatrix[n] = newStarMatrix[n]; } for (n = 0; n<nOfRows; n++) coveredRows[n] = false; /* move to step 2a */ step2a(assignment, distMatrix, starMatrix, newStarMatrix, primeMatrix, coveredColumns, coveredRows, nOfRows, nOfColumns, minDim); } /********************************************************/ void HungarianAlgorithm::step5(int *assignment, double *distMatrix, bool *starMatrix, bool *newStarMatrix, bool *primeMatrix, bool *coveredColumns, bool *coveredRows, int nOfRows, int nOfColumns, int minDim) { double h, value; int row, col; /* find smallest uncovered element h */ h = DBL_MAX; for (row = 0; row<nOfRows; row++) if (!coveredRows[row]) for (col = 0; col<nOfColumns; col++) if (!coveredColumns[col]) { value = distMatrix[row + nOfRows*col]; if (value < h) h = value; } /* add h to each covered row */ for (row = 0; row<nOfRows; row++) if (coveredRows[row]) for (col = 0; col<nOfColumns; col++) distMatrix[row + nOfRows*col] += h; /* subtract h from each uncovered column */ for (col = 0; col<nOfColumns; col++) if (!coveredColumns[col]) for (row = 0; row<nOfRows; row++) distMatrix[row + nOfRows*col] -= h; /* move to step 3 */ step3(assignment, distMatrix, starMatrix, newStarMatrix, primeMatrix, coveredColumns, coveredRows, nOfRows, nOfColumns, minDim); }

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