이분 매칭이란?
이전 글에서 Max-Flow를 구하는 방법에 대해 알아보았고, 마지막 부분에서는 문제 하나를 풀어보았습니다.
icpc.me/11375 문제를 풀어보았고, 문제를 그래프로 모델링하면 아래 사진처럼 그래프가 만들어졌습니다.
이 그래프를 보면, 왼쪽에 있는 모든 노드들은 source에서 갈 수 있고, 오른쪽에 있는 모든 노드는 sink로 갈 수 있습니다. 그래프를 약간 바꿔봅시다.
그래프의 정점을 왼쪽에 있는 정점과 오른쪽에 있는 정점, 두 그룹으로 나눠봅시다. 동일한 그룹에 있는 정점끼리는 간선으로 연결되어있지 않습니다. 이런 그래프를 이분 그래프(Bipartite Graph)라고 합니다.
맨 위에 있는 그림처럼 source에서 A에 있는 정점으로 갈 수 있고, B에 있는 정점에서는 sink로 갈 수 있으며 A, B 그룹만 봤을 때 이분 그래프 형태인 그래프에서 최대 유량을 구하는 문제를 이분 매칭(Bipartite Matching)이라고 합니다.
매칭은 간선을 하나 선택하는 것입니다. 간선을 선택하는 것은 양 끝에 달려있는 정점들도 같이 선택한다는 것을 의미합니다. 또한, 각 정점은 한 번만 선택할 수 있습니다. 각 정점을 한 번만 선택하게 하기 위해서는 source와 A그룹 정점, B그룹 정점과 sink를 용량이 1인 간선으로 연결함으로써 구현할 수 있습니다. 이분 그래프에서 MaxFlow는 최대 V이기 때문에 시간 복잡도는 O(VE)가 됩니다.
이분 매칭 문제는 Max-Flow 문제와 동일한 방법으로 풀 수 있지만, 조금 더 단순한 방법으로 풀 수 있으며 이 방법을 알아두는 편이 좋습니다.
작동 방식
1번 정점은 A, B번 정점과 연결될 수 있습니다.
1번 정점과 A번 정점을 연결해줍시다.
2번 정점은 A번 정점과 연결할 수 있습니다.
2번 정점과 A번 정점을 연결하려고 보니, 1번 정점이 이미 A번 정점과 연결 되어있습니다. 다시 1번 정점으로 돌아와 다른 정점과 연결해준 뒤, 2번과 A번 정점을 연결합시다.
3번 정점은 B, C번 정점과 연결될 수 있습니다. B번과 연결을 시도해봅시다.
B번 정점은 1번과 이미 연결 되어있습니다. 1번과 연결될 수 있는 또 다른 정점인 A번 정점은 이미 2번과 연결이 되어있고, 2번은 A를 제외한 어떠한 정점과 연결될 수 없습니다. 그러므로 3번 정점은 B번과 연결하지 못합니다. 3번과 C번 정점을 연결합니다.
4번 정점은 C, D, E번 정점과 간선으로 이어져 있지만, 3번의 경우와 유사한 이유로 인해 C번과 연결하지 못합니다. D번 정점과 연결합시다.
5번 정점은 어떠한 정점과도 연결하지 못합니다.
구현
이런식으로 이분 매칭이 진행이 됩니다. dfs를 이용해 간편하게 구현할 수 있습니다.
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연습 문제
- http://icpc.me/14498 의견이 충돌하는 학생끼리 이어줍시다.
- http://icpc.me/2570 풀이