图论——二分图——最小点覆盖
最小点集覆盖 ==
最大匹配
一、什么是最小点覆盖
点覆盖的概念定义:
对于图G=(V,E)中的一个点覆盖是一个集合S⊆V使得每一条边至少有一个端点在S中。
最小点覆盖:点个数最少的S集合。
这是我个人理解:↓(其实都一样)
最小点覆盖,就是二分图中每个边至少一个端点在该点集中 的 最小点集。
二、证明
最小点集覆盖
==
最大匹配
①
最小点集覆盖<=
最大匹配,
假设最小点集覆盖为n, 那么一定能构造出一个为n的匹配, 显然这个匹配<= 最大匹配
②
最小点集覆盖>=
最大匹配。假设最大匹配为n,所以肯定有n条边,他们的端点互不相同。 因此我们要覆盖这n条边至少要n个定点。
所以 最小点集覆盖>= 最大匹配。
综上
:最小点集覆盖 == 最大匹配
所以可以通过二分图匹配,匈牙利算法来解决最小点覆盖问题
相关资源链接:
https://www.cnblogs.com/rainydays/archive/2011/03/03/1969543.html
https://www.cnblogs.com/jianglangcaijin/p/6035945.html
https://blog.csdn.net/qq_41730082/article/details/81456611
https://blog.csdn.net/niushuai666/article/details/7036897
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