Python实现最小顶点覆盖算法

Python实现最小顶点覆盖算法

最小顶点覆盖问题是图论中的重要问题，其目标是找到至少数量的顶点，使得每一条边至少有一个端点被这些顶点所覆盖。该问题在实际中有诸多应用，例如网络流分析和计算机视觉等领域。

本文将介绍如何使用Python实现最小顶点覆盖算法，并附上完整源代码。我们的算法使用图的邻接矩阵表示，并利用匈牙利算法来解决最小顶点覆盖问题。

首先，我们需要知道匈牙利算法的基本思想。该算法通过增广路径的方法，在二分图中求出一个最大匹配。具体来说，就是从左边的每一个未匹配顶点开始尝试匹配右边的顶点，如果可以匹配则将这两个顶点加入匹配集合中，否则就寻找其他可选顶点，直到找到一条增广路径为止。

了解了基本思路后，我们就可以开始实现最小顶点覆盖算法啦。首先是导入相关的库：

import numpy as np

然后定义我们的算法函数：

def min_vertex_cover(adj_matrix):
    #初始化匹配状态及结果变量
    n =</