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⼆分图⼆分图⿊⽩染⾊，邻点异⾊⼆分图⼀定⽆奇环（奇环——边数点数都是奇数）完全⼆分图⽤kn,m表⽰（完全图⽤kn表⽰）染⾊判断⼆分图 ⾸先任意取出⼀个顶点进⾏染⾊,和该节点相邻的点有三种情况: 1.未染⾊那么继续染⾊此节点(染⾊为另⼀种颜⾊) 2.已染⾊但和当前节点颜⾊不同跳过该点 3.已染⾊并且和当前节点颜⾊相同返回失败(该图不是⼆分图)0表⽰还未访问，1表⽰在集合A中，2表⽰在集合B中。
col（color）储存颜⾊，初始化为0.vector <int> v[N];void dfs(int x,int y) {col[x]=y;for (int i=0;i<v[x].size();i++) {if (!col[v[x][i]]) dfs(v[x][i],3-y);if (col[v[x][i]]==col[x]) FLAG=true;}}for (i=1; i<=n; i++) col[i]=0;for (i=1; i<=n; i++) if (!col[i]) dfs(i,1);if (FLAG) cout<<"NO"<<endl;else cout<<"YES"<<endl;判断奇环（flag==1奇环）注意，在每个连通块⾥都要取最⼩值#include<iostream>#include<cstdio>#include<cstring>#include<vector>using namespace std;#define N 200050vector< int >g[N];int n,m,ans1,ans2,ans;int col[N],dep[N];//1 white 2 blackbool flag,vis[N];void dfs(int x,int c){col[x]=c;if(c==1)ans1++;else ans2++;for(int i=0;i<g[x].size();i++){int y=g[x][i];if(!col[y])dfs(y,3-c);else if(col[y]==col[x]) flag=1;}}void check(int x){for(int i=0;i<g[x].size();i++){int y=g[x][i];if(!vis[y])vis[y]=1,dep[y]=dep[x]+1,check(y);else if((dep[x]-dep[y])%2==0)flag=1;}}int main(){scanf("%d%d",&n,&m);for(int i=1;i<=n;i++){vis[i]=1;col[i]=100;}for(int i=1,x,y;i<=m;i++){scanf("%d%d",&x,&y);g[x].push_back(y);g[y].push_back(x);vis[x]=vis[y]=0;col[x]=col[y]=0;}flag=0;for(int i=1;i<=n;i++)if(!vis[i])vis[i]=1,check(i);for(int i=1;i<=n;i++){ans1=ans2=0;if(!col[i])dfs(i,1);ans+=min(ans1,ans2);}if(flag)puts("Impossible");else printf("%d\n",ans) ;return 0;}这道题有⼀种扩展域并查集的解法，题意抽象出来的模型就是：给定⼀张⽆向图，边有边权。
图论专题二分图朝花夕拾2010-12-28 17:56:46 阅读66 评论0 字号：大中小订阅二分图：二分图是这样一个图，它的顶点可以分类两个集合X和Y，所有的边关联的两个顶点恰好一个属于集合X，另一个属于集合Y。
二分图匹配：给定一个二分图G，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。
最大匹配：图中包含边数最多的匹配称为图的最大匹配。
完美匹配：如果所有点都在匹配边上，则称这个最大匹配是完美匹配。
二分图匹配基本概念：未盖点设VI是G的一个顶点，如果VI不与任意一条属于匹配M的边相关联，就称VI是一个未盖点。
交错轨设P是图G的一条轨，如果P的任意两条相邻的边一定是一条属于M而另一条不属于M，就称P是交错轨。
可增广轨（增广路）两个端点都是未盖点的交错轨称为可增广轨。
可增广轨的性质：1：P的路径长度必定为奇数，第一条边和最后一条边都不属于M。
2：P经过取反操作可以得到一个更大的匹配M’。
3：M为G的最大匹配当且仅当不存在相对于M的增广路径。
二分图最大匹配匈牙利算法：算法的思路是不停的找增广轨,并增加匹配的个数,增广轨顾名思义是指一条可以使匹配数变多的路径,在匹配问题中,增广轨的表现形式是一条"交错轨",也就是说这条由图的边组成的路径,它的第一条边是目前还没有参与匹配的,第二条边参与了匹配,第三条边没有..最后一条边没有参与匹配,并且始点和终点还没有被选择过.这样交错进行,显然他有奇数条边.那么对于这样一条路径,我们可以将第一条边改为已匹配,第二条边改为未匹配...以此类推.也就是将所有的边进行"取反",容易发现这样修改以后,匹配仍然是合法的,但是匹配数增加了一对.另外,单独的一条连接两个未匹配点的边显然也是交错轨.可以证明,当不能再找到增广轨时,就得到了一个最大匹配.这也就是匈牙利算法的思路。
代码：//匈牙利算法复杂度o(nm)#include<iostream>using namespace std;const int MAXN = 1001,MAXM = 1001;int n1,n2,m,ans;//n1,n2分别为二分图两边节点的个数,两边的节点分别用1..n1,1..n2编号,m为边数bool g[MAXN][MAXM];//图G邻接矩阵g[x][y]bool y[MAXM];//Y集合中点i访问标记int link[MAXM];//link[y]表示当前与y节点相邻的x节点void init(){int x,y;memset(g,0,sizeof(g));memset(link,-1,sizeof(link));ans = 0;scanf("%d%d%d",&n1,&n2,&m);for (int i = 1;i <= m;i++){scanf("%d%d",&x,&y);g[x][y] = true;}}bool find(int x)//是否存在X集合中节点x开始的增广路{for (int i = 1;i <= n2;i++)if (g[x][i] && !y[i])//如果节点i与x相邻并且未访问过{y[i] = true;if (link[i] == -1 || find(link[i]))//如果找到一个未盖点i中或从与i相邻的节点出发有增广路{link[i] = x;return true;}}return false;}int main(){init();/*for (int j = 1;j <= n2;j++)for (int i = 1;i <= n1;i++)if (g[i][j] && !link[j])link[j] = i;//贪心初始解优化*/for (int i = 1;i <= n1;i++){memset(y,0,sizeof(y));if (find(i))ans++;}printf("%d\n",ans);return0;}真正求二分图的最大匹配的题目很少，往往做一些简单的变化：变种1：二分图的最小顶点覆盖最小顶点覆盖要求用最少的点（X或Y中都行），让每条边都至少和其中一个点关联。
