匈牙利算法(匈牙利算法：图形最优匹配算法)

匈牙利算法，也称Kuhn-Munkres算法，是图形最优匹配的经典算法之一。它是匈牙利数学家D. K?nig于1913年发明的，后经美国数学家Harold W. Kuhn和匈牙利数学家J. Munkres独立发扬光大，因此得名匈牙利算法。它被广泛应用于图形匹配、网络流、聚类分析、机器学习等领域。

所谓图形最优匹配，是指给定的两个集合A和B，它们之间有一定的关系（如相似度、距离等），我们的目标是在A和B之间找到一种最优的匹配方式，使得匹配度最大。匈牙利算法就是求解这个最优匹配的问题。

匈牙利算法的主要思想是通过二分图的最大匹配来得到原图的最大权匹配，以求得最优匹配结果。该算法的时间复杂度是O(n^3)。

匈牙利算法的基本步骤如下：

1. 将原图分解成二分图（左部和右部）
2. 构造与原图等价的二分图，左部的节点对应于原图的行，右部的节点对应于原图的列
3. 对每个节点，计算其相邻节点的权值，如果该权值大于等于其它任一节点与它相连的边的权值，则选择该节点与其相邻节点匹配
4. 不断更新未匹配节点的权值，直到所有节点都匹配为止

匈牙利算法虽然存在一定的局限性，但是其优秀的性能和良好的适用性，使它成为了图形匹配、网络流计算等领域的热门算法。